Mastering Spark with R (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: O'Reilly Media, Sebastopol, 2019
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
Vendedor de IberLibro desde 12 de octubre de 2005
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Paperback. If you're like most R users, you have deep knowledge and love for statistics. But as your organization continues to collect huge amounts of data, adding tools such as Apache Spark makes a lot of sense. With this practical book, data scientists and professionals working with large-scale data applications will learn how to use Spark from R to tackle big data and big compute problems.Authors Javier Luraschi, Kevin Kuo, and Edgar Ruiz show you how to use R with Spark to solve different data analysis problems. This book covers relevant data science topics, cluster computing, and issues that should interest even the most advanced users.Analyze, explore, transform, and visualize data in Apache Spark with R Create statistical models to extract information and predict outcomes; automate the process in production-ready workflows Perform analysis and modeling across many machines using distributed computing techniques Use large-scale data from multiple sources and different formats with ease from within Spark Learn about alternative modeling frameworks for graph processing, geospatial analysis, and genomics at scale Dive into advanced topics including custom transformations, real-time data processing, and creating custom Spark extensions" With this practical book, data scientists and professionals working with large-scale data applications will learn how to use Spark from R to tackle big data and big compute problems. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9781492046370
- Título
- Mastering Spark with R (Paperback)
- Autor
- Javier Luraschi
- Editorial
- O'Reilly Media, Sebastopol
- Año de publicación
- 2019
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 149204637X
- ISBN 13
- 9781492046370
If you're like most R users, you have deep knowledge and love for statistics. But as your organization continues to collect huge amounts of data, adding tools such as Apache Spark makes a lot of sense. With this practical book, data scientists and professionals working with large-scale data applications will learn how to use Spark from R to tackle big data and big compute problems.
Authors Javier Luraschi, Kevin Kuo, and Edgar Ruiz show you how to use R with Spark to solve different data analysis problems. This book covers relevant data science topics, cluster computing, and issues that should interest even the most advanced users.
- Analyze, explore, transform, and visualize data in Apache Spark with R
- Create statistical models to extract information and predict outcomes; automate the process in production-ready workflows
- Perform analysis and modeling across many machines using distributed computing techniques
- Use large-scale data from multiple sources and different formats with ease from within Spark
- Learn about alternative modeling frameworks for graph processing, geospatial analysis, and genomics at scale
- Dive into advanced topics including custom transformations, real-time data processing, and creating custom Spark extensions
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Kevin builds open source libraries for machine learning and model deployment. He has held data science positions in various industries including insurance where he was a credentialed actuary. Kevin is the creator of mlflow, mleap, sparkxgb among various R packages. He is also an amateur mixologist and sommelier.
Edgar Ruiz has a background in deploying enterprise reporting and business intelligence solutions. He is the author of multiple articles and blog posts sharing analytics insights and server infrastructure for data science. Edgar is the author and administrator of the db.rstudio.com web site, and the current administrator of the sparklyr web site. He's also the co-author of the dbplyr package, and creator of the dbplot, tidypredict and the modeldb package.
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Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
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El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
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- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
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