 |
售價:558  |
詳細資料ISBN：9789864340545 規格：平裝 / 528頁 / 17 X 23 CM / 普通級/ 單色印刷 / 初版 出版地：台灣 內容簡介◆技術為金融財務、行銷分析、商業趨勢預測帶來全新的變革◆詳實的安裝設定與程式編寫說明降低學習入門門檻◆可單機執行或以實機／虛擬機器建立多台演算陣列◆具備大量實務案例分析與程式碼範例實作 大數據分析與機器學習人工智慧帶來資訊科技革命的第五波新浪潮 創新產業 大量商機 人才需求 一般人可能會認為大數據需要很多台機器的環境才能學習，但是本書透過虛擬機器的方法，就能在自家電腦演練建立HADOOP叢集，並且建立SPARK開發環境。 以實機操作介紹HADOOP MAPREDUCE與HDFS基本概念，以及SPARK RDD與MAPREDUCE基本觀念。 以大數據分析實務案例：MOIVELENS（電影喜好推薦引擎）、STUMBLEUPON（網頁二元分類）、COVTYPE（林相土地演算）、BIKE SHARING（UBIKE類租賃預測分析）。 配合範例程式碼來介紹各種機器學習演算法，示範如何擷取資料、訓練資料、建立模型、預測結果，由淺而深介紹SPARK機器學習。 大數據對每個領域都造成影響。在商業、經濟及其他領域中，將大量資料進行分析後，就可得出許多資料關聯性。可用於預測商業趨勢、行銷研究、金融財務、疾病研究、打擊犯罪等。大數據對每一個公司的決策方式將發生變革－決策方式將基於資料和分析的結果，而不是依靠經驗和直覺。 資訊科技浪潮第一波是大型電腦，第二波是個人電腦，第三波是網路，第四波是社群媒體，第五波科技則是「大數據」。每一波的的資訊科技浪潮，總是帶來工作與生活方式的改變，創造大量商機、新的產業、大量的工作機會。像是在網路時代，創造了GOOGLE、AMAZON 等大公司，以及無數.COM 公司。 每一波浪潮開始時，需求的相關人才最多，但是此時也是相關人才供應最少。因此對個人而言，如果能在浪潮興起時就投入，往往成果最豐碩，並且有機會占有重要職位。像是網路剛興起時，每個公司都需要建立網站，但是相對這方面的人才不夠。那時候能撰寫網頁相關程式語言的工程師就能夠獲得高薪。但是後來投入的人越來越多，這方面的工程師就沒有那麼吃香了。 之前的科技浪潮，也許你沒有機會躬逢其盛，或是沒有機會在浪潮初期進入。但是大數據的浪潮方興未艾，正是進入的好時機。根據IBM 調查預估，大數據目前的商機是71 億美元，並將以每年增長20％速度持續成長，預計2015 年達到180 億美元。機會是給有準備的人，學會了大數據分析的相關技能，讓你有機會獲得更好的薪資與發展前景。根據美國調查機構ROBERT HALF TECHNOLOGY 2016 年趨勢報告，在美國大數據工程師，薪水年成長8.9%，年薪大約13 萬至18 萬美金（約新台幣429 萬元~594 萬元）。因為人才短缺，企業不惜重金挖角。（你可以在GOOGLE 搜尋ROBERT HALF TECHNOLOGY 2016 就可以下載此調查報告） 本書的主題是HADDOP+SPARK大數據分析與機器學習。HADOOP 大家已經知道是運用最多的大數據平台，然而SPARK 異軍突起，與HADOOP 相容而且執行速度更快，各大公司也開始加入SPARK 開發。例如IBM 加入APACHE SPARK 社群打算培育百萬名資料科學家。GOOGLE 與微軟也分別應用了SPARK 的功能來建置服務、發展大數據分析雲端與機器學習平臺。這些大公司的加入，也意味著未來更多公司會採用HADOOP+SPARK 進行大數據資料分析。 然而目前市面上雖然很多大數據的書，但是多半偏向理論或應用層面的介紹，網路上的資訊雖然很多，但是也很雜亂。本書介紹希望能夠用淺顯易懂原理說明，再加上實機操作、範例程式，能夠降低大數據技術的學習門檻，帶領讀者進入大數據與機器學習的領域。當然整個大數據的生態系非常龐大，需要學習的東西太多。希望讀者能透過本書有了基本概念後，比較容易踏入這門領域，能繼續深入研究其他大數據的相關技術。 |
整理資訊大致有分享文、開箱文、試用文、評鑑文、推薦文、是否便宜、優缺點等資訊.超多的鄉民很都說Hadoop+Spark大數據巨量分析與機器學習整合開發實戰 無敵好的！因為我自己也想要了解Hadoop+Spark大數據巨量分析與機器學習整合開發實戰,所以到處尋找資訊做功課.TRACY最近也對這個商品很感興趣,TRACY一向是個理性的消費者,能讓他讚賞的商品不多了！ |
TERRY也請我幫忙收集該商品資料！一直以來我都很相信TERRY推荐的東西。網路價格隨時會調整,請以原網購平台資料為準！還有去各大拍賣網站RUTEN露天、YAHOO拍賣收集商品資料！Hadoop+Spark大數據巨量分析與機器學習整合開發實戰數量有限,售完為止！限量是殘酷的,不要猶豫入手要快~ |
#熱銷商品#
|
資料來源：博客來
留言列表
