PySpark en pratique: Cas d'usages réels et exemples pratiques en Data Science et Machine Learning [French]

By Josué AFOUDA

Le domaine de la Data Science et du Machine Learning a connu une croissance exponentielle ces derni res ann es, et il est devenu essentiel pour les professionnels de comprendre et de ma triser les outils et les techniques n cessaires pour extraire des connaissances pr cieuses partir de donn es complexes. C'est dans ce contexte que PySpark se distingue comme un choix puissant pour les t ches de manipulation, d'analyse et de mod lisation de donn es grande chelle.

Notre objectif avec ce livre est de vous fournir une ressource compl te et pratique pour d velopper vos comp tences en PySpark. Nous avons con u ce livre en mettant l'accent sur des cas d'usages r els et des exemples pratiques, afin que vous puissiez appliquer directement les concepts et les techniques appris des probl mes concrets.

Ce livre offre une approche pratique et concr te pour exploiter la puissance de PySpark dans le domaine de la Data Science et du Machine Learning. Il permet aux lecteurs de d velopper leurs comp tences en utilisant des cas d'utilisation r els et en explorant des exemples pratiques. Gr ce aux connaissances acquises tout au long du livre, les lecteurs seront en mesure de manipuler, analyser et mod liser des donn es volumineuses en utilisant les fonctionnalit s avanc es de PySpark.

Que vous soyez un tudiant, un professionnel en informatique ou un passionn de donn es, nous esp rons que ce livre vous inspirera et vous accompagnera dans votre parcours d'apprentissage.

Que contient ce livre ?
Introduction Apache Spark et PySpark: Le livre commence par une introduction d taill e Apache Spark, son importance et son r le dans le traitement des donn es grande chelle. Il met galement en vidence l'utilisation de PySpark, qui permet aux utilisateurs de tirer parti de la puissance de Spark en utilisant le langage de programmation Python.Programmation en PySpark pour l'analyse des donn es: Le chapitre 2 explore les fonctionnalit s de PySpark pour l'importation, la manipulation et la visualisation des donn es. Il pr sente diff rentes techniques pour travailler avec des dataframes Spark, en utilisant des op rations sur les colonnes, les lignes et en appliquant des fonctions int gr es ou d finies par l'utilisateur.Initiation au Machine Learning avec Spark MLlib: Le chapitre 3 introduit Spark MLlib, la biblioth que de Machine Learning de Spark. Il pr sente les composants de MLlib, les algorithmes disponibles et guide les lecteurs travers deux exemples pratiques. Les tapes de pr traitement des donn es, la construction des mod les, l' valuation et l'inf rence sont d montr es.R gression avec Spark MLlib: Le chapitre 4 se concentre sur la r gression avec Spark MLlib. Il explore la probl matique business, la collecte et l'analyse exploratoire des donn es, la pr paration des donn es pour les algorithmes de Machine Learning, l'entra nement et l' valuation des mod les, le r glage des hyperparam tres et l'utilisation du mod le final.

• Format: Paperback
• Language: French
• ISBN: B0C9K6GTNH
• ISBN13: 9798399260143
• Release Date: June 2023
• Publisher: Independently Published
• Length: 212 Pages
• Weight: 0.82 lbs.
• Dimensions: 0.5" x 7.5" x 9.3"