Big Data Science and Analytics
Bahga, Arshdeep; Madisetti, Vijay
Verkauft von PBShop.store US, Wood Dale, IL, USA
AbeBooks-Verkäufer seit 7. April 2005
Neu - Hardcover
Zustand: Neu
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar
In den Warenkorb legenVerkauft von PBShop.store US, Wood Dale, IL, USA
AbeBooks-Verkäufer seit 7. April 2005
Zustand: Neu
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar
In den Warenkorb legenNew Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
Bestandsnummer des Verkäufers L1-9780996025546
Data and information are fuel of this new age where powerful analytics algorithms burn this fuel to generate decisions that are expected to create a smarter and more efficient world for all of us to live in. This new area of technology has been defined as Big Data Science and Analytics, and the industrial and academic communities are realizing this as a competitive technology that can generate significant new wealth and opportunity.
Big data is defined as collections of datasets whose volume, velocity or variety is so large that it is difficult to store, manage, process and analyze the data using traditional databases and data processing tools. Big data science and analytics deals with collection, storage, processing and analysis of massive-scale data. Industry surveys, by Gartner and e-Skills, for instance, predict that there will be over 2 million job openings for engineers and scientists trained in the area of data science and analytics alone, and that the job market is in this area is growing at a 150 percent year-over-year growth rate.
We have written this textbook, as part of our expanding "A Hands-On Approach"(TM) series, to meet this need at colleges and universities, and also for big data service providers who may be interested in offering a broader perspective of this emerging field to accompany their customer and developer training programs. The typical reader is expected to have completed a couple of courses in programming using traditional high-level languages at the college-level, and is either a senior or a beginning graduate student in one of the science, technology, engineering or mathematics (STEM) fields. An accompanying website for this book contains additional support for instruction and learning (www.big-data-analytics-book.com)
The book is organized into three main parts, comprising a total of twelve chapters. Part I provides an introduction to big data, applications of big data, and big data science and analytics patterns and architectures. A novel data science and analytics application system design methodology is proposed and its realization through use of open-source big data frameworks is described. This methodology describes big data analytics applications as realization of the proposed Alpha, Beta, Gamma and Delta models, that comprise tools and frameworks for collecting and ingesting data from various sources into the big data analytics infrastructure, incorporating distributed filesystems and non-relational (NoSQL) databases for data storage, and processing frameworks for batch and real-time analytics. This new methodology forms the pedagogical foundation of this book.
Part II introduces the reader to various tools and frameworks for big data analytics, and the architectural and programming aspects of these frameworks, with examples in Python. We describe Publish-Subscribe messaging frameworks (Kafka & Kinesis), Source-Sink connectors (Flume), Database Connectors (Sqoop), Messaging Queues (RabbitMQ, ZeroMQ, RestMQ, Amazon SQS) and custom REST, WebSocket and MQTT-based connectors. The reader is introduced to data storage, batch and real-time analysis, and interactive querying frameworks including HDFS, Hadoop, MapReduce, YARN, Pig, Oozie, Spark, Solr, HBase, Storm, Spark Streaming, Spark SQL, Hive, Amazon Redshift and Google BigQuery. Also described are serving databases (MySQL, Amazon DynamoDB, Cassandra, MongoDB) and the Django Python web framework.
Part III introduces the reader to various machine learning algorithms with examples using the Spark MLlib and H2O frameworks, and visualizations using frameworks such as Lightning, Pygal and Seaborn.
Data and information are fuel of this new age where powerful analytics algorithms burn this fuel to generate decisions that are expected to create a smarter and more efficient world for all of us to live in. This new area of technology has been defined as Big Data Science and Analytics, and the industrial and academic communities are realizing this as a competitive technology that can generate significant new wealth and opportunity.
Big data is defined as collections of datasets whose volume, velocity or variety is so large that it is difficult to store, manage, process and analyze the data using traditional databases and data processing tools. Big data science and analytics deals with collection, storage, processing and analysis of massive-scale data. Industry surveys, by Gartner and e-Skills, for instance, predict that there will be over 2 million job openings for engineers and scientists trained in the area of data science and analytics alone, and that the job market is in this area is growing at a 150 percent year-over-year growth rate.
We have written this textbook, as part of our expanding "A Hands-On Approach"(TM) series, to meet this need at colleges and universities, and also for big data service providers who may be interested in offering a broader perspective of this emerging field to accompany their customer and developer training programs. The typical reader is expected to have completed a couple of courses in programming using traditional high-level languages at the college-level, and is either a senior or a beginning graduate student in one of the science, technology, engineering or mathematics (STEM) fields. An accompanying website for this book contains additional support for instruction and learning (www.big-data-analytics-book.com)
The book is organized into three main parts, comprising a total of twelve chapters. Part I provides an introduction to big data, applications of big data, and big data science and analytics patterns and architectures. A novel data science and analytics application system design methodology is proposed and its realization through use of open-source big data frameworks is described. This methodology describes big data analytics applications as realization of the proposed Alpha, Beta, Gamma and Delta models, that comprise tools and frameworks for collecting and ingesting data from various sources into the big data analytics infrastructure, incorporating distributed filesystems and non-relational (NoSQL) databases for data storage, and processing frameworks for batch and real-time analytics. This new methodology forms the pedagogical foundation of this book.
Part II introduces the reader to various tools and frameworks for big data analytics, and the architectural and programming aspects of these frameworks, with examples in Python. We describe Publish-Subscribe messaging frameworks (Kafka & Kinesis), Source-Sink connectors (Flume), Database Connectors (Sqoop), Messaging Queues (RabbitMQ, ZeroMQ, RestMQ, Amazon SQS) and custom REST, WebSocket and MQTT-based connectors. The reader is introduced to data storage, batch and real-time analysis, and interactive querying frameworks including HDFS, Hadoop, MapReduce, YARN, Pig, Oozie, Spark, Solr, HBase, Storm, Spark Streaming, Spark SQL, Hive, Amazon Redshift and Google BigQuery. Also described are serving databases (MySQL, Amazon DynamoDB, Cassandra, MongoDB) and the Django Python web framework.
Part III introduces the reader to various machine learning algorithms with examples using the Spark MLlib and H2O frameworks, and visualizations using frameworks such as Lightning, Pygal and Seaborn.
„Über diesen Titel“ kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
Returns Policy
We ask all customers to contact us for authorisation should they wish to return their order. Orders returned without authorisation may not be credited.
If you wish to return, please contact us within 14 days of receiving your order to obtain authorisation.
Returns requested beyond this time will not be authorised.
Our team will provide full instructions on how to return your order and once received our returns department will process your refund.
Please note the cost to return any...
Wenn Sie Verbraucher sind, steht Ihnen ein Widerrufsrecht nach folgender Maßgabe zu. Verbraucher ist jede natürliche Person, die ein Rechtsgeschäft zu Zwecken abschließt, die überwiegend weder ihrer gewerblichen noch ihrer selbständigen beruflichen Tätigkeit zugerechnet werden können.
WIDERRUFSBELEHRUNG
Widerrufsrecht
Sie haben das Recht, binnen vierzehn Tagen ohne Angabe von Gründen diesen Vertrag zu widerrufen.
Die Widerrufsfrist beträgt vierzehn Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Beförderer ist, die letzte Ware oder die letzte Teilsendung bzw. das letzte Stück in Besitz genommen haben bzw. hat.
Um Ihr Widerrufsrecht auszuüben, müssen Sie uns, Paperbackshop-US, 901 Penhorn Avenue, Unit 6, 07094, Secaucus, New Jersey, U.S.A., 44 1285 712917, mittels einer eindeutigen Erklärung (z.B. ein mit der Post versandter Brief, Telefax oder E-Mail) über Ihren Entschluss, diesen Vertrag zu widerrufen, informieren. Sie können dafür das beigefügte Muster-Widerrufsformular verwenden, das jedoch nicht vorgeschrieben ist. Sie können auch eine andere eindeutige Erklärung auf der Webseite "Meine Bestellungen" in Ihrem "Nutzerkonto" elektronisch ausfüllen und übermitteln. Machen Sie von dieser Möglichkeit Gebrauch, so werden wir Ihnen unverzüglich (z. B. per E-Mail) eine Bestätigung über den Eingang eines solchen Widerrufs übermitteln. Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung über die Ausübung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.
Folgen des Widerrufs
Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, haben wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschließlich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zusätzlichen Kosten, die sich daraus ergeben, dass Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene, günstigste Standardlieferung gewählt haben), unverzüglich und spätestens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag zurückzuzahlen, an dem die Mitteilung über Ihren Widerruf dieses Vertrags bei uns eingegangen ist. Für diese Rückzahlung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie bei der ursprünglichen Transaktion eingesetzt haben, es sei denn, mit Ihnen wurde ausdrücklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen wegen dieser Rückzahlung Entgelte berechnet. Wir können die Rückzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zurückerhalten haben oder bis Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zurückgesandt haben, je nachdem, welches der frühere Zeitpunkt ist. Sie haben die Waren unverzüglich und in jedem Fall spätestens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns über den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an Paperbackshop-US, PaperbackShopUS, 801 Penhorn Avenue Unit 5, 07094, Secaucus, New Jersey, U.S.A., 44 1285 712917, zurückzusenden oder zu übergeben. Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von vierzehn Tagen absenden.
Sie tragen die unmittelbaren Kosten der Rücksendung der Waren. Sie müssen für einen etwaigen Wertverlust der Waren nur aufkommen, wenn dieser Wertverlust auf einen zur Prüfung der Beschaffenheit, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren nicht notwendigen Umgang mit ihnen zurückzuführen ist.
Ausnahmen vom Widerrufsrecht
Das Widerrufsrecht besteht nicht bzw. erlischt bei folgenden Verträgen:
ENDE DER WIDERRUFSBELEHRUNG
Muster-Widerrufsformular
(Wenn Sie den Vertrag widerrufen wollen, dann füllen Sie bitte dieses Formular aus und senden Sie es zurück)
An: (Paperbackshop-US, 901 Penhorn Avenue, Unit 6, 07094, Secaucus, New Jersey, U.S.A., 44 1285 712917)
Hiermit widerrufe(n) ich/wir* den von mir/uns* abgeschlossenen Vertrag über den Kauf der folgenden Waren*/ die Erbringung der folgenden Dienstleistung*
Bestellt am*/erhalten am*:
Name des/der Verbraucher(s):
Anschrift des/der Verbraucher(s):
Unterschrift des/der Verbraucher(s) (nur bei Mitteilung auf Papier):
Datum:
* Unzutreffendes streichen.
Books are shipped from our US or UK warehouses. Delivery estimates allow for delivery from either location.
| Bestellmenge | 7 bis 14 Werktage | 7 bis 14 Werktage |
|---|---|---|
| Erster Artikel | EUR 0.00 | EUR 0.00 |
Die Versandzeiten werden von den Verkäuferinnen und Verkäufern festgelegt. Sie variieren je nach Versanddienstleister und Standort. Sendungen, die den Zoll passieren, können Verzögerungen unterliegen. Eventuell anfallende Abgaben oder Gebühren sind von der Käuferin bzw. dem Käufer zu tragen. Die Verkäuferin bzw. der Verkäufer kann Sie bezüglich zusätzlicher Versandkosten kontaktieren, um einen möglichen Anstieg der Versandkosten für Ihre Artikel auszugleichen.