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Parallel R
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Parallel R: Data Analysis in the Distributed World (Paperback or Softback)
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Bad Data Handbook : Cleaning Up the Data So You Can Get Back to Work
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Internationale AusgabeBad Data Handbook
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Internationale Ausgabe
Bad Data Handbook
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Bad Data Handbook : Cleaning Up the Data So You Can Get Back to Work
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Parallel R
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Parallel R
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Parallel R
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Parallel R
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Zustand: New. R is a wonderful thing, indeed: in recent years this free, open-source product has become a popular toolkit for statistical analysis and programming. Two of R's limitations -- that it is single-threaded and memory-bound -- become especially troublesome in the current era of large-scale data analysis. Num Pages: 122 pages, Illustrations. BIC Classification: UMX. Category: (XV) Technical / Manuals. Dimension: 233 x 178 x 8. Weight in Grams: 244. . 2011. Paperback. . . . .
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Paperback. Zustand: New. Illustrated. Welcome to data science's dirty secret: real-world data is messy. Data scientists must spend a good deal of time playing software developer, writing code to clean up data before they can actually do anything constructive with it. It's a necessary evil, but you can still make the most of it. This practical book walks you through several real-world examples to demonstrate the theory and practice behind working with and cleaning up dirty data. No one tool solves all of the problems well. Wise data scientists learn many tools and learn where each one shines. To that end, this book takes a polyglot approach: most examples will involve R and Python, but expect the occasional smattering of Groovy and sed/awk fun.
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Zustand: New. R is a wonderful thing, indeed: in recent years this free, open-source product has become a popular toolkit for statistical analysis and programming. Two of R's limitations -- that it is single-threaded and memory-bound -- become especially troublesome in the current era of large-scale data analysis. Num Pages: 122 pages, Illustrations. BIC Classification: UMX. Category: (XV) Technical / Manuals. Dimension: 233 x 178 x 8. Weight in Grams: 244. . 2011. Paperback. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Bad Data Handbook : Cleaning Up the Data So You Can Get Back to Work
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Bad Data Handbook : Cleaning Up the Data So You Can Get Back to Work
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Bad Data Handbook: Cleaning Up the Data So You Can Get Back to Work (Paperback or Softback)
Sprache: Englisch
Verlag: O'Reilly Media 11/24/2012, 2012
ISBN 10: 1449321887 ISBN 13: 9781449321888
Anbieter: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Paperback or Softback. Zustand: New. Bad Data Handbook: Cleaning Up the Data So You Can Get Back to Work. Book.
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Bad Data Handbook: Cleaning Up the Data So You Can Get Back to Work
Anbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback / softback. Zustand: New. New copy - Usually dispatched within 4 working days.
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Blanda. Zustand: New. Zustand des Schutzumschlags: Nuevo. No Aplica (illustrator). 1. It?s tough to argue with R as a high-quality, cross-platform, open source statistical software product?unless you?re in the business of crunching Big Data. This concise book introduces you to several strategies for using R to analyze large datasets, including three chapters on using R and Hadoop together. You?ll learn the basics of Snow, Multicore, Parallel, Segue, RHIPE, and Hadoop Streaming, including how to find them, how to use them, when they work well, and when they don?t. With these packages, you can overcome R?s single-threaded nature by spreading work across multiple CPUs, or offloading work to multiple machines to address R?s memory barrier. Snow: works well in a traditional cluster environment. Multicore: popular for multiprocessor and multicore computers. Parallel: part of the upcoming R 2.14.0 release. R+Hadoop: provides low-level access to a popular form of cluster computing. RHIPE: uses Hadoop?s power with R?s language and interactive shell. Segue: lets you use Elastic MapReduce as a backend for lapply-style operations. 240 gr. Libro.
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Bad Data Handbook: Cleaning Up the Data So You Can Get Back to Work
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 1st edition. 245 pages. 9.25x6.75x0.75 inches. In Stock.
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In den WarenkorbKartoniert / Broschiert. Zustand: New. R is a wonderful thing, indeed: in recent years this free, open-source product has become a popular toolkit for statistical analysis and programming. Two of R s limitations -- that it is single-threaded and memory-bound -- become especially troublesome in .
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Parallel R: Data Analysis in the Distributed World
Anbieter: BennettBooksLtd, Los Angeles, CA, USA
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paperback. Zustand: New. In shrink wrap. Looks like an interesting title!
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Bad Data Handbook
Anbieter: Rarewaves USA United, OSWEGO, IL, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 42,83
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: New. Illustrated. Welcome to data science's dirty secret: real-world data is messy. Data scientists must spend a good deal of time playing software developer, writing code to clean up data before they can actually do anything constructive with it. It's a necessary evil, but you can still make the most of it. This practical book walks you through several real-world examples to demonstrate the theory and practice behind working with and cleaning up dirty data. No one tool solves all of the problems well. Wise data scientists learn many tools and learn where each one shines. To that end, this book takes a polyglot approach: most examples will involve R and Python, but expect the occasional smattering of Groovy and sed/awk fun.
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Parallel R
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