Título: Agile Data Science 2.0 - Building Full-Stack Data Analytics Applications With Spark
Autor: Russell Jurney
Sinopse: Data science teams looking to turn research into useful analytics applications require not only the right tools, but also the right approach if they’re to succeed. With the revised second edition of this hands-on guide, up-and-coming data scientists will learn how to use the Agile Data Science development methodology to build data applications with Python, Apache Spark, Kafka, and other tools. Author Russell Jurney demonstrates how to compose a data platform for building, deploying, and refining analytics applications with Apache Kafka, MongoDB, ElasticSearch, d3.js, scikit-learn, and Apache Airflow. You’ll learn an iterative approach that lets you quickly change the kind of analysis you’re doing, depending on what the data is telling you. Publish data science work as a web application, and affect meaningful change in your organization. Acabamento: Paperback. Peso: 500g. Dimensões: 23 x 16 x 1.5.
Contexto da obra
Dentro do catálogo, este livro pode ser situado a partir do tema, da autoria e da proposta editorial. “Agile Data Science 2.0 – Building Full-Stack Data Analytics Applications With Spark”, de Russell Jurney, publicado pela editora O'Reilly Media, em 2017 e com 352 páginas, integra a categoria Banco de Dados. Esse enquadramento pode tornar mais clara a proposta do livro e o tipo de interesse que ele costuma despertar.
Editora: O'Reilly Media
Páginas: 352
Ano: 2017
Edição: 1ª EDIÇÃO
Linguagem: Inglês
ISBN:
ISBN13: 9781491960110
Sobre a editora
Os livros da editora O'Reilly Media costumam oferecer uma experiência prática e direta, focada em tecnologia, programação e desenvolvimento de software. A leitura frequentemente envolve tutoriais passo a passo, exemplos de código e explicações detalhadas que ajudam desde iniciantes até profissionais a entender conceitos complexos, como programação funcional, redes, segurança digital e design de interfaces. O catálogo privilegia clareza e aplicabilidade, com obras que exploram tanto fundamentos teóricos quanto soluções para desafios reais em ambientes digitais e computacionais.
