Bewertung:
Das Buch „Datenanalyse mit Python und PySpark“ wird für seine klare Gliederung und seinen umfassenden Ansatz zur Vermittlung von PySpark hoch gelobt. Die Rezensenten schätzen das Fachwissen und den Schreibstil des Autors, der komplexe Konzepte sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Programmierer zugänglich macht. Es gibt jedoch erhebliche Beschwerden über die Qualität der gedruckten Version, der es an Farbe mangelt und deren Schriftart schlecht unterscheidbar ist, was das Lesen erschwert.
Vorteile:⬤ Gut organisierte
⬤ klare Erklärungen
⬤ praktische und leicht nachvollziehbare Beispiele
⬤ sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Benutzer geeignet
⬤ außergewöhnliches Wissen des Autors
⬤ stärkt das Vertrauen des Lesers in die Anwendung von PySpark
⬤ unterstützt den reibungslosen Lernfortschritt.
⬤ Schlechte Qualität der gedruckten Version (schwarz-weiß, schwer zu erkennender Text)
⬤ fehlende Farbe und unterscheidbare Überschriften erschweren das Lesen
⬤ einige empfehlen das ebook gegenüber der Papierversion.
(basierend auf 13 Leserbewertungen)
Data Analysis with Python and Pyspark
Datenanalyse mit Python und PySpark ist ein sorgfältig ausgearbeitetes Tutorial, das Ihnen hilft, PySpark zu nutzen, um Ihre datengesteuerten Anwendungen in beliebigem Umfang zu erstellen.
Wenn es um Datenanalyse geht, zahlt es sich aus, groß zu denken. PySpark verbindet die leistungsstarke Big-Data-Verarbeitungs-Engine Spark mit der Programmiersprache Python, um eine Datenanalyseplattform bereitzustellen, die für nahezu jede Aufgabe skaliert werden kann. Datenanalyse mit Python und PySpark ist Ihr Leitfaden für die erfolgreiche Durchführung von Python-basierten Datenprojekten.
Datenanalyse mit Python und PySpark ist ein sorgfältig ausgearbeitetes Tutorial, das Ihnen hilft, PySpark zu nutzen, um Ihre datengesteuerten Anwendungen in jeder Größenordnung zu realisieren. Dieses übersichtliche und praxisnahe Handbuch zeigt Ihnen, wie Sie Ihre Verarbeitungsmöglichkeiten auf mehreren Rechnern mit Daten aus beliebigen Quellen erweitern können, von Hadoop-basierten Clustern bis hin zu Excel-Arbeitsblättern. Sie lernen, wie Sie große Analyseaufgaben in überschaubare Teile zerlegen können und wie Sie die beste PySpark-Datenabstraktion für Ihre individuellen Bedürfnisse auswählen und verwenden.
Der Kauf des gedruckten Buches beinhaltet ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications.
| ISBN: | 9781617297205 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2022 |
| Seitenzahl: | 425 |
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