Pyspark lernen: Python-basierte Modelle für maschinelles Lernen und Deep Learning erstellen

Bewertung:   (4,0 von 5)

Pyspark lernen: Python-basierte Modelle für maschinelles Lernen und Deep Learning erstellen (Pramod Singh)

Leserbewertungen

Zusammenfassung:

Aus den Rezensionen geht hervor, dass dieses Buch als grundlegende Einführung in maschinelles Lernen und Deep Learning mit PySpark dient und sich vor allem an Neueinsteiger richtet. Es wird jedoch kritisiert, dass es zu simpel ist und es ihm an Tiefe mangelt, was es für Leser mit Vorkenntnissen in der Datenanalyse oder für diejenigen, die fortgeschrittenes Wissen suchen, ungeeignet macht.

Vorteile:

Das Buch eignet sich perfekt für Anfänger im Bereich des maschinellen Lernens, da es unkomplizierte Erklärungen und eine einfache Einführung in PySpark bietet.

Nachteile:

Es ist sehr einfach und simpel gehalten und geht kaum über einführende Konzepte hinaus. Für diejenigen, die bereits über Kenntnisse in der Datenanalyse verfügen, ist es möglicherweise nicht hilfreich, und es enthält eine Menge Füllmaterial wie Cartoons und Infografiken, die keinen Mehrwert bieten.

(basierend auf 3 Leserbewertungen)

Originaltitel:

Learn Pyspark: Build Python-Based Machine Learning and Deep Learning Models

Inhalt des Buches:

PySpark lernen

Kapitel 1: Einführung in PySpark.

Kapitel 2: Datenverarbeitung.

Kapitel 3: Strukturiertes Streaming mit Spark.

Kapitel 4: Airflow.

Kapitel 5: Bibliothek für maschinelles Lernen (MLlib)

Kapitel 6: Überwachtes maschinelles Lernen.

Kapitel 7: Unüberwachtes maschinelles Lernen.

Kapitel 8: Deep Learning mit PySpark.

Weitere Daten des Buches:

ISBN:9781484249604
Autor:
Verlag:
Einband:Taschenbuch
Erscheinungsjahr:2019
Seitenzahl:210

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Letzte Änderung: 2024.11.13 22:11 (GMT)