9가지 사례로 익히는 고급 스파크 분석(2판) 상세페이지
출간 정보
- 2018.03.15 전자책 출간
- 2018.03.05 종이책 출간
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파일 정보
- 333 쪽
- 25.9MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791162249697
ECN
-
9가지 사례로 익히는 고급 스파크 분석(2판)
작품 정보
다양한 현실 세계 예제로 스파크 2의 진면목을 경험한다.
이 책은 독자에게 대량의 데이터셋을 가지고 스파크 2를 활용해 복잡한 분석과 머신러닝 학습을 실제로 해보는 생생한 느낌을 전달한다. 단순히 모델을 구축하고 평가하는 데 그치지 않고, 데이터 정제부터 전처리, 데이터 조사, 실제 제품을 만들기까지의 전체 파이프라인을 보여준다. 이러한 과정을 다양한 분야에서 가져온 현실 예제에 맞게 교차 최소 제곱 추천 알고리즘, 의사 결정 나무, K-평균 군집화, 숨은 의미 분석, 세션화, 몬테카를로 시뮬레이션 등의 기법을 동원해 풀어본다.
스파크 2 실전편! 실무와 가장 가까운 경험을 제공한다.
이 책은 기능과 API를 단조롭게 나열하지 않는다. 현실과 동떨어진, 예제를 위한 예제를 따라 하지도 않는다. 대신 우리 주변에서 찾을 수 있고 우리 삶과 밀접한 실제 데이터를 가져와 함께 분석하고 다듬어본다. 그것도 하나가 아니라 9가지다. 음악 추천부터 이상 탐지, 교통, 금융, 영상 데이터 등 관심 가는 장을 먼저 봐도 좋고, 차례대로 천천히 따라 해도 좋다. 그럼 가장 진보한 분석 도구인 스파크 2로 다 함께 데이터의 바다를 항해해보자!
2판에 관하여
1판이 출간된 이후 스파크의 메이저 버전이 올라가면서 완전히 새로운 핵심 API가 도입되고 MLlib이나 Spark SQL과 같은 하위 컴포넌트들도 크게 바뀌었다. 이러한 변화들이 반영되다 보니, 이 책 초판의 많은 부분이 의미가 없게 되었다. 이번 2판은 새로운 스파크 API를 사용하기 위해서 모든 장을 수정하였다.
주요 내용
1. 오디오스크로블러(AudioScrobbler) 데이터셋으로 음악 추천하기
2. 의사 결정 나무로 산림 식생 분포 예측하기
3. K-평균 군집화로 네트워크 이상 탐지하기
4. 숨은 의미 분석으로 위키백과 이해하기
5. 그래프엑스(GraphX)로 동시발생 네트워크 분석하기
6. 뉴욕 택시 운행 데이터로 위치 및 시간 데이터 분석하기
7. 몬테카를로 시뮬레이션으로 금융 리스크 추정하기
8. BDG 프로젝트와 유전체학 데이터 분석하기
9. 파이스파크(PySpark)와 썬더(Thunder)로 신경 영상 데이터 분석하기
이 책은 독자에게 대량의 데이터셋을 가지고 스파크 2를 활용해 복잡한 분석과 머신러닝 학습을 실제로 해보는 생생한 느낌을 전달한다. 단순히 모델을 구축하고 평가하는 데 그치지 않고, 데이터 정제부터 전처리, 데이터 조사, 실제 제품을 만들기까지의 전체 파이프라인을 보여준다. 이러한 과정을 다양한 분야에서 가져온 현실 예제에 맞게 교차 최소 제곱 추천 알고리즘, 의사 결정 나무, K-평균 군집화, 숨은 의미 분석, 세션화, 몬테카를로 시뮬레이션 등의 기법을 동원해 풀어본다.
스파크 2 실전편! 실무와 가장 가까운 경험을 제공한다.
이 책은 기능과 API를 단조롭게 나열하지 않는다. 현실과 동떨어진, 예제를 위한 예제를 따라 하지도 않는다. 대신 우리 주변에서 찾을 수 있고 우리 삶과 밀접한 실제 데이터를 가져와 함께 분석하고 다듬어본다. 그것도 하나가 아니라 9가지다. 음악 추천부터 이상 탐지, 교통, 금융, 영상 데이터 등 관심 가는 장을 먼저 봐도 좋고, 차례대로 천천히 따라 해도 좋다. 그럼 가장 진보한 분석 도구인 스파크 2로 다 함께 데이터의 바다를 항해해보자!
2판에 관하여
1판이 출간된 이후 스파크의 메이저 버전이 올라가면서 완전히 새로운 핵심 API가 도입되고 MLlib이나 Spark SQL과 같은 하위 컴포넌트들도 크게 바뀌었다. 이러한 변화들이 반영되다 보니, 이 책 초판의 많은 부분이 의미가 없게 되었다. 이번 2판은 새로운 스파크 API를 사용하기 위해서 모든 장을 수정하였다.
주요 내용
1. 오디오스크로블러(AudioScrobbler) 데이터셋으로 음악 추천하기
2. 의사 결정 나무로 산림 식생 분포 예측하기
3. K-평균 군집화로 네트워크 이상 탐지하기
4. 숨은 의미 분석으로 위키백과 이해하기
5. 그래프엑스(GraphX)로 동시발생 네트워크 분석하기
6. 뉴욕 택시 운행 데이터로 위치 및 시간 데이터 분석하기
7. 몬테카를로 시뮬레이션으로 금융 리스크 추정하기
8. BDG 프로젝트와 유전체학 데이터 분석하기
9. 파이스파크(PySpark)와 썬더(Thunder)로 신경 영상 데이터 분석하기
작가
학력
Brown University
경력
Cloudera Senior Data Scientis
Clover Health Senior Data Scientist
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