Analítica de dados com Hadoop
Uma introdução para cientistas de dados

Bengfort, Benjamin (Autor), Kim, Jenny (Autor)

Hadoop, machine learning, aprendizagem de máquina, big data, analytics, data warehousing, MapReduce, Spark

Sinopse

Pronto para usar técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina (machine learning) em grandes conjuntos de dados? Este guia prático mostra por que o ecossistema do Hadoop é perfeito para essa tarefa. Em vez de ter como foco a implantação, as operações ou o desenvolvimento de softwares geralmente associados à computação distribuída, você se concentrará nas análises particulares que poderá fazer, nas técnicas de armazém de dados (data warehousing) oferecidas pelo Hadoop e em fluxos de trabalho de alta ordem que esse framework é capaz de gerar.

Os cientistas e os analistas de dados aprenderão a usar diversas técnicas que variam da escrita de aplicações MapReduce e Spark com Python ao uso de modelagem avançada e gerenciamento de dados com Spark MLlib, Hive e HBase. Você também conhecerá os processos analíticos e os sistemas de dados disponíveis para desenvolver e conferir eficácia aos produtos de dados capazes de lidar com – e que, na verdade, exigem – quantidades enormes de dados.

Entenda os conceitos principais do Hadoop e do processamento em cluster.
Utilize padrões de projeto e algoritmos analíticos paralelos para criar jobs de análise de dados distribuídos.
Adquira conhecimentos sobre gerenciamento de dados, mineração e armazém de dados em um contexto distribuído usando Apache Hive e HBase.
Utilize Sqoop e Apache Flume para entrada de dados a partir de bancos de da

Metadado adicionado por Novatec Editora em 21/09/2016

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