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Hadoop+Spark大數據分析與機器學習整合開發實戰

  • 點閱:1
  • 其他題名:Hadoop+Spark大數據巨量分析與機器學習整合開發實戰
  • 作者:
  • 出版年:2015[民104]
  • 出版社:博碩文化
  • 出版地:新北市
  • ISBN:978-986-434-054-5 ; 986-434-054-9
  • 附註:封面題名: Hadoop+Spark大數據巨量分析與機器學習整合開發實戰

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可借 2

簡介

◆技術為金融財務、行銷分析、商業趨勢預測帶來全新的變革
◆詳實的安裝設定與程式編寫說明降低學習入門門檻
◆可單機執行或以實機/虛擬機器建立多台演算陣列
◆具備大量實務案例分析與程式碼範例實作
 
大數據分析與機器學習人工智慧帶來資訊科技革命的第五波新浪潮
創新產業
大量商機
人才需求
 
一般人可能會認為大數據需要很多台機器的環境才能學習,但是本書透過虛擬機器的方法,就能在自家電腦演練建立Hadoop叢集,並且建立Spark開發環境。
 
以實機操作介紹Hadoop MapReduce與HDFS基本概念,以及Spark RDD與MapReduce基本觀念。
 
以大數據分析實務案例:MoiveLens(電影喜好推薦引擎)、StumbleUpon(網頁二元分類)、CovType(林相土地演算)、Bike Sharing(Ubike類租賃預測分析)。
 
配合範例程式碼來介紹各種機器學習演算法,示範如何擷取資料、訓練資料、建立模型、預測結果,由淺而深介紹Spark機器學習。
 
大數據對每個領域都造成影響。在商業、經濟及其他領域中,將大量資料進行分析後,就可得出許多資料關聯性。可用於預測商業趨勢、行銷研究、金融財務、疾病研究、打擊犯罪等。大數據對每一個公司的決策方式將發生變革-決策方式將基於資料和分析的結果,而不是依靠經驗和直覺。
 
資訊科技浪潮第一波是大型電腦,第二波是個人電腦,第三波是網路,第四波是社群媒體,第五波科技則是「大數據」。每一波的的資訊科技浪潮,總是帶來工作與生活方式的改變,創造大量商機、新的產業、大量的工作機會。像是在網路時代,創造了Google、Amazon 等大公司,以及無數.com 公司。
 
每一波浪潮開始時,需求的相關人才最多,但是此時也是相關人才供應最少。因此對個人而言,如果能在浪潮興起時就投入,往往成果最豐碩,並且有機會占有重要職位。像是網路剛興起時,每個公司都需要建立網站,但是相對這方面的人才不夠。那時候能撰寫網頁相關程式語言的工程師就能夠獲得高薪。但是後來投入的人越來越多,這方面的工程師就沒有那麼吃香了。
 
之前的科技浪潮,也許你沒有機會躬逢其盛,或是沒有機會在浪潮初期進入。但是大數據的浪潮方興未艾,正是進入的好時機。根據IBM 調查預估,大數據目前的商機是71 億美元,並將以每年增長20%速度持續成長,預計2015 年達到180 億美元。機會是給有準備的人,學會了大數據分析的相關技能,讓你有機會獲得更好的薪資與發展前景。根據美國調查機構Robert Half Technology 2016 年趨勢報告,在美國大數據工程師,薪水年成長8.9%,年薪大約13 萬至18 萬美金(約新台幣429 萬元~594 萬元)。因為人才短缺,企業不惜重金挖角。(你可以在google 搜尋Robert Half Technology 2016 就可以下載此調查報告)
 
本書的主題是Haddop+Spark大數據分析與機器學習。Hadoop 大家已經知道是運用最多的大數據平台,然而Spark 異軍突起,與Hadoop 相容而且執行速度更快,各大公司也開始加入Spark 開發。例如IBM 加入Apache Spark 社群打算培育百萬名資料科學家。Google 與微軟也分別應用了Spark 的功能來建置服務、發展大數據分析雲端與機器學習平臺。這些大公司的加入,也意味著未來更多公司會採用Hadoop+Spark 進行大數據資料分析。
 
然而目前市面上雖然很多大數據的書,但是多半偏向理論或應用層面的介紹,網路上的資訊雖然很多,但是也很雜亂。本書介紹希望能夠用淺顯易懂原理說明,再加上實機操作、範例程式,能夠降低大數據技術的學習門檻,帶領讀者進入大數據與機器學習的領域。當然整個大數據的生態系非常龐大,需要學習的東西太多。希望讀者能透過本書有了基本概念後,比較容易踏入這門領域,能繼續深入研究其他大數據的相關技術。

章節

作者簡介

林大貴
 
作者從事IT產業多年,涉獵系統設計、網站開發、數位行銷與商業智慧等多領域,具備豐富實務開發經驗。

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