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Big Data con Python: Recolección, almacenamiento y proceso /

Por: Caballero, Rafael.
Colaborador(es): Martín, Enrique [escritor ] | Riesco, Adrián [escritor].
Tipo de material: materialTypeLabelLibroEditor: Bogotá: Alfaomega colombiana, 2019Descripción: xv, 268 páginas: figuras, gráficas en blanco y negro; 23 cm.ISBN: 9789587784770.Tema(s): Big Data | Sistemas de almacenamiento y recuperación de información | PythonClasificación CDD: 005.74
Contenidos:
Prólogo Capítulo 1. Lectura de ficheros Capítulo 2. Web Scraping Capítulo 3. Recolección mediante APIS Capítulo 4. MongoDB Capítulo 5. Aprendizaje automático con Scikit-learn Capítulo 6. Procesamiento distribuido con Spark Capítulo 7. SparkSQL y SparkML Capítulo 8. Visualización de resultados Apéndice. Instalación del software Índice analítico
Resumen: “El análisis de datos está presente en nuestras vidas: los periódicos hablan de noticias virales, las empresas buscan científicos de datos, los comercios nos ofrecen ofertas personalizadas en función de nuestras costumbres y nosotros mismos engrasamos el sistema ofreciendo información personal gratuita desde nuestras redes sociales, búsquedas en internet e incluso desde dispositivos inteligentes para controlar nuestra actividad física diaria. En este libro se presentan los conocimientos y las tecnologías que permitirán participar en esta nueva era de la información, regida por el Big Data y el aprendizaje automático; se analiza la “vida” de los datos paso a paso, mostrando cómo obtenerlos, almacenarlos, procesarlos, visualizarlos, y extraer conclusiones de ellos; es decir, mostrar el análisis de datos tal y como es: un área fascinante, que requiere muchas horas de trabajo cuidadoso. Asimismo, se analiza el lenguaje de programación Python, el más utilizado dentro del análisis de datos debido a la multitud de bibliotecas que facilita, pero no se limita al “estándar”, sino que presenta tecnologías actuales que, con Python como interfaz, permitirán escalar el tamaño de los datos al máximo. Por ello, nuestro viaje con los datos nos llevará, por ejemplo, a conocer la base de datos MongoDB y el entorno de procesamiento Spark. El libro contiene ejemplos detallados de cómo realizar las distintas tareas en Python; y además, por comodidad para el lector de los fragmentos incluidos se facilita el acceso de los lectores a un repositorio donde encontrarán el código listo para ser ejecutado. También cada capítulo presenta lecturas recomendadas para poder profundizar en aquellos aspectos que resulten más interesantes. ¡Le invitamos a sumergirse en el apasionante mundo del análisis de datos en Python y a explorar los misterios del Big Data y del aprendizaje automático!”
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Tipo de ítem Ubicación actual Colección Signatura Copia número Estado Fecha de vencimiento Código de barras
Libro Libro Biblioteca Central
General
Colección General 005.747 C376b (Navegar estantería) Ej. 1 Disponible 006415

Prólogo<br /> Capítulo 1. Lectura de ficheros<br /> Capítulo 2. Web Scraping<br /> Capítulo 3. Recolección mediante APIS<br /> Capítulo 4. MongoDB <br /> Capítulo 5. Aprendizaje automático con Scikit-learn<br /> Capítulo 6. Procesamiento distribuido con Spark<br /> Capítulo 7. SparkSQL y SparkML <br /> Capítulo 8. Visualización de resultados<br /> Apéndice. Instalación del software <br /> Índice analítico <br />

“El análisis de datos está presente en nuestras vidas: los periódicos hablan de noticias virales, las empresas buscan científicos de datos, los comercios nos ofrecen ofertas personalizadas en función de nuestras costumbres y nosotros mismos engrasamos el sistema ofreciendo información personal gratuita desde nuestras redes sociales, búsquedas en internet e incluso desde dispositivos inteligentes para controlar nuestra actividad física diaria.<br /> <br /> En este libro se presentan los conocimientos y las tecnologías que permitirán participar en esta nueva era de la información, regida por el Big Data y el aprendizaje automático; se analiza la “vida” de los datos paso a paso, mostrando cómo obtenerlos, almacenarlos, procesarlos, visualizarlos, y extraer conclusiones de ellos; es decir, mostrar el análisis de datos tal y como es: un área fascinante, que requiere muchas horas de trabajo cuidadoso. <br /> <br /> Asimismo, se analiza el lenguaje de programación Python, el más utilizado dentro del análisis de datos debido a la multitud de bibliotecas que facilita, pero no se limita al “estándar”, sino que presenta tecnologías actuales que, con Python como interfaz, permitirán escalar el tamaño de los datos al máximo. Por ello, nuestro viaje con los datos nos llevará, por ejemplo, a conocer la base de datos MongoDB y el entorno de procesamiento Spark. <br /> <br /> El libro contiene ejemplos detallados de cómo realizar las distintas tareas en Python; y además, por comodidad para el lector de los fragmentos incluidos se facilita el acceso de los lectores a un repositorio donde encontrarán el código listo para ser ejecutado. También cada capítulo presenta lecturas recomendadas para poder profundizar en aquellos aspectos que resulten más interesantes.<br /> <br /> ¡Le invitamos a sumergirse en el apasionante mundo del análisis de datos en Python y a explorar los misterios del Big Data y del aprendizaje automático!”<br />

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