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Análisis de datos a gran escala con Python y Spark

Autor/a : Mikel Galar, Isaac Triguero

El procesamiento y análisis de datos en inteligencia artificial requiere plataformas distribuidas capaces de gestionar grandes volúmenes de información.

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Sinopsis

El procesamiento y análisis de datos en inteligencia artificial requiere plataformas distribuidas capaces de gestionar grandes volúmenes de información. Esta guía práctica ofrece los conceptos clave y las habilidades necesarias para abordar tareas de análisis de datos y aprendizaje automático a gran escala. «Con la creciente disponibilidad de conjuntos de datos grandes y complejos, dominar modelos de programación como MapReduce y Spark se ha convertido en una habilidad imprescindible para científicos de datos, ingenieros de datos y especialistas en machine learning. Triguero y Galar aprovechan su amplia experiencia docente en este ámbito para ofrecer una obra rigurosa y accesible que aborda tanto los conceptos técnicos como las habilidades prácticas necesarias para el análisis de datos a gran escala. Alternan explicaciones claras e intuitivas con ejemplos relevantes de ingeniería de datos y pipelines clásicos de machine learning, todo ello acompañado de código bien estructurado y el resultado de su ejecución. Este libro no solo muestra cómo aplicar este conocimiento en la práctica hoy en día, sino que también prepara al lector para aplicarlo con éxito en escenarios futuros».-Arun Kumar, Universidad de California, San Diego.

  • Colección

    MANUALES IMPRESCINDIBLES

  • Código

    2311393

  • I.S.B.N.

    978-84-415-5155-8

  • Publicación
    04/09/2025

  • Clasificación IBIC

    UN

  • Formato

    Papel

  • Páginas

    432

  • Colección

    MANUALES IMPRESCINDIBLES

  • Código

    2382617

  • I.S.B.N.

    978-84-415-5228-9

  • Publicación
    04/09/2025

  • Clasificación IBIC

    UN

  • Formato

    ePub

  • Colección

  • Código

  • I.S.B.N.

  • Publicación
    01/01/1970

  • Clasificación IBIC

  • Formato

Sobre la colección MANUALES IMPRESCINDIBLES

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