Avis des lecteurs
Résumé:Le livre « Data Analysis with Python and PySpark » est très apprécié pour son organisation claire et son approche complète de l'enseignement de PySpark. Les critiques apprécient l'expertise de l'auteur et son style d'écriture, qui rend des concepts complexes accessibles aux débutants comme aux programmeurs expérimentés. Cependant, il y a des plaintes significatives concernant la qualité de la version imprimée, qui manque de couleurs et a de mauvaises distinctions de polices, ce qui rend la lecture difficile.
Avantages:⬤ Bien organisé
⬤ explications claires
⬤ exemples pratiques et faciles à suivre
⬤ adapté aux débutants comme aux utilisateurs expérimentés
⬤ connaissances exceptionnelles de l'auteur
⬤ renforce la confiance du lecteur dans l'application de PySpark
⬤ favorise une progression harmonieuse de l'apprentissage.
⬤ Mauvaise qualité de la version imprimée (noir et blanc, texte difficile à discerner)
⬤ le manque de couleurs et de titres distincts rend la lecture difficile
⬤ certains recommandent l'ebook plutôt que la version papier.
(basé sur 13 avis de lecteurs)
Titre original :
Data Analysis with Python and Pyspark
Contenu du livre :
Analyse de données avec Python et PySpark est un tutoriel soigneusement conçu pour vous aider à utiliser PySpark afin de réaliser vos applications basées sur les données à n'importe quelle échelle.
Lorsqu'il s'agit d'analyse de données, il est utile de voir grand. PySpark associe le puissant moteur de traitement des big data Spark au langage de programmation Python pour fournir une plateforme d'analyse de données capable de s'adapter à presque toutes les tâches. Analyse de données avec Python et PySpark est votre guide pour mener à bien des projets de données pilotés par Python.
Analyse de données avec Python et PySpark est un tutoriel soigneusement conçu qui vous aide à utiliser PySpark pour réaliser vos applications basées sur les données à n'importe quelle échelle. Ce guide clair et pratique vous montre comment augmenter vos capacités de traitement sur plusieurs machines avec des données provenant de n'importe quelle source, depuis les clusters basés sur Hadoop jusqu'aux feuilles de calcul Excel. Vous apprendrez à décomposer les grandes tâches d'analyse en morceaux gérables et à choisir et utiliser la meilleure abstraction de données PySpark pour vos besoins uniques.
L'achat du livre imprimé inclut un livre électronique gratuit aux formats PDF, Kindle et ePub de Manning Publications.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781617297205 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2022 |
| Nombre de pages : | 425 |
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