Big Data Analytics with R : Tirez parti de la programmation R pour découvrir des schémas cachés dans vos Big Data

Avis des lecteurs

Résumé:

Ce livre est un guide complet pour les utilisateurs intermédiaires de R qui cherchent à comprendre l'analyse des big data, couvrant les concepts essentiels, les outils et les méthodes tout en fournissant des aperçus pratiques. Cependant, certains utilisateurs l'ont trouvé frustrant en raison de références obsolètes et de problèmes d'installation des paquets R.

Avantages:

⬤ Explications approfondies des concepts et outils du big data
⬤ couverture étendue des fonctions de programmation R
⬤ bien structuré pour les sujets élémentaires et avancés
⬤ inclut des faits intéressants et un contexte historique
⬤ exemples méticuleusement illustrés qui améliorent la compréhension
⬤ fortement recommandé pour ceux qui progressent dans leurs compétences en science des données.

Inconvénients:

⬤ Certaines références aux packages R sont obsolètes et ne sont pas disponibles avec la dernière version de RStudio
⬤ le téléchargement des données depuis le site de l'éditeur peut s'avérer fastidieux
⬤ peut ne pas convenir à une lecture pendant les trajets domicile-travail en raison de sa profondeur technique.

(basé sur 9 avis de lecteurs)

Titre original :

Big Data Analytics with R: Leverage R Programming to uncover hidden patterns in your Big Data

Contenu du livre :

Utilisez R pour découvrir des modèles cachés dans vos Big Data À propos de ce livre Effectuez des analyses computationnelles sur les Big Data pour générer des résultats significatifs Obtenez une connaissance pratique du langage de programmation R tout en travaillant sur des plateformes Big Data comme Hadoop, Spark, H2O et les bases de données SQL/NoSQL, Explorez l'analyse de données rapide, en streaming et évolutive avec les technologies les plus pointues du marché À qui s'adresse ce livre Ce livre est destiné aux analystes de données, scientifiques, ingénieurs de données, statisticiens, chercheurs, qui souhaitent intégrer R à leurs flux de travail Big Data actuels ou futurs. Il est supposé que les lecteurs ont une certaine expérience dans l'analyse des données et une compréhension de la gestion des données et du traitement algorithmique de grandes quantités de données, mais ils peuvent manquer de compétences spécifiques liées à R. Ce que vous apprendrez Apprendre l'état actuel du traitement des Big Data en utilisant le langage de programmation R et ses puissantes capacités statistiques Déployer des plates-formes analytiques Big Data avec des outils Big Data sélectionnés pris en charge par R de manière rentable et rapide Appliquer le langage R à des problèmes Big Data réels sur un cluster Hadoop multi-nœuds, par ex.

Explorer la compatibilité de R avec Hadoop, Spark, les bases de données SQL et NoSQL, et la plateforme H2O En détail L'analyse des Big Data est le processus d'examen d'ensembles de données vastes et complexes qui dépassent souvent les capacités de calcul. R est un langage de programmation de premier plan dans le domaine de la science des données, composé de fonctions puissantes permettant de s'attaquer à tous les problèmes liés au traitement des Big Data. Le livre commence par une brève introduction au monde du Big Data et à ses normes industrielles actuelles. Avec une introduction au langage R et une présentation de son développement, de sa structure, de ses applications dans le monde réel et de ses lacunes. Le livre progressera vers la révision des principales fonctions R pour la gestion et la transformation des données. Les lecteurs seront initiés aux solutions Big Data basées sur le Cloud (par exemple, les instances Amazon EC2 et Amazon RDS, Microsoft Azure et ses clusters HDInsight) et fourniront également des conseils sur la connectivité R avec les bases de données relationnelles et non relationnelles telles que MongoDB et HBase, etc. Il s'étendra ensuite aux outils Big Data tels que l'écosystème Apache Hadoop, HDFS et les cadres MapReduce. De même, d'autres outils compatibles avec R tels que Apache Spark, sa bibliothèque d'apprentissage machine Spark MLlib, ainsi que H2O. Style et approche Ce livre servira de guide pratique pour aborder les problèmes de Big Data en utilisant le langage de programmation R et son environnement statistique.

Chaque section du livre vous présente des étapes concises et faciles à suivre pour traiter, transformer et analyser de grands ensembles de données".

Autres informations sur le livre :

• ISBN : 9781786466457
• Auteur : Simon Walkowiak
• Éditeur : Packt Pub
• Reliure : Broché