Hadoop+Spark+Python大数据处理从算法到实战 简介
本书围绕新基建的云计算、大数据及人工智能进行介绍,分为以下五个部分。
第一部分介绍大数据的概念与特点,以及典型的产业应用场景;第二部分介绍目前云计算中的一个重要的研究与应用领域―容器云,包含应用容器引擎Docker与容器编排工具Kubernetes;第三部分是大数据分析的基础,也是大数据分析技术的重点,包含Hadoop、HBase、Hive、Spark的环境搭建及开发流程;第四部分是机器学习相关算法的应用,包含scikit-learn、SparkML、TensorFlow工具的使用;第五部分,以实例介绍如何使用Spark机器学习库中的协同过滤算法,来实现一个基于Web的推荐系,以及介绍如何使用OpenCV与TensorFlow构建卷积神经网络来实现基于Web的人脸识别。
本书轻理论,重实践,适合有一定编程基础,且对云计算、大数据、机器学习、人工智能感兴趣,希望投身到新基建这一伟大事业的读者学习。同时,本书还可作为广大院校相关专业的教材和培训参考用书。
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