Review: "Analítica de dados com Hadoop: Uma introdução para cientistas de dados"

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Recomendo Analítica de Dados com Hadoop: Uma Introdução para Cientistas de Dados de Benjamin Bengfort. É um livro de referência abrangente que oferece práticas recomendadas para a realização de análise de dados usando o Hadoop. O livro tem 500 páginas e cobre desde o básico da análise de dados com Hadoop até aplicações avançadas, além de fornecer instruções detalhadas e exemplos de como criar aplicações de análise de dados com Hadoop. O livro também explica como aplicar estatísticas e machine learning para a análise de dados com Hadoop, aprimorando ainda mais a análise de dados. Além disso, o livro inclui um tutorial passo a passo para aproveitar o Hadoop em ambientes de produção, além de alguns dos principais serviços de análise de dados da Amazon e Microsoft, como o Amazon Elastic MapReduce e o Microsoft Azure HDInsight.

Como o Hadoop facilita o processamento de grandes volumes de dados, este livro é uma ótima fonte para cientistas de dados que estão procurando aprender a usar o Hadoop para a análise de dados. O livro aborda todos os aspectos da análise de dados com Hadoop, como preparação de dados, processamento de dados, machine learning e análise de dados estatísticos. Ele é escrito de maneira clara e fácil de entender, tornando-o um livro excelente para qualquer pessoa que esteja iniciando seus estudos de análise de dados com Hadoop.

Em suma, Analítica de Dados com Hadoop: Uma Introdução para Cientistas de Dados de Benjamin Bengfort é uma excelente fonte para aprender sobre o Hadoop e a análise de dados usando o Hadoop. É um livro abrangente que inclui informações sobre o básico da análise de dados com Hadoop, além de informações avançadas sobre algumas das principais plataformas de análise de dados. Recomendo este livro a todos os cientistas de dados que estão procurando aprender mais sobre o Hadoop e a análise de dados.

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Pronto para usar técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina (machine learning) em grandes conjuntos de dados? Este guia prático mostra por que o ecossistema do Hadoop é perfeito para essa tarefa. Em vez de ter como foco a implantação, as operações ou o desenvolvimento de softwares geralmente associados à computação distribuída, você se concentrará nas análises particulares que poderá fazer, nas técnicas de armazém de dados (data warehousing) oferecidas pelo Hadoop e em fluxos de trabalho de alta ordem que esse framework é capaz de gerar.Os cientistas e os analistas de dados aprenderão a usar diversas técnicas que variam da escrita de aplicações MapReduce e Spark com Python ao uso de modelagem avançada e gerenciamento de dados com Spark MLlib, Hive e HBase. Você também conhecerá os processos analíticos e os sistemas de dados disponíveis para desenvolver e conferir eficácia aos produtos de dados capazes de lidar com – e que, na verdade, exigem – quantidades enormes de dados.•Entenda os conceitos principais do Hadoop e do processamento em cluster.•Utilize padrões de projeto e algoritmos analíticos paralelos para criar jobs de análise de dados distribuídos.•Adquira conhecimentos sobre gerenciamento de dados, mineração e armazém de dados em um contexto distribuído usando Apache Hive e HBase.•Utilize Sqoop e Apache Flume para entrada de dados a partir de bancos de dados relacionais.•Programe aplicações Hadoop e Spark complexas com Apache Pig e Spark DataFrames.•Utilize técnicas de aprendizado de máquina, como classificação, clustering e filtragem colaborativa, com a MLib do Spark.

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