大數據（Big Data）分析與應用：使用Hadoop與Spark（最新版）

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「天大、地大、台科大」果真名不...

轉載自博客來

2021/03/14

「天大、地大、台科大」果真名不虛傳！這本講述如何運用Spark平台做大數據分析與機器學習的書，可能是台科大圖書出版來當做教材的。如果能按步就班地把整本書學習完，學生在大數據與機器學習上的實作能力會有相當的水準。台科大果真是曖曖內含光。話說回來，這兩三年都在弄大數據應用，因...

大數據（Big Data）分析與應用：使用Hadoop與Spark（最新版）

作者：劉勇志　
出版社：台科大
出版日期：2017-03-09
語言：繁體書

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圖書介紹 - 資料來源：TAAZE 讀冊生活

圖書名稱：大數據（Big Data）分析與應用：使用Hadoop與Spark（最新版）

1.闡述大數據的重要觀念，包括正面的效用與負面的副作用，建立讀者對大數據正確的認知。

2.說明大數據時代的因應與挑戰，其中有思維的轉變、大數據分析技術、大數據的應用模式分類，也有大數據分析的流程。
　　
3.介紹各行各業的大數據經典應用案例，讓讀者體會大數據分析的應用精隨，有機會發揮創造力，開創自己的大數據應用。

4.介紹大數據分析工具（Hadoop和Spark）的生態系統，期使讀者能充分掌握大數據的技術發展和工具的應用藍圖。

5.透過對大數據工具的實戰演練，包括安裝、設定、指令操作等，使讀者在具備大數據概念正確理解的同時，還能擁有動手實現的功力。

6.學習大數據程式語言Scala，熟悉函數式程式設計（functional programming）的特點，以及它對於大數據的操作與處理，提昇讀者7.使用Spark的機器學習程式庫（MLlib），應用在既有資料集的分析上，讓讀者迅速獲得大數據的預測能力。

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觀念篇
第 1 章　進入大數據時代
1-1 大數據時代來了
1-2 「大」數據有多「大」
1-3 大數據的「大」特徵
1-4 大數據的「大」作用
1-5 大數據的「大」問題
1-6 結語

第 2 章　大數據挑戰與因應
2-1 大數據的思維轉變
2-2 大數據案例
2-3 大數據的應用模式分類
2-4 大數據計畫的啟動
2-5 結語

第 3 章　大數據分析技術
3-1 資料科學
3-2 資料分析工具箱
3-3 大數據分析流程
3-4 結語

工具篇
第 4 章　大數據工具與生態系統
4-1 Hadoop/HDFS：分散式檔案系統
4-2 Spark：平行運算框架
4-3 NoSQL 資料庫
4-4 結...

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商品資料

作者：劉勇志
出版社：台科大出版日期：2017-03-09 ISBN/ISSN：9789864553778
語言：繁體中文裝訂方式：平裝頁數：388頁開數：16K
類別：中文書> 電腦> 電腦總論

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圖書評論 - 評分：

「天大、地大、台科大」果真名不...

轉載自博客來

2021/03/14

「天大、地大、台科大」果真名不虛傳！這本講述如何運用Spark平台做大數據分析與機器學習的書，可能是台科大圖書出版來當做教材的。如果能按步就班地把整本書學習完，學生在大數據與機器學習上的實作能力會有相當的水準。台科大果真是曖曖內含光。

話說回來，這兩三年都在弄大數據應用，因此相關的書買了不少也讀了不少。這本書被選中的理由是第九章的「大數據分析應用基礎」中，有一些之前沒看過的程式技巧令我感到興趣。諸如用Map/Reduce寫出「矩陣相乘」的答案、購物籃分析中常見的「頻繁項分析」、搜尋引擎中的「文件資料反向排序」。特別是「相似度計算」小節，正是我先前一直想找到的實作範例，內容十足珍貴。至於「One-hot編碼」部份因為在讀書會研讀的另一本書中已經講述了更有效率的做法，書中內容就略嫌簡單不好用了。

原本打算閱讀這本書時，同時把Scala語言做個深度的練習，因為恰好整本書都是用Scala當範例。不過看到後半段時發現自己已經太習慣用PySpark來撰寫大數據分析程式，有點受不了需要編譯過才能執行的Scala開發手順。後來就把所有後面章節裡的範例，全部改寫成Python語言版本的程式碼。結果整本看完了Scala還是不熟...

如果以要學習如何在Spark平台上做大數據分析與機器學習，這本書真的值得好好閱讀，不愧是台科大的教材。但其中還是有一點令人感到遺憾的，書中的內容有一部份是和林大貴出的「Hadoop+Spark大數據巨量分析與機器學習整合開發實戰」雷同。如果兩本書都有買的人，就會覺得這本書要去頭去尾抓中間了。

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