敏捷数据科学--聚文网

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舞蹈音乐的基础理论与应用

编辑推荐

    对大数据的挖掘需要投入大量的人力和时间。怎么才能确保构建的是一个正确的模型？通过这本实践指南，你可以学到一套灵活的工具和方法论，在hadoop上构建数据分析应用。
    使用诸如python、apache pig和d3.js等轻量级工具，你的团队能够创建一个敏捷环境来探索数据。我们会开发一个样例应用程序，挖掘你自己的电子邮箱数据。你也会学习到一种迭代式的开发方法，使得你能根据数据中的信息快速切换，进行不同类型的数据分析。书中所有的代码样例都可以在 heroku 中以 app 形式运行。
    用敏捷式大数据开发方法论创建分析应用
    用数据－价值栈，在一系列敏捷周期中创建价值
    用多种数据结构从单个数据集中提取特征，获取洞察
    用图表可视化数据，通过交互性报表从不同角度展示数据
    用历史数据进行预测，将预测转化为行动
    在每个迭代周期过后获取用户反馈，确保项目方向正确

内容简介

《敏捷数据科学：用hadoop创建数据分析应用》面向大数据挖掘，以敏捷视角呈现高效构建数据模型的全程实践和思路。在一组以一个真实电子邮箱数据挖掘为例的数据-价值金字塔进阶模式中，你将学到：一整套实用工具及其方法论，可快速实现在hadoop 上构建数据分析应用；用python、apache pig 及d3.js等轻量级工具创建用于探索数据的敏捷环境；一种可根据数据中信息快速切换，进行不同类型数据分析的迭代式开发方法。
《敏捷数据科学：用hadoop创建数据分析应用》适合所有与数据工作相关的从业者，同时也适合有志成为数据科学工作者的广大读者作为入门读物。

作者简介

Russsel Jurney ，在美国和墨西哥的赌场开始他的数据分析生涯。他开发了一个 Web 应用来分析老虎机的性能。在经历了创业、交互式媒体和新闻业以后，他到了硅谷，在 Ning 和LinkedIn 开始构建可扩展的数据分析应用。
译者：朱洪波阿里巴巴数据挖掘专家，机器学习团队负责人，司职于解决商业客户对数据的深层需求。纸质书爱好者，相信理性与逻辑的力量。

第1 部分起步  1
第1 章理论  3
敏捷大数据 3
Big Words 定义 4
敏捷大数据团队 5
认识机遇和问题 6
敏捷大数据流程  11
代码检查和结对编程 12
敏捷的场所：开发的效率 13
协作空间 14
私人空间 14
个人空间 14
用大幅打印件明确表达想法 15
第2 章数据  17
电子邮件 17
处理原始数据 18
原始的电子邮件 18
结构化与半结构化数据 18
SQL 20
NoSQL 24
序列化 24
从演变的模式中抽取和展示特征 25
数据流水线 26
数据透视 27
社交网络 28
时间序列 30
自然语言 31
概率 33
小结 35
第3 章敏捷开发工具  37
可扩展性= 简洁37
敏捷大数据处理 38
设置运行Python 的虚拟环境 39
使用Avro 对事件进行序列化 40
在Python 中使用Avro 40
收集数据 42
使用Pig 处理数据44
安装Pig 45
使用MongoDB 发布数据 49
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敏捷数据科学

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