Data Analysis with Python and PySpark
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PySpark brings the powerful Spark big data processing engine to the Python ecosystem, letting you seamlessly scale up your data tasks and create lightning-fast pipelines.
Data Analysis with Python and PySpark
Numéro d'article: 123736829

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Ce qui se démarque

Comprehensive Coverage
Offers an extensive overview of data analysis concepts, integrating Python and PySpark, making it suitable for both beginners and experienced practitioners seeking to enhance their skills.
Practical Examples
Includes hands-on examples and case studies, allowing users to apply theoretical knowledge to real-world data challenges, effectively bridging the gap between learning and implementation.
Up-to-Date Techniques
Incorporates the latest advancements in data analysis and big data frameworks, ensuring that readers are equipped with current tools and methodologies critical in today's data-driven environment.

Détails du produit

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  • When it comes to data analytics, it pays tothink big. PySpark blends the powerful Spark big data processing engine withthe Python programming language to provide a data analysis platform that can scaleup for nearly any task. Data Analysis with Python and PySpark is yourguide to delivering successful Python-driven data projects. Data Analysis with Python and PySpark is a carefully engineered tutorial that helps you use PySpark to deliver your data-driven applications at any scale. This clear and hands-on guide shows you how to enlarge your processing capabilities across multiple machines with data from any source, ranging from Had oop-based clusters to Excel worksheets. You'll learn how to break down big analysis tasks into manageable chunks and how to choose and use the best PySpark data abstraction for your unique needs. The Spark data processing engine is an amazing analytics factory: raw data comes in,and insight comes out. Thanks to its ability to handle massive amounts of data distributed across a cluster, Spark has been adopted as standard by organizations both big and small. PySpark, which wraps the core Spark engine with a Python-based API, puts Spark-based data pipelines in the hands of programmers and data scientists working with the Python programming language. PySpark simplifies Spark's steep learning curve, and provides a seamless bridge between Spark and an ecosystem of Python-based data science tools.
Publisher Manning Publications
Publication date 16 Mar. 2022
Edition 1st
Language English
Print length 425 pages
ISBN-10 1617297208
ISBN-13 978-1617297205
Item weight 210 g
Dimensions 18.75 x 2.9 x 23.5 cm

À qui est-ce destiné ?

Suitable For
  • Beginner Data Analysts

    Perfect for newcomers wanting to learn data analysis using Python and PySpark through hands-on examples and exercises.

  • Data Science Students

    Ideal for university students seeking a comprehensive guide to develop their data analysis skills using modern tools.

  • Professionals Upskilling

    Great for working professionals aiming to enhance their data analytics capabilities and employ Spark in their projects.

Not Suitable For
  • Advanced Practitioners

    Not suitable for experienced data scientists or analysts looking for advanced techniques or cutting-edge methodologies.

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Data Mining Editorial Review

Data Analysis With Python And PySpark is an exceptional resource that effectively introduces readers to the intricacies of PySpark and its integration with Python. The book, published by Manning Publications, spans 425 pages and is well-structured for newcomers to data analysis. Readers appreciate the clear explanations and practical techniques, which build confidence for tackling data frames and machine learning with large datasets. It successfully guides individuals from beginner to advanced levels, making it highly recommended for those looking to enhance their data analytics skills.

Avis et évaluations clients

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37 évaluations des clients
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Avantages

  • Well-written and easy to understand for beginners
  • Comprehensive coverage of key PySpark concepts
  • Practical techniques for data analytics pipelines
  • Guides readers from basics to advanced skills
  • Great resource for both Python and Spark integration

Les inconvénients

  • Primarily focused on beginners; advanced users may seek more depth

Historique des prix du produit

Informations importantes

  • Limitations : Pour les produits expédiés à l'international, veuillez noter que toute garantie du fabricant peut ne pas être valide ; les options de service du fabricant peuvent ne pas être disponibles ; les manuels, instructions et avertissements de sécurité des produits peuvent ne pas être dans les langues du pays de destination ; les produits (et les matériaux qui les accompagnent) peuvent ne pas être conçus conformément aux normes, spécifications et exigences d'étiquetage du pays de destination ; et les produits peuvent ne pas être conformes à la tension et aux autres normes électriques du pays de destination (nécessitant l'utilisation d'un adaptateur ou d'un convertisseur le cas échéant). Il incombe au destinataire de s'assurer que le produit peut être importé légalement dans le pays de destination. En cas de commande auprès d'Ubuy ou de ses filiales, le destinataire est l'importateur officiel et doit se conformer à toutes les lois et réglementations du pays de destination.
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Caractéristiques et avantages

  • Seamlessly scale up data tasks with PySpark
  • Read and write data from various sources and formats
  • Build automated data pipelines for transformation and insights
  • Practical book with relevant examples and quick exercises
  • No previous knowledge of Spark required
  • Ideal for data scientists and data engineers comfortable with Python

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