Analiza ogromnych zbiorów danych nie musi być wolna!

Apache Spark to darmowy, zaawansowany szkielet i silnik pozwalający na szybkie przetwarzanie oraz analizę ogromnych zbiorów danych. Prace nad tym projektem rozpoczęły się w 2009 roku, a już rok później Spark został udostępniony użytkownikom. Jeżeli potrzebujesz najwyższej wydajności w przetwarzaniu informacji, jeżeli chcesz uzyskiwać odpowiedź na trudne pytania niemalże w czasie rzeczywistym, Spark może być odpowiedzią na Twoje oczekiwania.

Sięgnij po tę książkę i przekonaj się, czy tak jest w rzeczywistości. Autor porusza tu zaawansowane kwestie związane z analizą statystyczną danych, wykrywaniem anomalii oraz analizą obrazów. Jednak zanim przejdziesz do tych tematów, zapoznasz się z podstawami — wprowadzeniem do analizy danych za pomocą języka Scala oraz Apache Spark. Nauczysz się też przeprowadzać analizę semantyczną i zobaczysz, jak w praktyce przeprowadzić analizę sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX. Na koniec dowiesz się, jak przetwarzać dane geoprzestrzenne i genomiczne, a także oszacujesz ryzyko metodą symulacji Monte Carlo. Książka ta pozwoli Ci na wykorzystanie potencjału Apache Spark i zaprzęgnięcie go do najtrudniejszych zadań!

Przykłady prezetnowane w książce obejmują:

• Rekomendowanie muzyki i dane Audioscrobbler
• Prognozowanie zalesienia za pomocą drzewa decyzyjnego
• Wykrywanie anomalii w ruchu sieciowym metodą grupowania według k-średnich
• Wikipedia i ukryta analiza semantyczna
• Analiza sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX
• Geoprzestrzenna i temporalna analiza tras nowojorskich taksówek
• Szacowanie ryzyka finansowego metodą symulacji Monte Carlo
• Analiza danych genomicznych i projekt BDG
• Analiza danych neuroobrazowych za pomocą pakietów PySpark i Thunder

Rozdziały:

Przedmowa (9)

Słowo wstępne (11)

1. Analiza wielkich zbiorów danych (13)

• Wyzwania w nauce o danych (15)
• Przedstawiamy Apache Spark (16)
• O czym jest ta książka (18)

2. Wprowadzenie do analizy danych za pomocą Scala i Spark (21)

• Scala dla badaczy danych (22)
• Model programowania w Spark (23)
• Wiązanie rekordów danych (23)
• Pierwsze kroki - powłoka Spark i kontekst SparkContext (24)
• Przesyłanie danych z klastra do klienta (29)
• Wysyłanie kodu z klienta do klastra (32)
• Tworzenie list danych i klas wyboru (33)
• Agregowanie danych (36)
• Tworzenie histogramów (38)
• Statystyki sumaryzacyjne ciągłych wartości (39)
• Tworzenie współdzielonego kodu wyliczającego statystyki sumaryczne (40)
• Prosty wybór zmiennych i ocena zgodności rekordów (44)
• Następny krok (45)

3. Rekomendowanie muzyki i dane Audioscrobbler (47)

• Zbiór danych (48)
• Algorytm rekomendacyjny wykorzystujący metodę naprzemiennych najmniejszych kwadratów (49)
• Przygotowanie danych (51)
• Utworzenie pierwszego modelu (54)
• Wyrywkowe sprawdzanie rekomendacji (56)
• Ocena jakości rekomendacji (57)
• Obliczenie metryki AUC (59)
• Dobór wartości hiperparametrów (60)
• Przygotowanie rekomendacji (62)
• Dalsze kroki (63)

4. Prognozowanie zalesienia za pomocą drzewa decyzyjnego (65)

• Szybkie przejście do regresji (65)
• Wektory i cechy (66)
• Przykłady treningowe (67)
• Drzewa i lasy decyzyjne (68)
• Dane Covtype (70)
• Przygotowanie danych (71)
• Pierwsze drzewo decyzyjne (72)
• Hiperparametry drzewa decyzyjnego (76)
• Regulacja drzewa decyzyjnego (77)
• Weryfikacja cech kategorialnych (79)
• Losowy las decyzyjny (81)
• Prognozowanie (83)
• Dalsze kroki (83)

5. Wykrywanie anomalii w ruchu sieciowym metodą grupowania według k-średnich (85)

• Wykrywanie anomalii (86)
• Grupowanie według k-średnich (86)
• Włamania sieciowe (87)
• Dane KDD Cup 1999 (87)
• Pierwsza próba grupowania (88)
• Dobór wartości k (90)
• Wizualizacja w środowisku R (93)
• Normalizacja cech (94)
• Zmienne kategorialne (96)
• Wykorzystanie etykiet i wskaźnika entropii (97)
• Grupowanie w akcji (98)
• Dalsze kroki (100)

6. Wikipedia i ukryta analiza semantyczna (101)

• Macierz słowo - dokument (102)
• Pobranie danych (104)
• Analiza składni i przygotowanie danych (104)
• Lematyzacja (105)
• Wyliczenie metryk TF-IDF (106)
• Rozkład według wartości osobliwych (108)
• Wyszukiwanie ważnych pojęć (110)
• Wyszukiwanie i ocenianie informacji za pomocą niskowymiarowej reprezentacji danych (113)
• Związek dwóch słów (114)
• Związek dwóch dokumentów (115)
• Związek słowa i dokumentu (116)
• Wyszukiwanie wielu słów (117)
• Dalsze kroki (118)

7. Analiza sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX (121)

• Katalog cytowań bazy MEDLINE - analiza sieci (122)
• Pobranie danych (123)
• Analiza dokumentów XML za pomocą biblioteki Scala (125)
• Analiza głównych znaczników i ich współwystępowań (126)
• Konstruowanie sieci współwystępowań za pomocą biblioteki GraphX (128)
• Struktura sieci (131)
  • Połączone komponenty (131)
  • Rozkład stopni wierzchołków (133)
• Filtrowanie krawędzi zakłócających dane (135)
  • Przetwarzanie struktury EdgeTriplet (136)
  • Analiza przefiltrowanego grafu (138)
• Sieci typu "mały świat" (139)
  • Kliki i współczynniki klastrowania (139)
  • Obliczenie średniej długości ścieżki za pomocą systemu Pregel (141)
• Dalsze kroki (145)

8. Geoprzestrzenna i temporalna analiza tras nowojorskich taksówek (147)

• Pobranie danych (148)
• Przetwarzanie danych temporalnych i geoprzestrzennych w systemie Spark (148)
• Przetwarzanie danych temporalnych za pomocą bibliotek JodaTime i NScalaTime (149)
• Przetwarzanie danych geoprzestrzennych za pomocą Esri Geometry API i Spray (150)
  • Użycie interfejsu API Esri Geometry (151)
  • Wprowadzenie do formatu GeoJSON (152)
• Przygotowanie danych dotyczących kursów taksówek (154)
  • Obsługa dużej liczby błędnych rekordów danych (155)
  • Analiza danych geoprzestrzennych (158)
• Sesjonowanie w systemie Spark (161)
  • Budowanie sesji - dodatkowe sortowanie danych w systemie Spark (162)
• Dalsze kroki (165)

9. Szacowanie ryzyka finansowego metodą symulacji Monte Carlo (167)

• Terminologia (168)
• Metody obliczania wskaźnika VaR (169)
  • Wariancja-kowariancja (169)
  • Symulacja historyczna (169)
  • Symulacja Monte Carlo (169)
• Nasz model (170)
• Pobranie danych (171)
• Wstępne przetworzenie danych (171)
• Określenie wag czynników (174)
• Losowanie prób (176)
  • Wielowymiarowy rozkład normalny (178)
• Wykonanie testów (179)
• Wizualizacja rozkładu zwrotów (181)
• Ocena wyników (182)
• Dalsze kroki (184)

10. Analiza danych genomicznych i projekt BDG (187)

• Rozdzielenie sposobów zapisu i modelowania danych (188)
• Przetwarzanie danych genomicznych za pomocą wiersza poleceń systemu ADAM (190)
  • Format Parquet i format kolumnowy (195)
• Prognozowanie miejsc wiązania czynnika transkrypcyjnego na podstawie danych ENCODE (197)
• Odczytywanie informacji o genotypach z danych 1000 Genomes (203)
• Dalsze kroki (204)

11. Analiza danych neuroobrazowych za pomocą pakietów PySpark i Thunder (205)

• Ogólne informacje o pakiecie PySpark (206)
  • Budowa pakietu PySpark (207)
• Ogólne informacje i instalacja biblioteki pakietu Thunder (209)
• Ładowanie danych za pomocą pakietu Thunder (210)
  • Podstawowe typy danych w pakiecie Thunder (214)
• Klasyfikowanie neuronów za pomocą pakietu Thunder (216)
• Dalsze kroki (221)

A. Więcej o systemie Spark (223)

• Serializacja (224)
• Akumulatory (225)
• System Spark i metody pracy badacza danych (226)
• Formaty plików (228)
• Podprojekty Spark (229)
  • MLlib (229)
  • Spark Streaming (230)
  • Spark SQL (230)
  • GraphX (230)

B. Nowy interfejs MLlib Pipelines API (231)

• Samo modelowanie to za mało (231)
• Interfejs API Pipelines (232)
• Przykład procesu klasyfikacji tekstu (233)