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  • 正版新书]分布式机器学习实战陈敬雷9787302552932
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    • 作者: 陈敬雷著 | 陈敬雷编 | 陈敬雷译 | 陈敬雷绘
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2020-10-01
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    • 作者: 陈敬雷著| 陈敬雷编| 陈敬雷译| 陈敬雷绘
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2020-10-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2020-10-01
    • 字数:728000
    • 页数:1040
    • 开本:32开
    • ISBN:9787302552932
    • 版权提供:清华大学出版社
  • 作者: 陈敬雷
  • 著: 陈敬雷
  • 装帧: 平装
  • 印次: 1
  • 定价: 119
  • ISBN: 9787302552932
  • 出版社: 清华大学出版社
  • 开本: 32开
  • 印刷时间: 2020-10-01
  • 语种: 中文
  • 出版时间: 2020-10-01
  • 页数: 1040
  • 外部编号: 庄村57486
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 第1章 互联网公司大数据和人工智能那些事
    1.1 大数据和人工智能在互联网公司扮演的角色和重要性
    1.1.1 什么是大数据,扮演的角色和重要性
    1.1.2 什么是人工智能,扮演的角色和重要性
    1.1.3 大数据和人工智能有什么区别,又是如何相互关联
    1.2 大数据部门组织架构和各种职位介绍
    1.2.1 大数据部门组织架构
    1.2.2 各种职位介绍和技能要求
    1.2.3 不同职位相互协调配合关系
    1.2.4 各个职位的职业生涯规划和发展路径
    1.2.5 各个职位的市场平均薪资水平
    第2章 大数据算法系统架构
    2.1 经典应用场景
    2.2 应用系统架构设计
    第3章 大数据基础
    3.1 Hadoop大数据平台搭建
    3.1.1 Hadoop原理和功能介绍
    3.1.2 Hadoop安装部署
    3.1.3 Hadoop常用操作命令
    3.2 Hive数据仓库实战
    3.2.1 Hive原理和功能介绍
    3.2.2 Hive安装部署
    3.2.3 Hive SQL操作
    3.2.4 UDF函数
    3.2.5 Hive数据仓库模型设计
    3.3 HBase实战
    3.3.1 HBase原理和功能介绍
    3.3.2 HBase数据结构和表详解
    3.3.3 HBase安装部署
    3.3.4 HBase Shell常用命令操作
    3.3.5 HBase客户端类SQL工具Phoenix
    3.3.6 Hive集成HBase查询数据
    3.3.7 HBase升级和数据迁移
    3.4 Sqoop数据ETL工具实战
    3.4.1 Sqoop原理和功能介绍
    3.4.2 Sqoop常用操作
    3.5 Spark基础
    3.5.1 Spark原理和介绍
    3.5.2 Spark MLlib机器学习介绍
    3.5.3 Spark GraphX图计算介绍
    3.5.4 Spark Streaming流式计算介绍
    3.5.5 Scala编程入门和Spark编程
    3.5.6 Spark项目案例实战和分布式部署
    第4章 Docker容器
    4.1 Docker介绍
    4.1.1 能用Docker做什么
    4.1.2 Docker容器基本概念
    4.2 Docker容器部署
    4.2.1 基础环境安装
    4.2.2 Docker常用命令

    陈敬雷,充电了么创始人,中国首席数据官联盟专家委员。拥有十几年互联网从业经验,在技术领域,尤其在大数据和人工智能方向有丰富的算法工程落地实战经验,其中在猎聘网任职期间的推荐算法系统项目获得公司很好项目奖,推荐效果得到5倍的提升。目前专注于大数据和人工智能驱动的上班族在线教育行业,研发了充电了么App,用深度学习算法、NLP、推荐引擎等技术来高效提升在线学习效率。

    本书理论联系实践,深入浅出,知识点全面,通过阅读本书,读者不仅可以学习到分布式机器学习的知识,还能通过实战案例更好地将理论融入到实际工作中。本书包含目前比较热门的推荐算法系统、人脸识别、对话机器人等实战项目,让读者可以更好地理解分布式机器学习的核心内容。


    本书由浅入深,逐步讲解分布式机器学习的框架及应用,内容板块包括主流大数据算法系统架构设计、大数据基础、mahout分布式机器学习平台、Spark分布式机器学习平台、TensorFlow等。同时配套完整工业级实战项目,例如个性化推荐算法系统、人脸识别,对话机器人。通过阅读本书,读者不仅可以学习到分布式机器学习的知识,还能通过实战案例更好地将理论融入到实际工作中。 本书适合想学习分布式机器学习的初学者阅读,对于有一定经验的分布式大数据方向的从业人员及算法工程师,也可以从书中获取很多有价值的知识。


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