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敏捷数据科学书籍详细信息
- ISBN：9787121236198
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：2014-7
- 页数：184
- 价格：49.00元
- 纸张：暂无纸张
- 装帧：暂无装帧
- 开本：暂无开本
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
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。
书籍目录：
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
安装MongoDB ..............................................................................................49
安装MongoDB 的Java 驱动程序 .................................................................50
安装mongo-hadoop .......................................................................................50
用Pig 向MongoDB 推送数据 .......................................................................50
使用ElasticSearch 搜索数据 ................................................................................52
安装 ...............................................................................................................52
使用Wonderdog 整合ElasticSearch 和Pig ...................................................53
对工作流程的反思 ...............................................................................................55
轻量级的Web 应用 ..............................................................................................56
Python 和 Flask .............................................................................................56
展示数据 ..............................................................................................................58
安装Bootstrap ...............................................................................................58
启用Bootstrap ...............................................................................................59
使用d3.js 和nvd3.js 可视化数据 ..................................................................63
小结 .....................................................................................................................64
第4 章 在云端 ............................................................. 65
引言 .....................................................................................................................65
GitHub .................................................................................................................67
dotCloud ...............................................................................................................67
dotCloud Echo 服务 .......................................................................................68
Python 工作者服务 ........................................................................................71
Amazon Web Services ..........................................................................................71
Simple Storage Service ..................................................................................71
Elastic MapReduce ........................................................................................72
MongoDB 即服务 ..........................................................................................79
辅助工具（Instrumentation） ................................................................................81
Google Analytics ...........................................................................................81
Mortar Data ...................................................................................................82
第2 部分 登上金字塔 ................................................... 85
第5 章 收集和展示数据 ............................................... 89
整合软件栈 ..........................................................................................................90
收集并序列化收件箱 ...........................................................................................90
处理和发布邮件数据 ...........................................................................................91
在浏览器中显示邮件 ...........................................................................................93
用Flask 和pymongo 处理邮件数据 ..............................................................94
使用Jinja2 渲染HTML5 页面 ......................................................................94
敏捷检查点 ..........................................................................................................98
生成电子邮件清单 ...............................................................................................99
用MongoDB 显示邮件 .................................................................................99
对数据展示的分析 ...................................................................................... 101
搜索邮件 ............................................................................................................ 106
使用Pig，ElasticSearch 和Wonderdog 构建索引 ....................................... 106
在网页中搜索邮件数据 ............................................................................... 107
结论 ................................................................................................................... 108
第6 章 使用图表可视化数据 ....................................... 111
优秀的图表 ........................................................................................................ 112
抽取实体：邮件地址 ......................................................................................... 112
抽取邮件 ..................................................................................................... 112
对时间进行可视化 ............................................................................................. 116
结论 ................................................................................................................... 122
第7 章 利用报表探索数据 .......................................... 123
为数据添加联系 ................................................................................................. 126
用TF-IDF 从邮件中提取关键字 ........................................................................ 133
小结 ................................................................................................................... 138
第8 章 预测 .............................................................. 141
预测电子邮件的回复率 ...................................................................................... 142
个性化 ................................................................................................................ 147
小结 ................................................................................................................... 148
第9 章 驱动行动 ........................................................ 149
好邮件的属性 .................................................................................................... 150
使用朴素贝叶斯方法进行更好的预测 ............................................................... 150
P(Reply | From ∩ To) ........................................................................................ 150
P(Reply | Token) ................................................................................................. 151
实时预测 ............................................................................................................ 153
记录事件日志 .................................................................................................... 157
小结 ................................................................................................................... 157
索引 ........................................................................... 159
作者介绍：
作者介绍：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。
译者介绍：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。
出版社信息：
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原文赏析：
总结一下，当数据模式定义严谨，且SQL是唯一的工具时，我们就不会从挖掘数据的角度看待数据，因为视角会被优化过的数据处理工具所支配。严谨的数据格式抑制了我们在数据与直觉之间建立起联系的能力。另一方面，半结构化的数据可以让我们专注于数据本身，通过迭代地操作数据来抽取价值，并转化为产品。在敏捷大数据中选择NoSQL，是因为它让我们具备了上述能力。
其它内容：
书籍介绍
《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。
书籍真实打分
故事情节：9分
人物塑造：7分
主题深度：4分
文字风格：4分
语言运用：9分
文笔流畅：8分
思想传递：5分
知识深度：5分
知识广度：3分
实用性：8分
章节划分：4分
结构布局：5分
新颖与独特：8分
情感共鸣：6分
引人入胜：9分
现实相关：7分
沉浸感：3分
事实准确性：9分
文化贡献：9分
网站评分
书籍多样性：8分
书籍信息完全性：4分
网站更新速度：6分
使用便利性：4分
书籍清晰度：6分
书籍格式兼容性：3分
是否包含广告：3分
加载速度：8分
安全性：4分
稳定性：5分
搜索功能：6分
下载便捷性：8分
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- 字体合适(100+)
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网友 孔***旋：很好。顶一个希望越来越好，一直支持。
网友 温***欣：可以可以可以
网友 晏***媛：够人性化！
网友 沈***松：挺好的，不错
网友 蓬***之：好棒good
网友 曾***文：五星好评哦
网友 丁***菱：好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好
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网友 国***芳：五星好评
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