Livro: "Analítica de dados com Hadoop: Uma introdução para cientistas de dados"

Pronto para usar técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina (machine learning) em grandes conjuntos de dados? Este guia prático mostra por que o ecossistema do Hadoop é perfeito para essa tarefa. Em vez de ter como foco a implantação, as operações ou o desenvolvimento de softwares geralmente associados à computação distribuída, você se concentrará nas análises particulares que poderá fazer, nas técnicas de armazém de dados (data warehousing) oferecidas pelo Hadoop e em fluxos de trabalho de alta ordem que esse framework é capaz de gerar.Os cientistas e os analistas de dados aprenderão a usar diversas técnicas que variam da escrita de aplicações MapReduce e Spark com Python ao uso de modelagem avançada e gerenciamento de dados com Spark MLlib, Hive e HBase. Você também conhecerá os processos analíticos e os sistemas de dados disponíveis para desenvolver e conferir eficácia aos produtos de dados capazes de lidar com – e que, na verdade, exigem – quantidades enormes de dados.•Entenda os conceitos principais do Hadoop e do processamento em cluster.•Utilize padrões de projeto e algoritmos analíticos paralelos para criar jobs de análise de dados distribuídos.•Adquira conhecimentos sobre gerenciamento de dados, mineração e armazém de dados em um contexto distribuído usando Apache Hive e HBase.•Utilize Sqoop e Apache Flume para entrada de dados a partir de bancos de dados relacionais.•Programe aplicações Hadoop e Spark complexas com Apache Pig e Spark DataFrames.•Utilize técnicas de aprendizado de máquina, como classificação, clustering e filtragem colaborativa, com a MLib do Spark.