Mastering Java for Data Science

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 2 olvasói szavazat alapján történt.

Könyv tartalma:

Főbb jellemzők A Java nyelven elérhető modern adattudományi és gépi tanulási könyvtárak áttekintése A témák széles körének lefedése a gépi tanulás alapjaitól a mélytanulásig és a Big Data keretrendszerekig. Könnyen követhető illusztrációk és egy keresőmotor építésének futó példája. A könyv leírása

A Java a TIOBE-index szerint a legnépszerűbb programozási nyelv, és számos vállalatnál jellemzően ezt a nyelvet választják a termelő rendszerek futtatására, mind a startupok világában, mind a nagyvállalatok körében.

Nem meglepő módon az adattudományi alkalmazások készítéséhez is gyakran választják: gyors, és nagyszerű adatfeldolgozó eszközökkel rendelkezik, beépített és külső eszközökkel egyaránt. Ráadásul a Java adattudományi célokra történő választása lehetővé teszi, hogy a megoldásokat könnyen integráljuk a meglévő szoftverekkel, és az adattudományt kevesebb erőfeszítéssel vigyük be a termelésbe.

Ez a könyv megtanítja, hogyan hozzon létre adattudományi alkalmazásokat Javával. Először felelevenítjük a legfontosabb dolgokat egy adattudományi alkalmazás indításakor, majd felfrissítjük a Java és a gépi tanulás alapjait, mielőtt belemerülnénk a haladóbb témákba. Azzal kezdjük, hogy átnézzük az adatfeldolgozáshoz meglévő könyvtárakat és a gépi tanulási algoritmusokat tartalmazó könyvtárakat. Ezt követően olyan témákat tárgyalunk, mint az osztályozás és regresszió, dimenziócsökkentés és klaszterezés, információkeresés és természetes nyelvi feldolgozás, valamint mélytanulás és nagy adatok.

Végül a könyvet azzal fejezzük be, hogy kitérünk a modell üzembe helyezésének és termelési környezetben történő kiértékelésének módjaira. Amit tanulni fog Megalapozott ismereteket szerezhet a Java-ban elérhető adatfeldolgozási eszköztárról Megismerheti a Java-ban elérhető adattudományi ökoszisztémát.