敏捷数据科学2.0：利用 Python 和 Spark 构建数据应用程序

包含 Agile Data Science 第一版中英文高清 PDF 和代码，以及第二版英文高清 PDF 和代码。

Frank Kane 的《利用 Apache Spark 和 Python 驯服大数据》将手把手地带您学习 Apache Spark。Frank 将首先教您如何在单个系统或集群上设置 Spark，随后您将学习使用 Spark RDD 分析大型数据集，并使用 Python 快速开发和运行高效的 Spark 作业。 Apache Spark 已成为大数据领域的下一个热门技术——在短短几年内，它便从一项新兴技术迅速崛起为一颗耀眼的明星。Spark 允许您实时地从海量数据中快速提取可操作的见解，使其成为许多现代企业必不可少的工具。 Frank 在这本书中融入了超过 15 个与现实世界相关的互动式趣味示例，他将使您能够理解 Spark 生态系统，并轻松地实施生产级的实时 Spark 项目。

这是Python版本在使用Spark上与Hadoop分布式系统整合的重点，同时也可以独立运行Spark，是一项较新的技术应用。

《敏捷软件构建》由约翰·亨特（John Hunt）编著，出版社为Springer，第一版于2005年9月8日出版。评论如下：“这是对当前最流行的敏捷方法的非常全面的指南。作者成功地以非常简洁的风格汇集了不仅是基本方法和途径，还有在真实软件开发过程中更有效应用敏捷方法所需的工具。……书中的内容不仅适合软件开发理论家和从业者，也是任何有兴趣获取敏捷软件构建技能的学生的优秀指南。”（Tudor Balanescu，《数学中心》，第1095卷（21），2006年）。“对于系统工程师、系统论者、软件用户以及开发人员来说，这本书都是一份受欢迎的文本。出版商强调，该书侧重于大多数软件项目必须工作的现实情况。这似乎是文献中的一份有用的补充，也被推崇为展示了优秀的作者风格。”

我编写了一款基于深度信念网络的程序模型，可直接调用。使用该程序进行光伏发电预测，效果显著。

2017年版的IDEA相比之前的版本在细节上有显著的改进。在我的实验中，我整理了使用过程中的关键要点。

学习如何将这一热门搜索引擎嵌入网站，创建优化复杂搜索的应用程序，自动监控网络获取特定信息，开发定制应用以避免不良内容，等等。

Spark：数据科学的强大引擎 Spark 凭借其分布式计算能力和丰富的工具生态，已成为数据科学领域不可或缺的利器。它能够高效处理海量数据，并支持多种数据科学任务，例如： 数据预处理： 使用 Spark 清洗、转换和准备数据，为后续分析打下坚实基础。 机器学习： Spark MLlib 库提供多种机器学习算法，涵盖分类、回归、聚类等领域，帮助您构建预测模型。 数据可视化： 结合其他可视化工具，将 Spark 分析结果转化为直观的图表和图形，洞察数据背后的规律。 Spark 的优势： 速度快： 基于内存计算，比传统 MapReduce 框架快数倍甚至数十倍。 易于使用： 提供 Python、Scala、Java 等多种语言 API，降低学习门槛。 通用性强： 支持批处理、流处理、交互式查询等多种计算模式。 如果您想在数据科学领域有所建树，学习 Spark 将会是一个明智的选择。

数据访问应用程序块是一种软件模式，用于封装数据访问逻辑，使其与业务逻辑分离。这可以提高应用程序的灵活性、可维护性和可扩展性。