Book Description: Data science teams looking to turn research into useful analytics applications require not only the right tools but also the right approach if they're to succeed. With the revised second edition of this hands-on guide, up-and-coming data scientists will learn how to use the Agile Data Science development methodology to build data applications with Python, Apache Spark, and other tools. Agile Data Science 2. 0: Building Full-Stack Data Analytics Applications with Spark is a comprehensive guide that covers everything from the basics of data science to advanced topics such as machine learning, data engineering, and DevOps. This book provides a step-by-step process for building full-stack data analytics applications using Python, Spark, and other technologies. It also includes real-world examples and case studies to help readers understand how to apply these concepts in their own projects. The book begins by introducing the concept of Agile Data Science and its importance in today's fast-paced data-driven world. It then delves into the fundamentals of data science, including data exploration, data visualization, and machine learning. The next section covers the development process, including designing and prototyping, testing and validation, and deployment and maintenance. Finally, the book concludes with a discussion on the future of data science and the role that Agile Data Science can play in shaping it.

Команды, занимающиеся изучением данных и стремящиеся превратить исследования в полезные аналитические приложения, нуждаются не только в правильных инструментах, но и в правильном подходе для достижения успеха. С пересмотренным вторым изданием этого практического руководства перспективные специалисты по анализу данных узнают, как использовать методологию разработки Agile Data Science для создания приложений для обработки данных с помощью Python, Apache Spark и других инструментов. Agile Data Science 2. 0: Создание приложений Full-Stack Data Analytics с помощью Spark - это всеобъемлющее руководство, охватывающее все: от основ науки о данных до расширенных тем, таких как машинное обучение, инженерия данных и DevOps. В этой книге представлен пошаговый процесс создания приложений для аналитики данных с полным стеком с использованием Python, Spark и других технологий. Он также включает реальные примеры и тематические исследования, чтобы помочь читателям понять, как применять эти концепции в своих собственных проектах. Книга начинается с представления концепции Agile Data Science и ее важности в современном быстро развивающемся мире, управляемом данными. Затем он углубляется в основы науки о данных, включая исследование данных, визуализацию данных и машинное обучение. В следующем разделе описывается процесс разработки, включая проектирование и создание прототипов, тестирование и проверку, а также развертывание и обслуживание. Наконец, книга завершается обсуждением будущего науки о данных и роли, которую Agile Data Science может сыграть в ее формировании.

Book Description : s équipes qui étudient les données et cherchent à transformer la recherche en applications analytiques utiles ont besoin non seulement des bons outils, mais aussi de la bonne approche pour réussir. Avec la deuxième édition révisée de ce guide pratique, des analystes de données prometteurs apprendront comment utiliser la méthodologie de développement Agile Data Science pour créer des applications de traitement de données avec Python, Apache Spark et d'autres outils. Agile Data Science 2. 0 : Créer des applications Full-Stack Data Analytics avec Spark est un guide complet qui couvre tout, des bases de la science des données aux sujets avancés tels que l'apprentissage automatique, l'ingénierie des données et DevOps. Ce livre présente un processus étape par étape pour créer des applications d'analyse de données avec une pile complète en utilisant Python, Spark et d'autres technologies. Il comprend également des exemples concrets et des études de cas pour aider les lecteurs à comprendre comment appliquer ces concepts dans leurs propres projets. livre commence par une présentation du concept d'Agile Data Science et de son importance dans le monde moderne en évolution rapide, géré par les données. Il s'oriente ensuite vers les bases de la science des données, y compris l'exploration des données, la visualisation des données et l'apprentissage automatique. La section suivante décrit le processus de développement, y compris la conception et la création de prototypes, les essais et la validation, ainsi que le déploiement et la maintenance. Enfin, le livre conclut en discutant de l'avenir de la science des données et du rôle que la science des données Agile peut jouer dans sa formation.

equipos de investigación de datos que buscan convertir la investigación en aplicaciones analíticas útiles no solo necesitan las herramientas adecuadas, sino también el enfoque adecuado para lograr el éxito. Con la segunda edición revisada de esta guía práctica, los prometedores especialistas en análisis de datos aprenderán a utilizar la metodología de desarrollo Agile Data Science para crear aplicaciones de procesamiento de datos con Python, Apache Spark y otras herramientas. Agile Data Science 2. 0: Crear aplicaciones Full-Stack Data Analytics con Spark es una guía integral que abarca todo, desde los fundamentos de la ciencia de datos hasta temas avanzados como el aprendizaje automático, la ingeniería de datos y DevOps. Este libro presenta un proceso paso a paso para crear aplicaciones de análisis de datos con una pila completa utilizando Python, Spark y otras tecnologías. También incluye ejemplos reales y estudios de casos para ayudar a los lectores a entender cómo aplicar estos conceptos en sus propios proyectos. libro comienza con una presentación del concepto de Agile Data Science y su importancia en un mundo de rápida evolución y gobernado por datos. Luego se profundiza en los fundamentos de la ciencia de datos, incluyendo la investigación de datos, visualización de datos y aprendizaje automático. En la siguiente sección se describe el proceso de desarrollo, incluido el diseño y la creación de prototipos, las pruebas y la validación, así como la implementación y el mantenimiento. Finalmente, el libro concluye con una discusión sobre el futuro de la ciencia de datos y el papel que Agile Data Science puede desempeñar en su formación.

Book Descrição: Equipes de pesquisa de dados que procuram transformar a pesquisa em aplicativos de análise úteis precisam não apenas de ferramentas corretas, mas também de uma abordagem correta para alcançar o sucesso. Com a segunda edição revisada deste guia prático, os especialistas em análise de dados irão aprender como usar a metodologia de desenvolvimento da Agile Data Science para criar aplicativos de processamento de dados com Python, Apache Spark e outras ferramentas. Agile Data Science 2. 0: Criar aplicativos Full-Stack Data Analytics com Spark é um guia abrangente que abrange tudo, desde os fundamentos da ciência dos dados até temas avançados, tais como aprendizagem automática, engenharia de dados e DevOps. Este livro mostra o passo a passo da criação de aplicativos para analistas de dados com vidro completo usando Python, Spark e outras tecnologias. Ele também inclui exemplos reais e estudos de caso para ajudar os leitores a entender como aplicar esses conceitos em seus próprios projetos. O livro começa por apresentar o conceito de Agile Data Science e sua importância em um mundo em desenvolvimento moderno gerido por dados. Depois, aprofundou-se na ciência dos dados, incluindo pesquisa de dados, visualização de dados e aprendizagem de máquinas. A secção a seguir descreve o processo de desenvolvimento, incluindo a concepção e criação de protótipos, testes e verificações e implantação e manutenção. Finalmente, o livro termina discutindo o futuro da ciência de dados e o papel que a Agile Data Science pode desempenhar em sua formação.

Book Communication: I team che studiano i dati e cercano di trasformare la ricerca in applicazioni di analisi utili richiedono non solo strumenti corretti, ma anche un approccio corretto per ottenere successo. Con la seconda edizione di questo manuale pratico, i futuri esperti di analisi dei dati scopriranno come utilizzare la metodologia di sviluppo di Agile Data Science per creare applicazioni di elaborazione dei dati con Python, Apache Spark e altri strumenti. Agile Data Science 2. 0: La creazione di applicazioni Full-Stack Data Analytics con Spark è una guida completa che comprende tutto, dai fondamenti della scienza dei dati a temi avanzati quali apprendimento automatico, ingegneria dei dati e DevOps. In questo libro viene illustrato il processo passo passo della creazione di applicazioni per l'analisi dei dati con vetro completo utilizzando Python, Spark e altre tecnologie. Include anche esempi reali e studi di caso per aiutare i lettori a capire come applicare questi concetti nei propri progetti. Il libro inizia con una rappresentazione del concetto di Agile Data Science e della sua importanza in un mondo in continua evoluzione gestito dai dati. Viene poi approfondito nella scienza dei dati, inclusa la ricerca dei dati, la visualizzazione dei dati e l'apprendimento automatico. La sezione seguente descrive il processo di sviluppo, tra cui progettazione e creazione di prototipi, test e convalida e installazione e manutenzione. Infine, il libro si conclude discutendo del futuro della scienza dei dati e del ruolo che Agile Data Science può svolgere nella sua formazione.

Buchbeschreibung: Teams, die Daten untersuchen und Forschung in nützliche analytische Anwendungen verwandeln wollen, benötigen nicht nur die richtigen Werkzeuge, sondern auch den richtigen Ansatz, um erfolgreich zu sein. Mit der überarbeiteten zweiten Ausgabe dieses praktischen Handbuchs lernen angehende Datenwissenschaftler, wie sie die Agile Data Science-Entwicklungsmethodik verwenden können, um Datenanwendungen mit Python, Apache Spark und anderen Tools zu erstellen. Agile Data Science 2. 0: Erstellen von Full-Stack Data Analytics-Anwendungen mit Spark ist ein umfassender itfaden, der alles von den Grundlagen der Datenwissenschaft bis hin zu fortgeschrittenen Themen wie Machine arning, Data Engineering und DevOps abdeckt. Dieses Buch bietet einen Schritt-für-Schritt-Prozess zum Erstellen von Full-Stack-Datenanalyse-Anwendungen mit Python, Spark und anderen Technologien. Es enthält auch reale Beispiele und Fallstudien, um den sern zu helfen, zu verstehen, wie sie diese Konzepte in ihren eigenen Projekten anwenden können. Das Buch beginnt mit einer Einführung in das Konzept der agilen Datenwissenschaft und ihre Bedeutung in der heutigen schnelllebigen datengetriebenen Welt. Anschließend werden die Grundlagen der Datenwissenschaft vertieft, darunter Datenrecherche, Datenvisualisierung und maschinelles rnen. Der folgende Abschnitt beschreibt den Entwicklungsprozess, einschließlich Design und Prototyping, Testen und Validieren sowie Bereitstellung und Wartung. Schließlich schließt das Buch mit einer Diskussion über die Zukunft der Datenwissenschaft und die Rolle, die Agile Data Science bei ihrer Gestaltung spielen kann.

Książka Opis: Zespoły, które studiują dane i starają się przekształcić badania w użyteczne aplikacje analityczne, potrzebują nie tylko odpowiednich narzędzi, ale także właściwego podejścia do sukcesu. Dzięki poprawionej drugiej edycji tego przewodnika obiecujący naukowcy dowiedzą się, jak stosować metodologię rozwoju Agile Data Science do tworzenia aplikacji danych przy użyciu Pythona, Apache Spark i innych narzędzi. Agile Data Science 2. 0: Building Full-Stack Data Analytics Applications with Spark to kompleksowy przewodnik obejmujący wszystko, od podstaw danych naukowych po zaawansowane tematy, takie jak uczenie maszynowe, inżynieria danych i DevOp. Ta książka dostarcza krok po kroku procesu tworzenia aplikacji do pełnej analizy danych przy użyciu Pythona, Iskry i innych technologii. Obejmuje również przykłady i studia przypadku w świecie rzeczywistym, aby pomóc czytelnikom zrozumieć, jak stosować te koncepcje do własnych projektów. Książka zaczyna się od wprowadzenia koncepcji Agile Data Science i jej znaczenia w dzisiejszym szybko rozwijającym się świecie opartym na danych. Następnie zagłębia się w podstawy nauki o danych, w tym badania danych, wizualizacji danych i uczenia maszynowego. W poniższej sekcji opisano proces rozwoju, w tym projektowanie i prototypowanie, testowanie i walidację oraz wdrażanie i konserwację. Wreszcie, książka kończy się dyskusją na temat przyszłości nauki o danych i roli, jaką Agile Data Science może odegrać w jej kształtowaniu.

תיאור ספרים: צוותים הלומדים נתונים ושואפים להפוך את המחקר ליישומים אנליטיים שימושיים זקוקים לא רק לכלים הנכונים, אלא גם לגישה הנכונה כדי להצליח. עם המהדורה השנייה המתוקנת של הדרכה זו, מדעני נתונים מבטיחים ילמדו כיצד להשתמש במתודולוגיית הפיתוח של Agile Data Science כדי לבנות יישומי נתונים באמצעות פייתון, Apache Spark וכלים אחרים. מדע נתונים זריז 2. 0: בניית יישומים לניתוח נתונים עם ספארק (באנגלית: Full-Stack Data Analytics Applications with Spark) הוא מדריך מקיף המסקר כל דבר החל ביסודות מדעי המידע וכלה בנושאים מתקדמים כגון למידת מכונה, הנדסת נתונים ו-DevOps. ספר זה מספק תהליך צעד אחר צעד ליצירת יישומי ניתוח נתונים בערימה מלאה באמצעות פייתון, ספארק וטכנולוגיות אחרות. הוא כולל גם דוגמאות של העולם האמיתי ומחקרי מקרים כדי לעזור לקוראים להבין איך ליישם את המושגים האלה בפרויקטים שלהם. הספר מתחיל בהצגת הרעיון של מדע המידע הזריז וחשיבותו בעולם המהיר ומונע הנתונים של ימינו. לאחר מכן הוא מתעמק ביסודות מדעי הנתונים, כולל חקר נתונים, הדמיית נתונים, ולימוד מכונה. הקטע הבא מתאר את תהליך הפיתוח, כולל עיצוב ואב טיפוס, בדיקות ואימות, ופריסה ותחזוקה. לבסוף, הספר מסתיים בדיון על עתידו של מדע המידע ועל תפקידו של Agile Data Science בעיצובו.''

Kitap Açıklaması: Verileri inceleyen ve araştırmayı faydalı analitik uygulamalara dönüştürmeye çalışan ekipler, sadece doğru araçlara değil, aynı zamanda başarılı olmak için doğru yaklaşıma da ihtiyaç duyarlar. Bu nasıl yapılır kılavuzunun gözden geçirilmiş ikinci baskısıyla, gelecek vaat eden veri bilimcileri, Python, Apache Spark ve diğer araçları kullanarak veri uygulamaları oluşturmak için Agile Data Science'ın geliştirme metodolojisini nasıl kullanacaklarını öğrenecekler. Çevik Veri Bilimi 2. 0: Building Full-Stack Data Analytics Applications with Spark, veri biliminin temellerinden makine öğrenimi, veri mühendisliği ve DevOps gibi ileri düzey konulara kadar her şeyi kapsayan kapsamlı bir kılavuzdur. Bu kitap Python, Spark ve diğer teknolojileri kullanarak tam yığın veri analizi uygulamaları oluşturmak için adım adım bir süreç sağlar. Ayrıca, okuyucuların bu kavramları kendi projelerine nasıl uygulayacaklarını anlamalarına yardımcı olmak için gerçek dünyadan örnekler ve vaka çalışmaları içerir. Kitap, Çevik Veri Bilimi kavramını ve günümüzün hızlı tempolu, veri odaklı dünyasındaki önemini tanıtarak başlıyor. Daha sonra veri keşfi, veri görselleştirme ve makine öğrenimi dahil olmak üzere veri biliminin temellerini araştırıyor. Aşağıdaki bölümde, tasarım ve prototipleme, test ve doğrulama, dağıtım ve bakım dahil olmak üzere geliştirme süreci açıklanmaktadır. Son olarak, kitap veri biliminin geleceği ve Agile Data Science'ın onu şekillendirmede oynayabileceği rol hakkında bir tartışma ile sona eriyor.

وصف الكتب: لا تحتاج الفرق التي تدرس البيانات وتسعى جاهدة لتحويل البحث إلى تطبيقات تحليلية مفيدة إلى الأدوات الصحيحة فحسب، بل تحتاج أيضًا إلى النهج الصحيح للنجاح. مع الإصدار الثاني المنقح من هذا الدليل، سيتعلم علماء البيانات الواعدون كيفية استخدام منهجية تطوير Agile Data Science لبناء تطبيقات البيانات باستخدام Python و Apache Spark وأدوات أخرى. Agile Data Science 2. 0: بناء تطبيقات تحليل البيانات الكاملة مع Spark هو دليل شامل يغطي كل شيء بدءًا من أساسيات علم البيانات إلى الموضوعات المتقدمة مثل التعلم الآلي وهندسة البيانات و DevOps. يوفر هذا الكتاب عملية خطوة بخطوة لإنشاء تطبيقات كاملة لتحليلات البيانات باستخدام Python و Spark وتقنيات أخرى. كما يتضمن أمثلة واقعية ودراسات حالة لمساعدة القراء على فهم كيفية تطبيق هذه المفاهيم على مشاريعهم الخاصة. يبدأ الكتاب بتقديم مفهوم Agile Data Science وأهميته في عالم اليوم سريع الخطى والقائم على البيانات. ثم يتعمق في أساسيات علم البيانات، بما في ذلك استكشاف البيانات، وتصور البيانات، والتعلم الآلي. ويصف الفرع التالي عملية التطوير، بما في ذلك التصميم والنماذج الأولية، والاختبار والتحقق، والنشر والصيانة. أخيرًا، يختتم الكتاب بمناقشة مستقبل علم البيانات والدور الذي يمكن أن يلعبه Agile Data Science في تشكيله.

책 설명: 데이터를 연구하고 연구를 유용한 분석 응용 프로그램으로 전환하려는 팀은 올바른 도구뿐만 아니라 성공을위한 올바른 접근 방식이 필요합니다. 이 방법 안내서의 개정판을 통해 유망한 데이터 과학자들은 Agile Data Science의 개발 방법론을 사용하여 파이썬, 아파치 스파크 및 기타 도구를 사용하여 데이터 응용 프로그램을 구축하는 방법을 배울 것입니다. 민첩한 데이터 과학 2. 0: Spark를 사용한 풀 스택 데이터 분석 응용 프로그램 구축은 데이터 과학의 기본부터 머신 러닝, 데이터 엔지니어링 및 DevOps와 같은 고급 주제에 이르기까지 모든 것을 다루는 포괄적 인 안내서입니다. 이 책은 파이썬, 스파크 및 기타 기술을 사용하여 풀 스택 데이터 분석 응용 프로그램을 작성하기위한 단계별 프로세스를 제공합니다. 또한 독자가 이러한 개념을 자신의 프로젝트에 적용하는 방법을 이해하도록 돕는 실제 사례 및 사례 연구도 포함됩니다. 이 책은 Agile Data Science의 개념과 오늘날의 빠르게 진행되는 데이터 중심 세계에서의 중요성을 소개하는 것으로 시작됩니다. 그런 다음 데이터 탐색, 데이터 시각화 및 머신 러닝을 포함한 데이터 과학의 기본 사항을 살펴 봅니다. 다음 섹션에서는 설계 및 프로토 타이핑, 테스트 및 검증, 배포 및 유지 보수를 포함한 개발 프로세스에 대해 설명합니다. 마지막으로이 책은 데이터 과학의 미래와이를 형성하는 데있어 Agile Data Science의 역할에 대한 토론으로 마무리됩니다.

Book Description：データを研究し、研究を有用な分析アプリケーションに変えるために努力するチームには、適切なツールだけでなく、成功するための正しいアプローチも必要です。このハウツーガイドの改訂第2版では、有望なデータサイエンティストが、Python、 Apache Sparkなどのツールを使用してデータアプリケーションを構築するためのアジャイルデータサイエンスの開発方法を学びます。アジャイルデータサイエンス2。0： Full-Stack Data Analytics Applications with Sparkは、データサイエンスの基礎から機械学習、データエンジニアリング、DevOpsなどの高度なトピックまでを網羅する包括的なガイドです。この本は、Python、 Sparkなどのテクノロジーを使用してフルスタックデータ分析アプリケーションを作成するためのステップバイステップのプロセスを提供します。また、実際の例やケーススタディも含まれており、読者はこれらの概念を自分のプロジェクトに適用する方法を理解するのに役立ちます。この本は、アジャイルデータサイエンスの概念と、今日のペースの速いデータドリブンな世界における重要性を紹介することから始まります。その後、データ探索、データ可視化、機械学習など、データサイエンスの基礎を掘り下げます。次のセクションでは、設計とプロトタイピング、テストと検証、導入とメンテナンスなどの開発プロセスについて説明します。最後に、データサイエンスの未来と、アジャイルデータサイエンスがそれを形作る上で果たす役割についての議論が行われました。

書籍描述：尋求將研究轉化為有用的分析應用程序的數據研究團隊不僅需要正確的工具，還需要正確的方法才能取得成功。隨著該實用指南的第二版修訂版，有前途的數據分析專家將學習如何使用敏捷數據科學開發方法來使用Python，Apache Spark和其他工具創建數據處理應用程序。Agile Data Science 2.0：使用Spark創建Full-Stack Data Analytics應用程序是一個全面的指南,涵蓋從數據科學基礎知識到機器學習、數據工程和DevOps等擴展主題的所有內容。本書介紹了使用Python，Spark和其他技術創建全堆棧數據分析應用程序的逐步過程。它還包括實例和案例研究，以幫助讀者了解如何在自己的項目中應用這些概念。該書首先介紹了敏捷數據科學的概念及其在當今快速發展的數據驅動世界中的重要性。然後深入研究數據科學的基礎，包括數據研究，數據可視化和機器學習。下一節介紹開發過程,包括原型設計和創建、測試和驗證以及部署和維護。最後，該書最後討論了數據科學的未來以及Agile Data Science在其形成中可以發揮的作用。