{"product_id":"9788441551558","title":"ANALISIS DE DATOS A GRAN ESCALA CON PYTHON Y SPARK","description":"\u003ch2\u003eANALISIS DE DATOS A GRAN ESCALA CON PYTHON Y SPARK\u003c\/h2\u003e\n\n\u003ch3\u003eResumen del libro\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEsta guía práctica ofrece los conceptos clave y las habilidades necesarias para abordar tareas de análisis de datos y aprendizaje automático a gran escala. Con un enfoque riguroso y accesible, los autores Mikel Galar e Isaac Triguero guían al lector en el diseño de modelos de machine learning utilizando Python y Spark. El libro combina explicaciones claras con ejemplos relevantes de ingeniería de datos, proporcionando código bien estructurado y resultados de ejecución. Una obra imprescindible para quienes necesitan dominar el procesamiento distribuido de grandes volúmenes de información en inteligencia artificial.\u003c\/p\u003e\n\n\u003ch3\u003e¿De qué trata?\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEl análisis de datos a gran escala es clave para construir modelos de inteligencia artificial. Este libro aborda el procesamiento y análisis de datos en plataformas distribuidas capaces de gestionar grandes volúmenes de información. A través de un enfoque práctico, enseña a diseñar modelos de machine learning a gran escala con Python y Spark, dominando modelos de programación como MapReduce. Alterna explicaciones intuitivas con ejemplos de pipelines clásicos de machine learning, todo acompañado de código ejecutable. La obra prepara al lector para aplicar estos conocimientos tanto en escenarios actuales como futuros, ofreciendo una base sólida para científicos e ingenieros de datos.\u003c\/p\u003e\n\n\u003ch3\u003eTemas principales\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eProcesamiento distribuido de datos con Apache Spark\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eModelo de programación MapReduce aplicado a machine learning\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDiseño de pipelines de machine learning a gran escala con Python\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eIngeniería de datos para grandes volúmenes de información\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eImplementación práctica de algoritmos de inteligencia artificial\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\n\u003ch3\u003e¿Para quién está recomendado?\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEste libro está dirigido a científicos de datos, ingenieros de datos y especialistas en machine learning que necesiten trabajar con conjuntos de datos grandes y complejos. También es adecuado para estudiantes y profesionales que busquen dominar las plataformas distribuidas y los modelos de programación esenciales para el análisis de datos a gran escala. Requiere conocimientos previos de Python y fundamentos de machine learning.\u003c\/p\u003e\n\n\u003ch3\u003eQué aporta este libro\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eDominio práctico de Apache Spark y MapReduce para procesar grandes volúmenes de datos\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eCapacidad para diseñar e implementar modelos de machine learning escalables\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEjemplos de código ejecutable y resultados detallados para aplicar en proyectos reales\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003ePreparación para afrontar escenarios futuros de análisis de datos distribuido\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eFundamentos sólidos para avanzar en inteligencia artificial y ciencia de datos\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\n\u003ch3\u003eFicha técnica\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eAutor: GALAR, MIKEL; TRIGUERO, ISAAC\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEditorial: ANAYA MULTIMEDIA\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eIdioma: Español\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eTema: ALGORITMOS Y ESTRUCTURAS DE DATOS, BASES DE DATOS, CAPTURA Y ANALISIS DE DATOS, INTELIGENCIA ARTIFICIAL\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eColección: MANUALES IMPRESCINDIBLES\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEncuadernación: Bolsillo\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eFecha de edición: septiembre de 2025\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eNúmero de páginas: 432\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003ePeso: 727 g\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\n\u003ch3\u003eValoración editorial\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEste manual destaca por su enfoque práctico y riguroso, combinando la experiencia docente de sus autores con ejemplos reales de ingeniería de datos. La obra resulta especialmente valiosa para profesionales que necesitan escalar sus modelos de machine learning, ofreciendo código listo para aplicar y una preparación sólida para entornos distribuidos. Su claridad expositiva y estructura didáctica lo convierten en una referencia útil tanto para quienes se inician en el análisis a gran escala como para expertos que buscan actualizar sus herramientas.\u003c\/p\u003e","brand":"ANAYA MULTIMEDIA","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":53430465102171,"sku":"9788441551558","price":29.95,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1018\/0650\/6331\/files\/978844155155.jpg?v=1782252122","url":"https:\/\/kalamobooks.com\/products\/9788441551558","provider":"Kalamo Books","version":"1.0","type":"link"}