Java Data Science Cookbook

دستورالعمل‌هایی برای غلبه بر موانع علم داده با استفاده از JavaAbout This کتاب این کتاب دستور العمل‌های مدرن را در گام‌های کوچک ارائه می‌کند تا به یک آشپز شاگرد کمک کند تا به یک سرآشپز ماهر در علم داده تبدیل شود از این دستور العمل‌ها برای به دست آوردن، تمیز کردن، تجزیه و تحلیل استفاده کنید. و از داده‌های خود بیاموزید. بیاموزید که چگونه برنامه‌های علم داده خود را بدون زحمت به محیط‌های تولیدی و سازمانی برسانید. یاد می‌گیرید نحوه تمیز کردن و آماده کردن مجموعه‌های داده را بیاموزید تا بتوانید با حذف نویز و موارد پرت به بینش واقعی دست یابید. مهارت‌های استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشینی مدرن برای بازیابی اطلاعات و تبدیل داده‌ها به دانش را توسعه دهید. بازیابی اطلاعات از حجم زیادی از داده ها در قالب متن. با تکنیک های پیشرفته برای ذخیره و جستجوی حجم زیادی از داده ها و بازیابی اطلاعات از مقادیر زیاد داده در قالب متن آشنا شوید. از داده ها مهارت های تجسم داده های خود را توسعه دهید و بینش های ارزشمندی از داده های خود به دست آورید. فرمول گام به گام برای توسعه یک محصول داده های استاندارد صنعتی، در مقیاس بزرگ و واقعی را بشناسید. مهارت های تجسم داده ها و تعامل با کاربران را از طریق بینش داده کسب کنید. جزئیاتاگر به دنبال ساخت مدل های علم داده مناسب برای تولید هستید، جاوا به کمک آمده است. با کمک کتابخانه های قوی مانند MLlib، Weka، DL4j، و غیره، می توانید تمام وظایف علم داده مورد نیاز خود را به طور موثر انجام دهید. این کتاب منحصر به فرد دستور العمل های مدرنی را برای حل رایج و نه چندان رایج مرتبط با علم داده ارائه می دهد. چالش ها و مسائل. ما با دستور العمل هایی شروع می کنیم تا به شما کمک کنیم داده ها را به دست آورید، تمیز کنید، فهرست بندی کنید و جستجو کنید. سپس انواع تکنیک های تجزیه و تحلیل، یادگیری و بازیابی اطلاعات از داده ها را خواهید آموخت. همچنین می‌دانید که چگونه داده‌های بزرگ را مدیریت کنید، عمیقاً از داده‌ها بیاموزید و داده‌ها را تجسم کنید. در نهایت، با دستور العمل‌های منحصربه‌فردی کار خواهید کرد که مشکلات شما را حل می‌کند، در حالی که علم داده را به تولید می‌رسانید، برنامه‌های کاربردی علم داده توزیع‌شده را می‌نویسید، و موارد دیگر—چیزهایی که در محل کار مفید خواهد بود. سبک و رویکرد این کتاب حاوی دستور العمل های کوتاه و در عین حال بسیار مؤثر برای حل اکثر مشکلات رایج است. برخی از دستور العمل ها به نقاط درد بسیار خاص و کمیاب می پردازند. دستور العمل ها مجموعه داده های مختلفی را پوشش می دهند و بسیار نزدیک به محیط های تولید واقعی کار می کنند

Recipes to help you overcome your data science hurdles using JavaAbout This BookThis book provides modern recipes in small steps to help an apprentice cook become a master chef in data scienceUse these recipes to obtain, clean, analyze, and learn from your dataLearn how to get your data science applications to production and enterprise environments effortlesslyWho This Book Is ForThis book is for Java developers who are familiar with the fundamentals of data science and want to improve their skills to become a pro.What You Will LearnFind out how to clean and make datasets ready so you can acquire actual insights by removing noise and outliersDevelop the skills to use modern machine learning techniques to retrieve information and transform data to knowledge. retrieve information from large amount of data in text format.Familiarize yourself with cutting-edge techniques to store and search large volumes of data and retrieve information from large amounts of data in text formatDevelop basic skills to apply big data and deep learning technologies on large volumes of dataEvolve your data visualization skills and gain valuable insights from your dataGet to know a step-by-step formula to develop an industry-standard, large-scale, real-life data productGain the skills to visualize data and interact with users through data insightsIn DetailIf you are looking to build data science models that are good for production, Java has come to the rescue. With the aid of strong libraries such as MLlib, Weka, DL4j, and more, you can efficiently perform all the data science tasks you need to.This unique book provides modern recipes to solve your common and not-so-common data science-related problems. We start with recipes to help you obtain, clean, index, and search data. Then you will learn a variety of techniques to analyze, learn from, and retrieve information from data. You will also understand how to handle big data, learn deeply from data, and visualize data.Finally, you will work through unique recipes that solve your problems while taking data science to production, writing distributed data science applications, and much more—things that will come in handy at work.Style and approachThis book contains short yet very effective recipes to solve most common problems. Some recipes cater to very specific, rare pain points. The recipes cover different data sets and work very closely to real production environments