Mastering Scala Machine Learning
Alex Kozlov
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Codice articolo L0-9781785880889
Advance your skills in efficient data analysis and data processing using the powerful tools of Scala, Spark, and Hadoop
Mastering Scala Machine Learning is intended for enthusiasts who want to plunge into the new pool of emerging techniques for machine learning. Some familiarity with standard statistical techniques is required.
Since the advent of object-oriented programming, new technologies related to Big Data are constantly popping up on the market. One such technology is Scala, which is considered to be a successor to Java in the area of Big Data by many, like Java was to C/C++ in the area of distributed programing.
This book aims to take your knowledge to next level and help you impart that knowledge to build advanced applications such as social media mining, intelligent news portals, and more. After a quick refresher on functional programming concepts using REPL, you will see some practical examples of setting up the development environment and tinkering with data. We will then explore working with Spark and MLlib using k-means and decision trees.
Most of the data that we produce today is unstructured and raw, and you will learn to tackle this type of data with advanced topics such as regression, classification, integration, and working with graph algorithms. Finally, you will discover at how to use Scala to perform complex concept analysis, to monitor model performance, and to build a model repository. By the end of this book, you will have gained expertise in performing Scala machine learning and will be able to build complex machine learning projects using Scala.
This hands-on guide dives straight into implementing Scala for machine learning without delving much into mathematical proofs or validations. There are ample code examples and tricks that will help you sail through using the standard techniques and libraries. This book provides practical examples from the field on how to correctly tackle data analysis problems, particularly for modern Big Data datasets.
About the Author
Alexander Kozlov has worked with hundreds of clients consulting on Big Data and machine learning topics ranging from data ingest to building a complete machine learning data lifecycle. He was one of the primary architects behind the recently released E8 Security software platform, a Silicon Valley Big Data malware detection start-up where he is still an employee. He has also participated in various meetups and given conference presentations on the topics.
Previously, Alex was a Principal Solutions Architect at Cloudera Inc. Prior to Cloudera and after graduation, Alex worked on data mining and statistical analysis at Turn, Inc., an online advertising company, HP Labs, and SGI, Inc. He has two PhDs, one of which is from Stanford University in Applied Physics and the other is from Moscow State University in Physics and Mathematics.
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