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Beschreibung
This comprehensive guide, featuring hand-picked examples of daily use cases, will walk you through the end-to-end predictive model-building cycle using the latest techniques and industry tricks. In Chapters 1, 2, and 3, we will begin by setting up the environment and covering the basics of PySpark, focusing on data manipulation. Chapter 4 delves into the art of variable selection, demonstrating…  various techniques available in PySpark. In Chapters 5, 6, and 7, we explore machine learning algorithms, their implementations, and fine-tuning techniques. Chapters 8 and 9 will guide you through machine learning pipelines and various methods to operationalize and serve models using Docker/API. Chapter 10 will demonstrate how to unlock the power of predictive models to create a meaningful impact on your business. Chapter 11 introduces some of the most widely used and powerful modeling frameworks to unlock real value from data. In this new edition, you will learn predictive modeling frameworks that can quantify customer lifetime values and estimate the return on your predictive modeling investments. This edition also includes methods to measure engagement and identify actionable populations for effective churn treatments. Additionally, a dedicated chapter on experimentation design has been added, covering steps to efficiently design, conduct, test, and measure the results of your models. All code examples have been updated to reflect the latest stable version of Spark. You will: Gain an overview of end-to-end predictive model building Understand multiple variable selection techniques and their implementations Learn how to operationalize models Perform data science experiments and learn useful tips
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
02.12.2024
Sprache
Englisch
EAN
9798868808197
Herausgeber
APRESS
Sonderedition
Nein
Autor
Ramcharan Kakarla, Sundar Krishnan, Balaji Dhamodharan, Venkata Gunnu
Seitenanzahl
449
Auflage
2
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
Learn the End-to-End Predictive Model-Building Cycle
Schlagwörter
Data science in pyspark, pyspark machine learning, machine learning in pyspark, Pyspark
Thema-Inhalt
UMX - Programmier- und Skriptsprachen, allgemein UN - Datenbanken UYQM - Maschinelles Lernen
Höhe
254 mm
Breite
17.8 cm

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