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Livres — distributed computing

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Recettes PySpark : Une approche problème-solution avec PySpark2

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A

Raju Kumar Mishra

IA et ML
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Apprendre Spark : analyse de données ultra-rapide

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A

Холден Карау, Энди Конвински, Патрик Венделл, Матей Захария

IA et ML
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Développement d'applications parallèles, embarquées et temps réel avec Ada

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John W. McCormick, Frank Singhoff, Jérôme Hugues

Langages de programmation
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Apprentissage automatique distribué avec PySpark : Migration sans effort depuis Pandas et Scikit-Learn

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A

Abdelaziz Testas

IA et ML
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Mettre à l'échelle Python avec Ray : Aventures dans les modèles cloud et serverless

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A

Holden Karau, Boris Lublinsky

Langages de programmation
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Apprentissage automatique à grande échelle avec Python

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Бастиан Шарден, Лука Массарон, Альберто Боскетти

IA et ML
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Algorithmes parallèles pour résoudre les problèmes de sécurité de l'information

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A

Л. К. Бабенко, Е. А. Ищукова, И. Д. Сидоров

Algorithmes et théorie
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Traitement des données massives avec Apache Spark

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Н. А. Бутаков, М. В. Петров, Д. Насонов

IA et ML
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Apprendre Ray. Calcul distribué flexible en Python pour le machine learning

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A

Макс Пумперла, Эдвард Оукс, Ричард Ляо

Langages de programmation
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MLOps avec Ray : Bonnes pratiques et stratégies pour l'adoption des opérations de Machine Learning

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A

Hien Luu, Max Pumperla, Zhe Zhang

IA et ML
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Data Science Appliquée avec PySpark : Apprenez le Cycle Complet de Construction de Modèles Prédictifs, Deuxième Édition

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A

Ramcharan Kakarla, Sundar Krishnan, Balaji Dhamodharan, Venkata Gunnu

IA et ML
RU
Hadoop en action

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Чак Лэм

IA et ML
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Calcul Concurrent, Parallèle et Distribué

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A

Adele Kuzmiakova

OS et Système
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Guide pratique d'Apache Spark 3 : Créez des moteurs de calcul évolutifs pour le traitement par lots et en flux de données

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A

Alfonso Antolínez García

IA et ML