Android專案開發實戰:叫車服務App的設計實務大解密: MP31704

博碩文化股份有限公司
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10萬下載量的BlueNet計程車叫車App的設計者大解密 1000名計程車司機實際在BlueNet計程車叫車App運行 你知道Line是如何傳送可愛貼圖的嗎? 你知道Uber是如何設計地圖模式叫車系統的嗎? 本書透過做中學、學中做,以Lab方式逐步引導你應用上述系統的開發原理,開發出一個BlueNet計程車叫車App。 BlueNet計程車叫車App發布在Google Play和iPhone App Store上,下載量高達10萬,獲得將近滿分的4.8分評價,1000名計程車司機實際在BlueNet計程車叫車App運行。 本書將會對BlueNet計程車叫車App進行大解密,完整提供11個Lab專案程式碼在GitHub平台,只要你依照順序施工,就能成功開發出一個廣受歡迎的雲端應用系統。
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Publisher
博碩文化股份有限公司
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Published on
Feb 24, 2017
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Pages
266
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ISBN
9789864341849
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Best For
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Language
Chinese
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Genres
Computers / Software Development & Engineering / General
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◆技術為金融財務、行銷分析、商業趨勢預測帶來全新的變革
◆詳實的安裝設定與程式編寫說明降低學習入門門檻
◆可單機執行或以實機╱虛擬機器建立多台演算陣列
◆具備大量實務案例分析與程式碼範例實作

大數據分析與機器學習人工智慧帶來資訊科技革命的第五波新浪潮
   創新產業      大量商機      人才需求

一般人可能會認為大數據需要很多台機器的環境才能學習,但是本書透過虛擬機器的方法,
就能在自家電腦演練建立Hadoop叢集,並且建立Spark開發環境。
以實機操作介紹Hadoop MapReduce與HDFS基本概念,以及Spark RDD與MapReduce基本觀念。
以大數據分析實務案例:MoiveLens(電影喜好推薦引擎)、StumbleUpon(網頁二元分類)、
CovType(林相土地演算)、Bike Sharing(Ubike類租賃預測分析)。
配合範例程式碼來介紹各種機器學習演算法,示範如何擷取資料、訓練資料、建立模型、預測結果,
由淺而深介紹Spark機器學習。

 大數據對每個領域都造成影響。在商業、經濟及其他領域中,將大量資料進行分析後,就可得出許多資料關聯性。可用於預測商業趨勢、行銷研究、金融財務、疾病研究、打擊犯罪等。大數據對每一個公司的決策方式將發生變革-決策方式將基於資料和分析的結果,而不是依靠經驗和直覺。
 資訊科技浪潮第一波是大型電腦,第二波是個人電腦,第三波是網路,第四波是社群媒體,第五波科技則是「大數據」。每一波的的資訊科技浪潮,總是帶來工作與生活方式的改變,創造大量商機、新的產業、大量的工作機會。像是在網路時代,創造了Google、Amazon 等大公司,以及無數.com 公司。
 每一波浪潮開始時,需求的相關人才最多,但是此時也是相關人才供應最少。因此對個人而言,如果能在浪潮興起時就投入,往往成果最豐碩,並且有機會占有重要職位。像是網路剛興起時,每個公司都需要建立網站,但是相對這方面的人才不夠。那時候能撰寫網頁相關程式語言的工程師就能夠獲得高薪。但是後來投入的人越來越多,這方面的工程師就沒有那麼吃香了。
 之前的科技浪潮,也許你沒有機會躬逢其盛,或是沒有機會在浪潮初期進入。但是大數據的浪潮方興未艾,正是進入的好時機。根據IBM 調查預估,大數據目前的商機是71 億美元,並將以每年增長20%速度持續成長,預計2015 年達到180 億美元。機會是給有準備的人,學會了大數據分析的相關技能,讓你有機會獲得更好的薪資與發展前景。根據美國調查機構Robert Half Technology 2016 年趨勢報告,在美國大數據工程師,薪水年成長8.9%,年薪大約13 萬至18 萬美金(約新台幣429 萬元~594 萬元)。因為人才短缺,企業不惜重金挖角。(你可以在google 搜尋Robert Half Technology 2016 就可以下載此調查報告)
 本書的主題是Haddop+Spark大數據分析與機器學習。Hadoop 大家已經知道是運用最多的大數據平台,然而Spark 異軍突起,與Hadoop 相容而且執行速度更快,各大公司也開始加入Spark 開發。例如IBM 加入Apache Spark 社群打算培育百萬名資料科學家。Google 與微軟也分別應用了Spark 的功能來建置服務、發展大數據分析雲端與機器學習平臺。這些大公司的加入,也意味著未來更多公司會採用Hadoop+Spark 進行大數據資料分析。
 然而目前市面上雖然很多大數據的書,但是多半偏向理論或應用層面的介紹,網路上的資訊雖然很多,但是也很雜亂。本書介紹希望能夠用淺顯易懂原理說明,再加上實機操作、範例程式,能夠降低大數據技術的學習門檻,帶領讀者進入大數據與機器學習的領域。當然整個大數據的生態系非常龐大,需要學習的東西太多。希望讀者能透過本書有了基本概念後,比較容易踏入這門領域,能繼續深入研究其他大數據的相關技術。

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◆詳實的安裝設定與程式編寫說明降低學習入門門檻
◆可單機執行或以實機╱虛擬機器建立多台演算陣列
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大數據分析與機器學習人工智慧帶來資訊科技革命的第五波新浪潮
   創新產業      大量商機      人才需求

一般人可能會認為大數據需要很多台機器的環境才能學習,但是本書透過虛擬機器的方法,
就能在自家電腦演練建立Hadoop叢集,並且建立Spark開發環境。
以實機操作介紹Hadoop MapReduce與HDFS基本概念,以及Spark RDD與MapReduce基本觀念。
以大數據分析實務案例:MoiveLens(電影喜好推薦引擎)、StumbleUpon(網頁二元分類)、
CovType(林相土地演算)、Bike Sharing(Ubike類租賃預測分析)。
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 大數據對每個領域都造成影響。在商業、經濟及其他領域中,將大量資料進行分析後,就可得出許多資料關聯性。可用於預測商業趨勢、行銷研究、金融財務、疾病研究、打擊犯罪等。大數據對每一個公司的決策方式將發生變革-決策方式將基於資料和分析的結果,而不是依靠經驗和直覺。
 資訊科技浪潮第一波是大型電腦,第二波是個人電腦,第三波是網路,第四波是社群媒體,第五波科技則是「大數據」。每一波的的資訊科技浪潮,總是帶來工作與生活方式的改變,創造大量商機、新的產業、大量的工作機會。像是在網路時代,創造了Google、Amazon 等大公司,以及無數.com 公司。
 每一波浪潮開始時,需求的相關人才最多,但是此時也是相關人才供應最少。因此對個人而言,如果能在浪潮興起時就投入,往往成果最豐碩,並且有機會占有重要職位。像是網路剛興起時,每個公司都需要建立網站,但是相對這方面的人才不夠。那時候能撰寫網頁相關程式語言的工程師就能夠獲得高薪。但是後來投入的人越來越多,這方面的工程師就沒有那麼吃香了。
 之前的科技浪潮,也許你沒有機會躬逢其盛,或是沒有機會在浪潮初期進入。但是大數據的浪潮方興未艾,正是進入的好時機。根據IBM 調查預估,大數據目前的商機是71 億美元,並將以每年增長20%速度持續成長,預計2015 年達到180 億美元。機會是給有準備的人,學會了大數據分析的相關技能,讓你有機會獲得更好的薪資與發展前景。根據美國調查機構Robert Half Technology 2016 年趨勢報告,在美國大數據工程師,薪水年成長8.9%,年薪大約13 萬至18 萬美金(約新台幣429 萬元~594 萬元)。因為人才短缺,企業不惜重金挖角。(你可以在google 搜尋Robert Half Technology 2016 就可以下載此調查報告)
 本書的主題是Haddop+Spark大數據分析與機器學習。Hadoop 大家已經知道是運用最多的大數據平台,然而Spark 異軍突起,與Hadoop 相容而且執行速度更快,各大公司也開始加入Spark 開發。例如IBM 加入Apache Spark 社群打算培育百萬名資料科學家。Google 與微軟也分別應用了Spark 的功能來建置服務、發展大數據分析雲端與機器學習平臺。這些大公司的加入,也意味著未來更多公司會採用Hadoop+Spark 進行大數據資料分析。
 然而目前市面上雖然很多大數據的書,但是多半偏向理論或應用層面的介紹,網路上的資訊雖然很多,但是也很雜亂。本書介紹希望能夠用淺顯易懂原理說明,再加上實機操作、範例程式,能夠降低大數據技術的學習門檻,帶領讀者進入大數據與機器學習的領域。當然整個大數據的生態系非常龐大,需要學習的東西太多。希望讀者能透過本書有了基本概念後,比較容易踏入這門領域,能繼續深入研究其他大數據的相關技術。
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