알라딘

헤더배너
상품평점 help

분류

이름:크리슈나 산카르 (Krishna Sankar)

최근작
2017년 9월 <스파크 2.0으로 하는 고속 스마트 빅데이터 분석과 처리 3/e>

SNS
https://doubleclix.wordpress.com/

크리슈나 산카르(Krishna Sankar)

자율 주행 자동차 분야에 주력하고 있는 볼보에서 인공지능 데이터 과학자로 근무하고 있는 선임 스페셜 리스트다. 일찍이 http://cadenttech.tv에서 데이터 과학자 팀 책임자, 다국적 기업인 타타의 미국 지사에서 소프트웨어 설계 팀장 겸 데이터 과학자, 생물 정보학 관련 스타트업 회사에서 데이터 과학의 수장 역할, 그리고 시스코에서 우수한 엔지니어라는 이력을 갖고 있다. 스트라타(Strata) SJC의 ML 튜토리얼, 런던 2016, 스파크 써밋, 스트라타-스파크 캠프, 오스콘(OSCON), 파이콘(PyCon), 파이데이타(PyData), 로봇 규칙의 질서에 관한 저서, 빅데이터-Best of the Worst, NFL 예측, 스파크, 데이터 과학, 머신 러닝, 소셜 미디어 분석을 포함한 다양한 컨퍼런스에서 연사 활동을 해 왔을 뿐 아니라, 미해군 대학원에서 강사로 활동했던 적도 있다. 가끔 https://doubleclix.wordpress.com/에 다양한 기술 내용을 작성한다. 취미 활동으로 드론을 날리거나 레고 로봇을 조립하므로 세인트루이스 FLL 세계 대회의 로봇 설계 심판으로 활동하고 있는 모습을 볼 수 있다.  

대표작
모두보기
저자의 말

<스파크 2.0으로 하는 고속 스마트 빅데이터 분석과 처리 3/e> - 2017년 9월  더보기

아파치 스파크는 데이터 분석과 빅데이터 개발자들의 상상력을 현실로 만들었다. 간단히 말해 스파크를 이용하면 분산 컴퓨팅 기술을 연구실 규모 혹은 제품 레벨로 이용할 수 있다. 지금까지도 수집-저장-변환(collect-store-transform) 파이프라인은 분석과 머신 러닝 모델과도 구분되는 추론-모델(Reason-Model) 파이프라인 데이터 과학과 또 다르게 구분된다. 현재 스파크와 더불어 카프카와 같은 기술을 이용해서 데이터 관리와 데이터 과학 파이프라인을 끊김 없이 확장할 수 있다. 또한 대규모의 데이터셋에서 데이터 과학 모델을 모델링할 수 있으며, 이때 그저 샘플 데이터만 있어도 된다. 그리고 어떤 데이터 모델을 만들더라도 제품(물론 엔지니어링에 작업을 추가해서 새로운 '기능들'을 더하는 것을 포함한다)으로 배포할 수 있다. 이 책의 목적은 데이터 엔지니어가 스파크 플랫폼의 기초에 익숙할 수 있게 하는 것과 더불어 스파크를 다루는 좀 더 발전적인 역량을 제공하는 데 있다.

가나다별 l l l l l l l l l l l l l l 기타
국내문학상수상자
국내어린이문학상수상자
해외문학상수상자
해외어린이문학상수상자