使用 Spark 进行时间序列分析：使用 Apache Sp

ark 处理、建模和预测时间序列的实用指南（英文版） 核心特点 快速上手首个模型，探索生成式人工智能的潜力 学习如何使用 Apache Spark 和 Databricks 构建可扩展的时间序列解决方案 建立从开发到生产及后续全流程的最佳实践，确保项目成功 购买纸质书或 Kindle 版可获赠免费 PDF 电子书 内容简介 本书由 Databricks 高级解决方案架构师约尼・拉玛斯瓦米（Yoni Ramaswami）撰写，他在数据与人工智能领域的专业知识推动了多个行业的创新数字化转型。这本综合指南将时间序列分析的基础概念与 Spark 框架、Databricks 平台相结合，助你自信应对现实世界的挑战。从大规模时间序列数据集的准备与处理，到构建可靠模型，书中提供的实用技术能在大数据环境中轻松实现扩展。你将探索高级主题，包括分析规模化、时间序列模型的生产部署、生成式人工智能，以及如何利用 Spark 的最新功能开发跨行业前沿应用。书中充满实操示例和行业相关用例，非常适合数据工程师、机器学习工程师、数据科学家和分析师提升处理大规模时间序列数据的专业能力。读完本书后，你将掌握设计和部署稳健、可扩展的时间序列模型的技能，这些模型能满足你的独特项目需求 —— 让你在快速发展的大数据分析领域脱颖而出。 你将学到 理解 Apache Spark 的核心概念与架构 清洗和整理时间序列数据 为具体用例选择最合适的建模方法 掌握多种时间序列模型的构建与训练技巧 探索利用 Apache Spark 和 Databricks 扩展模型的方法 将时间序列模型部署到生产环境 整合时间序列解决方案与大数据工具，增强分析能力 借助生成式人工智能改进预测并发现隐藏模式 适用人群 本书面向希望借助 Apache Spark 和 Databricks 提升时间序列分析技能的数据工程师、机器学习工程师、数据科学家或分析师。无论你是时间序列领域的新手，还是有经验的从业者，本指南都能提供有价值的见解和技术，帮助你提升数据处理能力。具备 Apache Spark 的基础知识会更有帮助，但无需具备时间序列分析经验。