每周一本书之《Hadoop金融大数据分析》

数据猿 2017-05-04 11:43 阅读:13
摘要:随着数据的增长以及企业每天处理越来越多的数据, Hadoop作为一个数据平台已经变得很流行。金融行业想要最小化风险和最大化收益, Hadoop作为一个主宰大数据市场的工具,在其中起着很大的作用

来源:数据猿  作者:abby

随着数据的增长以及企业每天处理越来越多的数据, Hadoop作为一个数据平台已经变得很流行。金融行业想要最小化风险和最大化收益, Hadoop作为一个主宰大数据市场的工具,在其中起着很大的作用。

今天,小编为大家推荐的是一位有着超过15年经验的自由大数据架构师Rajiv Tiwari撰写的《Hadoop金融大数据分析》

该书介绍了大数据和 Hadoop的基础知识,让读者掌握项目管理、欺诈检测等 TOP大数据金融项目,其中不仅包含行业参考和代码模板,同时包括实现中使用的多个 Hadoop组件。

读完《Hadoop金融大数据分析》,读者会理解一些行业领先的架构模式、大数据管理经验、窍门和大数据最佳实践方案,以便基于 Hadoop成功地开发出适合自己的解决方案。

你将从本书中得到什么?

了解大数据和Hadoop基础,包括实际的金融使用案例。

了解基于Hadoop的金融项目的阐述和解决方案、大数据监管,以及如何保持Hadoop的势头。

在Hadoop平台上开发一系列从小规模到大规模的数据项目的解决方案。

了解如何从云上掌握大数据。

在当前的实际业务情况下,在企业级管理上扩大现有平台。

本书从内容上分为8个章节:

第一章:大数据回顾。本章包含大数据概览、前景和技术演变,也介绍了 Hadoop架构的基本知识、组成部分和分布式框架。如果你之前已经了解 Hadoop,这一章可以忽略。

第二章:金融服务中的大数据。本章将延伸到站在一个金融机构的角度去看大数据。主要介绍大数据在金融部门的演进故事,在项目落地时的一些挑战,以及利用相关工具和技术处理金融案例的应用。

第三章:在云端使用 Hadoop。本章包含大数据在云端使用的概览,以及基于端到端数据处理的样本投资组合风险模拟项目。

第四章:使用 Hadoop进行数据迁移。本章讨论了将历史数据从传统数据源迁到 Hadoop上的几种常用项目。

第五章:入门。本章包含了一个非常大的企业数据平台的实施项目,以支持各种风险和监管要求。

第六章:变得有经验。本章给出了实时分析的概览和检测欺诈交易的样本项目。

第七章:深入扩展 Hadoop的企业级应用。本章包含的主题扩展到 Hadoop在公司中的使用,如企业数据湖、 Lambda架构和数据管理。还介绍了更多基本的财务案例与简短的解决方案。

第八章:Hadoop的快速增长。本章讨论了 Hadoop分布式架构的升级周期,并用最佳实践和标准完成此书。

温馨提示:

阅读这本书你需要哪些基础知识?

因为Hadoop是一个数据处理和分析的技术框架,因此在数据库、项目和分析工具上有一些经验对读者会有帮助。

这本书是一个入门指南,包含了大量外部引用的大数据产品。因此,如果在任何时候需要深入了解 Hadoop,小编鼓励读者参考书中提到的外部资源。

适读人群:

本书主要面向致力于使用 Hadoop的金融部门工作人员,包含数据项目开发人员、分析师、架构师和管理人员。

它也有助于来自其他行业最近转换或想将业务领域转向金融部门的技术专业人士。

作者简介:

Rajiv Tiwari,有着超过 15年经验的自由大数据架构师,他的研究方向包括大数据、数据分析、数据管理、数据架构、数据清洗 /数据整合、数据仓库,以及银行和其他金融组织中的数据智能等。

毕业于瓦拉纳西印度理工学院( IIT)电子工程专业的他,在英国工作了10年有余,大部分时间居住在英国金融城——伦敦。从 2010年起, Rajiv 就开始使用 Hadoop,当时银行部门使用 Hadoop 的还很少。他目前正在帮助1级投资银行( Tier 1 Investment Bank)在 Hadoop平台上实施一个大型风险分析项目。

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