Книги
Теоретический минимум по Big Data
-
Теоретический минимум по Big DataИздание 2022 г.
Книги
Теоретический минимум по Big Data
Ын, Анналин Теоретический минимум по Big Data : все, что нужно знать о больших данных : перевод с английского / Анналин Ын, К. Су. — Санкт-ПетербургМоскваЕкатеринбург : Питер, 2019. — 206 с.: ил.. — (Библиотека программиста). — Библиогр.: с. 199-203Перевод издания: Numsense! Data science for the layman: no math added. — ISBN 978-5-4461-1040-7 : 695.00 р.
-
Теоретический минимум по Big DataИздание 2022 г.
Аннотация
Cегодня Big Data - это большой бизнес. Нашей жизнью управляет информация, и извлечение выгоды из нее становится центральным моментом в работе современных организаций. Не важно кто вы - деловой человек, работающий с аналитикой, начинающий программист или разработчик, - "Теоретический минимум по Big Data" позволит разобраться в основах новой и стремительно развивающейся отрасли обработки больших данных. Хотите узнать о больших данных и механизмах работы с ними? Каждому алгоритму посвящена отдельная глава, в которой не только объясняются основные принципы работы, но и даются примеры использования в реальных задачах. Большое количество иллюстраций и простые комментарии позволят легко разобраться в самых сложных аспектах Big Data. "Отличная визуализация концепций машинного обучения позволяет "нетехнарям" интуитивно понять сложные абстрактные понятия. Это лаконичная и точная выжимка содержит теоретический минимум информации, необходимый для первого знакомства с Big Data."
-
УДК:004
-
ISBN:978-5-4461-1040-7
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Харбанс, Р. Грокаем алгоритмы искусственного интеллекта / Р. Харбанс. — Санкт-Петербург : Питер, 2026. — 368 с.. — (Библиотека программиста). — ISBN 978-5-4461-2924-9.
- 2. Орланд, П. Математические алгоритмы для программистов / П. Орланд. — Санкт-Петербург : Питер, 2023. — 752 с.. — (Библиотека программиста). — ISBN 978-5-4461-2287-5.
- 3. Сеймур, М. Kafka Streams и ksqlDB / М. Сеймур. — Санкт-Петербург : Питер, 2023. — 431 с.. — (Библиотека программиста). — ISBN 978-5-4461-3945-3.
- 4. Макшанов, А.В. Большие данные. Big Data / А. В. Макшанов, А. Е. Журавлев, Л. Н. Тындыкарь. — 3-е изд., стер.. — Санкт-Петербург : Лань, 2023. — 188 с.. — (Среднее профессиональное образование). — ISBN 978-5-507-46866-9.
- 5. Харбанс, Р. Грокаем алгоритмы искусственного интеллекта / Р. Харбанс. — Санкт-Петербург : Питер, 2023. — 367 с.. — (Библиотека программиста). — ISBN 978-5-4461-2924-9.
- 6. Макшанов, А.В. Большие данные. Big Data / А. В. Макшанов, А. Е. Журавлев, Л. Н. Тындыкарь. — Санкт-Петербург : Лань, 2021. — 185 с.. — (Среднее профессиональное образование). — ISBN 978-5-8114-6811-9.
- 7. The DAMA Dictionary of Data Management / The Data Management Association. — 2nd ed.. — New Jersey : Technics Publications, LLC, 2011. — 1 эл. опт. диск (CD-ROM). — ISBN 978-1-935504-11-5.
- 8. Уорд, Б. Инновации SQL Server 2019 / Б. Уорд. — Москва : ДМК Пресс, 2020. — 408 с.. — ISBN 978-5-97060-595-0.
- 9. Бенгфорт, Б. Прикладной анализ текстовых данных на Python / Б. Бенгфорт, Р. Билбро, Т. Охеда. — Санкт-Петербург : Питер, 2019. — 365 с.. — (Бестселлеры O'Reilly). — ISBN 978-5-4461-1153-4.
- 10. Григорьев, А. Машинное обучение / А. Григорьев. — Санкт-Петербург : Питер, 2023. — 496 с.. — (Библиотека программиста). — ISBN 978-5-4461-1978-3.
Отзывы читателей
0