Теоретичний мінімум за Big Data. Все що потрібно знати про великих даних. Анналин Ин, Кеннет Су.
Теоретичний мінімум за Big Data. Все що потрібно знати про великих даних. Анналин Ин, Кеннет Су.
- Артикул: LB-0001462
- Наявність:Є в наявності
- 330.00 грн.
Сьогодні Big Data — це великий бізнес.
Нашим життям керує інформація, і отримання вигоди з неї стає центральним моментом в роботі сучасних організацій. Не важливо, хто ви - ділова людина, що працює з аналітикою, починаючий програміст або розробник, - "Теоретичний мінімум за Big Data" дозволить розібратися в основах нової і стрімко розвивається галузі обробки великих даних.
Хочете дізнатися про великих даних і механізм роботи з ними? Кожному алгоритмом присвячена окрема глава, в якій не тільки пояснюються основні принципи роботи, але і даються приклади використання в реальних задачах. Велика кількість ілюстрацій і прості коментарі дозволять легко розібратися в найскладніших аспектах Big Data.
"Відмінна візуалізація концепцій машинного навчання дозволяє «нетехнарям» інтуїтивно зрозуміти складні абстрактні поняття. Це лаконічна і точна вичавка містить теоретичний мінімум інформації, необхідний для першого знайомства з Big Data."
Етан Чен, автор курсу CS 102: Big Data, Стенфордський університет
Нашим життям керує інформація, і отримання вигоди з неї стає центральним моментом в роботі сучасних організацій. Не важливо, хто ви - ділова людина, що працює з аналітикою, починаючий програміст або розробник, - "Теоретичний мінімум за Big Data" дозволить розібратися в основах нової і стрімко розвивається галузі обробки великих даних.
Хочете дізнатися про великих даних і механізм роботи з ними? Кожному алгоритмом присвячена окрема глава, в якій не тільки пояснюються основні принципи роботи, але і даються приклади використання в реальних задачах. Велика кількість ілюстрацій і прості коментарі дозволять легко розібратися в найскладніших аспектах Big Data.
"Відмінна візуалізація концепцій машинного навчання дозволяє «нетехнарям» інтуїтивно зрозуміти складні абстрактні поняття. Це лаконічна і точна вичавка містить теоретичний мінімум інформації, необхідний для першого знайомства з Big Data."
Етан Чен, автор курсу CS 102: Big Data, Стенфордський університет
| Інформація про книгу | |
| ISBN | 978-5-4461-1040-7 |
| Автор | Анналін Ин, Кеннет Су |
| Вага | 211 |
| Вид палітурки | М'який |
| Видавництво | Пітер |
| Кількість сторінок | 208 |
| Мова видання | російска |
| Рік видання | 2020 |
| Стан | Нове |
| Тематика | Бази даних |
Рекомендовані товари
1150.00 грн.
