Предупреждение!

Анналин Ын, Кеннет Су - Теоретический минимум по Big Data. Все что нужно знать о больших данных (2019) » Информационно- развлекательный портал FTPBY.SU



















Навигация по сайту
Помощь проекту
Заказаная реклама
Прогноз погоды
Яндекс.Погода Яндекс.Погода Яндекс.Погода Яндекс.Погода Яндекс.Погода Яндекс.Погода Яндекс.Погода Яндекс.Погода
Реклама от Яндекс

Добавил: didl3, 2-09-2019, 15:32, Просмотрело: 440, Комментарии: 0, Категория: Книги / Журналы                 
Анналин Ын, Кеннет Су - Теоретический минимум по Big Data. Все что нужно знать о больших данных (2019)

Анналин Ын, Кеннет Су - Теоретический минимум по Big Data. Все что нужно знать о больших данных (2019)

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.

Название: Теоретический минимум по Big Data. Все что нужно знать о больших данных
Автор: Анналин Ын, Кеннет Су
Год: 2019
Жанр: программирование
Серия: Библиотека программиста
Издательство: Питер
Язык: Русский

Формат: pdf
Качество: eBook
Страниц: 208
Размер: 10 MB
Скачать Анналин Ын, Кеннет Су - Теоретический минимум по Big Data. Все что нужно знать о больших данных (2019)

скачать dle 11.0фильмы бесплатно

Расказать друзьям

похожие новости

  • Кэти О'Нил, Рэйчел Шатт - Data Science. Инсайдерская информация для новичков (2019)
  • Мэтью Рассел, Михаил Классен - Data Mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub. 3-е издание (2020)
  • Мэтт Харрисон - Как устроен Python. Гид для разработчиков, программистов и интересующихся (2019)
  • Культин Н.Б. - C/C++ в задачах и примерах 3-е издание (2019)
  • Фримен А. - Entity Framework Core 2 для ASP.NET Core MVC для профессионалов (2019)
  • Бенгфорт Бенджамин, Билбро Ребекка, Охеда Тони - Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки (2019)
  • Харвей Грег - Excel 2016 для чайников (2016)
  • Титова Ю.В., Капустина Т.В. - Основы технического перевода
  • Шолле Ф. - Глубокое обучение на Python (2018)
  • Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
    Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.


          
    Вернуться
    Логин панель

    Логин:
    Пароль:


    Пройти простую регистрацию
    Напомнить пароль?
    поиск по сайту
    помочь проекту
    Игровые сервера



    Голосование
     

    Опрос

    Какое оформление сайта лучше?


     
     
    Заказаная реклама
    Онлайн посетителей
    Сейчас на сайте: 6
    Гостей: 5

    Пользователи: 
    - отсутствуют

     Последние посетители: 
    Мини статистика
    +0  
    Новостей: 37537
    +0  
    Комментариев: 0
    +0  
    Пользователей: 161

    Из них:
    Администраторов: 5
    Модераторов: 2
    Журналистов: 0
    Проверенных: 0
    Пользователей: 153

    Зарегистрировались:
    Сегодня: 0
    Вчера: 0
    За неделю: 0
    За месяц: 5
    Реклама от Яндекс