Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных Ын Анналин, Су Кеннет

Сегодня 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." Этан Чен, автор курса CS 102: Big Data, Стэнфордский университет

Серия

Библиотека программиста

Издательство

Питер

Год

2019

Страниц

208

Переплёт

мягкий

ISBN

978-5-4461-1040-7

Размеры

14,50 см × 21,50 см × 1,10 см

Формат

60х90/16 (140х205 мм)

Код

1508413

Авторы

Тимохин А.В. (переводчик),

Ын Анналин

, Су Кеннет (соавтор)

Тематика

Базы данных

Тираж

1700