| Каталог | | Информация | | Контакты |
Книга "Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных" (Анналин Ын, Кеннет Су) |
---|
Артикул: #407659 Добавлено Этот товар для покупки недоступен в данный момент. |
Характеристики | |
Серия | Big Data, Алгоритмы, Машинное обучение |
Издательство | ПИТЕР |
Автор | Анналин Ын, Кеннет Су |
Название | Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных |
Описание | 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 |
Год издания | 2019 |
Формат книги | 140 x 205 мм |
Обложка | Мягкая обложка |
Количество страниц | 208 страниц |
Рекомендуемый возраст | 12+ |
ISBN | 978-5-4461-1040-7 |
Вес | 0.22 кг |
Размеры упаковки | 20.5 x 14.1 x 0.9 см |
Вес брутто | 0.215 кг |
Xарактеристики, комплект поставки и внешний вид данного товара могут отличаться от указанных или могут быть изменены производителем