Книга "Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных" (Анналин Ын, Кеннет Су)
Книга "Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных" (Анналин Ын, Кеннет Су)
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
Артикул\Код товара : #407659
- Группа Компьютерная литература
- Вес (кг) 0.215
- Объем (л) 0.260
- Обновлено 2025-04-06 17:40:49
- НИКС - Компьютерный Cупермаркет полный каталог описаний
#407659
Технические характеристики Книга "Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных" (Анналин Ын, Кеннет Су)
| 1 | Краткое наименование | Книга "Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных" (Анналин Ын, Кеннет Су) |
|---|---|---|
| 2 | Вес | 0.22 кг |
| 3 | 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 |
| 4 | Размеры упаковки (измерено в НИКСе) | 20.5 x 14.1 x 0.9 см |
| 5 | Вес брутто (измерено в НИКСе) | 0.215 кг |
| 6 | Автор | Анналин Ын, Кеннет Су |
| 7 | Серия | Big Data, Алгоритмы, Машинное обучение |
| 8 | Название | Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных |
| 9 | ISBN | 978-5-4461-1040-7 |
| 10 | Формат книги | 140 x 205 мм |
| 11 | Количество страниц | 208 страниц |
| 12 | Год издания | 2019 |
| 13 | Обложка | Мягкая обложка |
| 14 | Издательство | ПИТЕР |
| 15 | Рекомендуемый возраст | 12+ |
| 16 | Торклиз/Инфо:ПИТЕР_vndr_site_краткое_описание | 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." Этан Чен, автор курса CS 102: Big Data, Стэнфордский университет |
Xарактеристики, комплект поставки и внешний вид данного товара могут отличаться от указанных или могут быть изменены производителем без отражения в каталоге.
2020-03-03 07:33:39 2025-10-25 15:10:23 АКТУАЛЕН
Производитель/Адрес: Планет Технолоджи Корпорейшн. 11Ф., Не 96МетроМинqуан РД., К Синьдянь Н., Новый Тайбэй 231, Тайвань (Р. О. Ц)С. АОС Интернешнл (Европ) БВ, Барбара Строззилан 386 НЛ-1083 Амстердам, НидерландыAOC International (Europe) BV, Barbara Strozzilaan 386 NL-1083 HN Amsterdam The Netherlands Страна производства: Китай Импортер: ООО Гигамаркет г.Минск, ул. Грибоедова 1-191