16+
matn
PDF

Hajm 208 sahifalar

2017 yil

16+

Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных (pdf+epub)

matn
PDF
68 723,32 soʻm
10% chegirma bering
Maslahat bering ushbu kitobni do'stingiz sotib olganidan 6 872,34 soʻm oling.

Kitob haqida

Cегодня Big Data – это большой бизнес.Нашей жизнью управляет информация, и извлечение выгоды из нее становится центральным моментом в работе современных организаций. Неважно, кто вы – деловой человек, работающий с аналитикой, начинающий программист или разработчик, «Теоретический минимум по Big Data» позволит не утонуть в бушующем океане современных технологий и 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.

Очень удивляюсь плохим отзывам на эту книгу. Ведь нужно понимать её назначение. Она вполне хороша как популярное и доступное изложение для всех любопытствующих или начинающих. Написано легко и интересно. Автор излагает основные подходы к DS, указывает на особенности применения тех или иных алгоритмов и указывает доступные примеры того, как это связано с реальной жизнью. Те, кто хочет математику, примеры кода и прочего, будут разочарованы. Те же, кто хочет понять, зачем и для чего существует анализ данных, что это такое и с чем его едят, найдут её для себя очень полезной. Вот им и рекомендую эту книгу.

Есть ирония в том, что книга с названием английской версии «Numsence! Data Science for the Layman. No Math Added» в России издается в серии «Библиотека программиста». Если не учитывать русское название, а сразу английское, то назначение книги становится понятным. Можно пользоваться для общего ознакомления менеджерам, управленцам и всем, кто не хочет разбираться в математике, а общее понимание нужно.

Книга действительно хороша для тех, кто только начинает делать первые шаги в анализе больших данных для прояснения чем занимается данная дисциплина, основные ее понятия и основные приемы работы с подобными данными. Следующим шагом для таких читателей должны стать книги, содержащие детальное описание методов и алгоритмов анализа больших данных, а также программных средств, используемых для этого.

Отличное пособие для новичков, как я . С первого раза остались белые пятна, со второго раза стало все понятно. После можно переходить к изучению математических алгоритмов.

Очень упрощённо, действительно простым языком.

В качестве знакомства с темой – нормально, даёт общее представление об этой теме

Izoh qoldiring

Kirish, kitobni baholash va sharh qoldirish

Kitob tavsifi

Cегодня Big Data – это большой бизнес.

Нашей жизнью управляет информация, и извлечение выгоды из нее становится центральным моментом в работе современных организаций. Неважно, кто вы – деловой человек, работающий с аналитикой, начинающий программист или разработчик, «Теоретический минимум по Big Data» позволит не утонуть в бушующем океане современных технологий и 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.

Kitob Анналина Ына, Кеннета Су «Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных (pdf+epub)» - pdf-ga yuklab oling yoki internetda o'qing. Sharhlar va fikr-mulohazalarni qoldiring, o'zingiz yoqtirganlarga ovoz bering.
Yosh cheklamasi:
16+
Litresda chiqarilgan sana:
23 aprel 2019
Tarjima qilingan sana:
2019
Oxirgi yangilanish:
2017
Hajm:
208 Sahifa
ISBN:
978-5-4461-1040-7
Umumiy o'lcham:
2.7 МБ
Umumiy sahifalar soni :
208
Mualliflik huquqi egasi:
Питер
Формат скачивания:
pdf, zip