Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных

Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных

Анналин Ын Кеннет Су

     

бумажная книга



Издательство: Питер
Серия: Библиотека программиста
Дата выхода: декабрь 2018
ISBN: 978-5-4461-1040-7
Тираж: 1 700 экземпляров
Объём: 208 страниц
Масса: 250 г
Размеры(В x Ш x Т), см: 22 x 15
Обложка: мягкая
Переводное издание +
Язык оригинала: английский

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