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
Характеристики
Автор(ы) | Кеннет Су, Ын Анналин |
Переводчик | А. Тимохин |
Издательство | Питер |
Серия | Библиотека программиста |
Год выпуска | 2020 |
ISBN | 978-5-4461-1040-7 |
Возрастное ограничение | 16+ |
Кол-во страниц | 208 |
Формат страниц | 60x90/16 (145x215 мм) |
Язык | Русский |
Переплёт | Мягкий |
Доп. сведения | Офсетная бумага |
Иллюстрации | черно-белые |
Тираж | 1000 экз. (доп.) |
Вес | 215 г |