Теоретический минимум по Big Data. Всё, что нужно знать о больших данных, Анналин Ын, Кеннет Су. Книга. Цена 415.00 грн. Доставка.

067-877-1666
066-366-1250
063-175-2610
обратная связь

Помощь
- доставка
- оплата
- заказ

корзина пуста

Книга "Теоретический минимум по Big Data. Всё, что нужно знать о больших данных. Анналин..."
купить за 415.00 грн

БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА
по Украине
при заказе от 1000 грн

САМОВЫВОЗ
бесплатно
при заказе от 500 грн

СКИДКИ 5-13%
от количества, от суммы,
накопительные

ПРИНИМАЕМ К ОПЛАТЕ

ПОДЕЛИТЬСЯ

Книгу "Теоретический минимум по Big Data. Всё, что нужно знать о больших данных" можно купить в интернет-магазине DiaMail за 415.00 грн.
Оперативная доставка книги "Теоретический минимум по Big Data. Всё, что нужно знать о больших данных" курьером по Киеву, Новой Почтой по Украине и Укрпочтой, также, и за пределы Украины, как с оплатой при получении, так и после предварительной оплаты с помощью VISA/MasterCard, Приват-24, на карту ПриватБанка.
Перед покупкой Вы можете в режиме онлайн прочитать часть книги, ознакомиться с содержанием и оглавлением. ISBN книги 978-5-4461-1040-7, 978-9811110689.
Рекомендуем обратить внимание на другие книги авторов Анналин Ын, Кеннет Су и серию книг Библиотека программиста.

Компьютерные книги ⇒ Компьютерные науки ⇒ Машинное обучение

Теоретический минимум по Big Data. Всё, что нужно знать о больших данных Анналин Ын, Кеннет Су

Цена
415.00 грн.

Наличие
На складе 2 экз.

Информация по состоянию на
18:02 26.10.2021.

Доставка

Курьер: 28 октября с 09:00 до 18:00. Стоимость 50 грн.
Самовывоз: 27 октября после 16:00. Стоимость 25 грн.
Новая Почта: 28.10.2021. Стоимость от 50 грн.

книга "Теоретический минимум по Big Data. Всё, что нужно знать о больших данных, Анналин Ын, Кеннет Су - увеличить изображение"

В корзину »

накопительная скидка 4% на год на все заказы!

2019 г.; 208 стр.; мягкий переплет; тип бумаги: офсетная белая; формат 60х90/16 (145х215 мм);
Издательство Питер; серия Библиотека программиста; ISBN 978-5-4461-1040-7, 978-9811110689. Цена 415.00 грн

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

Подробнее о книге от издателя: оглавление, содержание, пролистать ⇓

Обсуждение книги на habr.com

Оригинальное издание
Numsense! Data Science for the Layman, Annalyn Ng, Kenneth Soo

Купить книгу можно, добавив ее в корзину кнопкой «В корзину»
Затем, необходимо оформить и зарегистрировать заказ.

Новые книги аналогичной тематики

Классические задачи Computer Science на языке Java Дэвид Копец Цена: 695.00 грн.	Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых... Стефан Янсен Цена: 870.00 грн.	Изучаем Power Query Линда Фоукс, Уоррен Спарроу Цена: 1160.00 грн.	Hello World! Программирование для детей и взрослых Картер Сэнд, Уоррен Сэнд Цена: 1020.00 грн.

Spark в действии Жан-Жорж Перрен Цена: 1950.00 грн.	Подробное руководство по DAX. Бизнес-аналитика с Microsoft P... Альберто Феррари, Марко Руссо Цена: 2300.00 грн.	Гид по Computer Science, расширенное издание Вильям Спрингер Цена: 520.00 грн.	Облачные архитектуры: разработка устойчивых и экономичных об... Том Лащевски, Камаль Арора, Эрик ... Цена: 740.00 грн.

Искусственный интеллект: современный подход, 4-е издание. То... Стюарт Рассел, Питер Норвиг Цена: 1125.00 грн.	Распределенные данные. Алгоритмы работы современных систем х... Алекс Петров Цена: 1195.00 грн.	Data Science для карьериста Жаклин Нолис, Эмили Робинсон Цена: 1085.00 грн.	JavaScript для глубокого обучения. TensorFlow.js Франсуа Шолле, Эрик Нильсон, Стэн... Цена: 1590.00 грн.

Скидки от 5% - при покупке от 3 книг или от 1000 грн. Подробнее

Лучшие книги аналогичной тематики

Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ дан... Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Д... Цена: 1125.00 грн.	Компьютерные науки. Базовый курс. 13-е издание Дж. Гленн Брукшир, Деннис Брилов Цена: 1470.00 грн.	Высоконагруженные приложения. Программирование, масштабирова... Мартин Клеппман Цена: 1285.00 грн.	Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработ... Хэдли Уикем, Гарретт Гроулмунд Цена: 1100.00 грн.

Data Science. Наука о данных с нуля Джоэл Грас Цена: 500.00 грн.	Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей Сергей Николенко, Артур Кадурин, ... Цена: 630.00 грн.	Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство д... Андреас Мюллер, Сара Гвидо Цена: 1290.00 грн.	Бизнес-анализ с использованием Excel. 4-е издание Конрад Карлберг Цена: 880.00 грн.

Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и... Орельен Жерон Цена: 1640.00 грн.	Наука о данных: учебный курс Стивен С. Скиена Цена: 950.00 грн.	Глубокое обучение. Цветное издание Иошуа Бенджио, Ян Гудфеллоу, Ааро... Цена: 2600.00 грн.	Исследование операций. 10-е издание Хемди А. Таха Цена: 1290.00 грн.

XML. Базовый курс, 4-е издание Дэвид Хантер, Джефф Рафтер, Джо Ф... Цена: 1290.00 грн.	Изучаем SQL. Генерация, выборка и обработка данных. 3-е изда... Алан Болье Цена: 790.00 грн.	Нейронные сети: полный курс, 2-е издание Саймон Хайкин Цена: 1640.00 грн.	Системы баз данных. Полный курс Гектор Гарсиа-Молина, Джеффри Д. ... Цена: 1640.00 грн.

Скидки от 5% - при покупке от 3 книг или от 1000 грн. Подробнее

Разделы каталога

Теоретический минимум по Big Data. Всё, что нужно знать о больших данных Анналин Ын, Кеннет Су