Теоретический минимум по Big Data. Всё, что нужно знать о больших данных, Анналин Ын, Кеннет Су. Книга. Цена 330.00 грн. Доставка.

044-353-0111
067-877-1666
066-366-1250
обратная связь

Помощь
- доставка
- оплата
- как заказать

корзина пуста

Книга "Теоретический минимум по Big Data. Всё, что нужно знать о больших данных. Анналин..."
купить за 330.00 грн

БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА
по Украине
при заказе от 750 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 по цене 330.00 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 ⇒ Базы данных ⇒ Хранение информации. Общие вопросы

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

В корзину »

Цена
330.00 грн.

Обычная цена: 360.00 грн.
Вы экономите: 30.00 грн. (8%)

Наличие
На складе 3 экз.

Информация по состоянию на
13:55 22.03.2019.

Доставка

Курьер: 25 марта с 14:00 до 18:00. Стоимость 55 грн.
Самовывоз: 25 марта после 15:00. Стоимость 20 грн.
Новая Почта: 26.03.2019-27.03.2019. Стоимость от 40 грн.

накопительная скидка 3% на год на все заказы!

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

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 ⇓

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

Внедрение Splunk 7 Джеймс Миллер Цена: 1480.00 грн.	Суперкомпьютерные вычисления: практический подход Сергей Борзунов, Сергей Кургалин Цена: 335.00 грн.	Бизнес-анализ с использованием Excel. 4-е издание Конрад Карлберг Цена: 800.00 грн.	Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных Арно Мейсман, Дэви Силен, Мохамед... Цена: 630.00 грн.

Как программировать на С. 7-е издание Пол Дейтел, Харви Дейтел Цена: 875.00 грн.	Работа с BigData в облаках. Обработка и хранение данных с пр... Александр Сенько Цена: 525.00 грн.	Теоретический минимум по Computer Science. Все что нужно про... Владстон Феррейра Фило Цена: 335.00 грн.	Data Science. Инсайдерская информация для новичков. Включая ... Кэти О’Нил, Рэйчел Шатт Цена: 630.00 грн.

Исследование операций. 10-е издание Хемди А. Таха Цена: 870.00 грн.	УЦЕНКА: Исследование операций. 10-е издание Хемди А. Таха Цена: 725.00 грн.	Apache Kafka. Потоковая обработка и анализ данных Ния Нархид, Гвен Шапира, Тодд Пал... Цена: 650.00 грн.	Java в облаке. Spring Boot, Spring Cloud, Cloud Foundry Джош Лонг, Кеннет Бастани Цена: 795.00 грн.

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

Лучшие книги аналогичной тематики

Введение в информационный поиск Кристофер Д. Маннинг, Прабхакар Р... Цена: 580.00 грн.	Высоконагруженные приложения. Программирование, масштабирова... Мартин Клеппман Цена: 1095.00 грн.	Бизнес-анализ с использованием Excel. 4-е издание Конрад Карлберг Цена: 800.00 грн.	Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработ... Хэдли Уикем, Гарретт Гроулмунд Цена: 580.00 грн.

Исследование операций Хемди А. Таха Цена: 800.00 грн.	Data Science. Наука о данных с нуля Джоэл Грас Цена: 425.00 грн.	Введение в теорию автоматов, языков и вычислений, 2-е издани... Джон Хопкрофт, Раджив Мотвани, Дж... Цена: 800.00 грн.	Алгоритмы. Справочник с примерами на C, C++, Java и Python. ... Джордж Хайнеман, Гэри Поллис, Стэ... Цена: 580.00 грн.

Spark для профессионалов. Современные паттерны обработки бол... Джош Уиллс, Сэнди Риза, Ури Лезер... Цена: 440.00 грн.	Computer Science: основы программирования на Java, ООП, алго... Роберт Седжвик, Кевин Уэйн Цена: 1170.00 грн.	Python и анализ данных Уэс Маккинни Цена: 920.00 грн.	Исследование операций. 10-е издание Хемди А. Таха Цена: 870.00 грн.

Java в облаке. Spring Boot, Spring Cloud, Cloud Foundry Джош Лонг, Кеннет Бастани Цена: 795.00 грн.	Бизнес-моделирование и анализ данных. Решение актуальных зад... Уэйн Винстон Цена: 860.00 грн.	Apache Kafka. Потоковая обработка и анализ данных Ния Нархид, Гвен Шапира, Тодд Пал... Цена: 650.00 грн.	Data Science. Инсайдерская информация для новичков. Включая ... Кэти О’Нил, Рэйчел Шатт Цена: 630.00 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