Openslaed » Разное » Анналин Ын, Кеннет Су - Теоретический минимум по Big Data. Все что нужно знать о больших данных (2019) |
Анналин Ын, Кеннет Су - Теоретический минимум по Big Data. Все что нужно знать о больших данных (2019)
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.
Название: Теоретический минимум по Big Data. Все что нужно знать о больших данных
Автор: Анналин Ын, Кеннет Су
Год: 2019
Жанр: программирование
Серия: Библиотека программиста
Издательство: Питер
Язык: Русский
Формат: pdf
Качество: eBook
Страниц: 208
Размер: 10 MB
Скачать Анналин Ын, Кеннет Су - Теоретический минимум по Big Data. Все что нужно знать о больших данных (2019)
Наш сайт не предоставляет ссылки на скачивание |
Наш сайт не предоставляет ссылки на скачивание |
Наш сайт не предоставляет ссылки на скачивание |
Ключевые теги: книга, компьютерная литература, Теоретический минимум по Big Data, Все что нужно знать о больших данных