Bücher — big data

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Big Data Management und Analytik

Big Data Management und Analytik

A

Brij B Gupta, Mamta

KI und ML
RU
Algorithmenentwicklung. Ingenieuransatz

Algorithmenentwicklung. Ingenieuransatz

A

Паоло Феррагина

Algorithmen und Theorie
EN
Data Science für Dummies, 3. Auflage

Data Science für Dummies, 3. Auflage

A

Lillian Pierson

KI und ML
RU
Testen, Kontrolle und Optimierung von Java-Code

Testen, Kontrolle und Optimierung von Java-Code

A

Автор не указан

Softwareentwicklung
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Die Wesentlichen Kriterien von Graphdatenbanken

Die Wesentlichen Kriterien von Graphdatenbanken

A

Ricky Sun

Algorithmen und Theorie
RU
Lakshmanan V., Tajiani D. - Google BigQuery (O’Reilly Bestseller) - 2021

Lakshmanan V., Tajiani D. - Google BigQuery (O’Reilly Bestseller) - 2021

A
Datenbanken
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Data Teams: Ein einheitliches Managementmodell für erfolgreiche datenorientierte Teams

Data Teams: Ein einheitliches Managementmodell für erfolgreiche datenorientierte Teams

A

Jesse Anderson

KI und ML
RU
Python Polars: Ein umfassender Leitfaden. Datenumwandlung, -analyse und -visualisierung mit schnellen und effizienten DataFrames

Python Polars: Ein umfassender Leitfaden. Datenumwandlung, -analyse und -visualisierung mit schnellen und effizienten DataFrames

A

Йерун Янссенс, Тейс Ньюдорп

KI und ML
RU
Python-Bibliotheken Teil 2. Praktische Anwendung

Python-Bibliotheken Teil 2. Praktische Anwendung

B

Джейд Картер

KI und ML
RU
Datenanalyse mit GenAI und Python

Datenanalyse mit GenAI und Python

A

Артур Гуджа, Марлена Сивяк, Мариан Сивяк

KI und ML
RU
Methoden und Technologien der Big-Data-Verarbeitung

Methoden und Technologien der Big-Data-Verarbeitung

A

М.М. Железнов

KI und ML
RU
Big Data. Moderne Frameworks und Anwendungsentwicklung

Big Data. Moderne Frameworks und Anwendungsentwicklung

A

Доминико Талия, Паоло Трунфио, Фабрицио Мароццо, Лорис Белькастро, Риккардо Кантини, Алессио Орсино

KI und ML
RU
Moderne Technologien der Datenanalyse

Moderne Technologien der Datenanalyse

A

А. В. Макшанов, А. Е. Журавлев, Л. Н. Тындыкарь

KI und ML
RU
Sielen D., Meisman A. Grundlagen von Data Science und Big Data Python und Wissenschaft.PDF

Sielen D., Meisman A. Grundlagen von Data Science und Big Data Python und Wissenschaft.PDF

F
KI und ML
RU
BigData-Verarbeitung in der Cloud. Datenverarbeitung und -speicherung mit Beispielen aus Microsoft Azure

BigData-Verarbeitung in der Cloud. Datenverarbeitung und -speicherung mit Beispielen aus Microsoft Azure

A

Сенько А.

KI und ML
RU
Einfach Big Data

Einfach Big Data

A

Жукова М. В., Деменок С. Л.

KI und ML
RU
Prinzipien der Organisation verteilter Datenbanken

Prinzipien der Organisation verteilter Datenbanken

A

М. Тамер Ёcy, Патрик Вальдуриес

Datenbanken
RU
Streaming-Datenverarbeitungspipeline

Streaming-Datenverarbeitungspipeline

F
KI und ML
RU
Streaming-Datenverarbeitung

Streaming-Datenverarbeitung

F
KI und ML
RU
Grundlagen von Big Data.PDF

Grundlagen von Big Data.PDF

F
KI und ML
RU
Data Science: Einführungskurs

Data Science: Einführungskurs

A

Стивен С. Скиена

KI und ML
RU
Groß angelegtes maschinelles Lernen

Groß angelegtes maschinelles Lernen

F
KI und ML
RU
Statistik spielte über Jahrhunderte eine Schlüsselrolle in der wissenschaftlichen Erkenntnis der Welt, und im Zeitalter der Big Data werden grundlegendes Verständnis dieser Disziplin und statistische Kompetenz entscheidend. David Spiegelhalter lädt Sie zu einer technisch unbelasteten, faszinierenden Einführung in Theorie und Praxis der Statistik ein.

Statistik spielte über Jahrhunderte eine Schlüsselrolle in der wissenschaftlichen Erkenntnis der Welt, und im Zeitalter der Big Data werden grundlegendes Verständnis dieser Disziplin und statistische Kompetenz entscheidend. David Spiegelhalter lädt Sie zu einer technisch unbelasteten, faszinierenden Einführung in Theorie und Praxis der Statistik ein.

B

Дэвид Шпигельхалтер

Algorithmen und Theorie
RU
Die Kunst der Programmierung mit R. Eintauchen in Big Data

Die Kunst der Programmierung mit R. Eintauchen in Big Data

A

Норман Мэтлофф

Algorithmen und Theorie
RU
Innovationen in SQL Server 2019. Nutzung von Big-Data-Technologien und maschinellem Lernen.

Innovationen in SQL Server 2019. Nutzung von Big-Data-Technologien und maschinellem Lernen.

A

Боб Уорд

Datenbanken
RU
Künstliche Intelligenz für Mode

Künstliche Intelligenz für Mode

A

Андрей Голуб

KI und ML
RU
Programmiersprachen und Entwicklungsumgebung R. Lehrbuch

Programmiersprachen und Entwicklungsumgebung R. Lehrbuch

A

А.В. Золотарюк

Programmiersprachen
RU
Python: Künstliche Intelligenz, Big Data und Cloud Computing

Python: Künstliche Intelligenz, Big Data und Cloud Computing

A

Пол Дейтел, Харви Дейтел

KI und ML
RU
Big Data. Warum, was und wie?

Big Data. Warum, was und wie?

A

Алена Запорожан

KI und ML
RU
Superschnelles Python. Effektive Techniken für die Arbeit mit großen Datensätzen

Superschnelles Python. Effektive Techniken für die Arbeit mit großen Datensätzen

A

Тиаго Антао

Programmiersprachen
EN
Skalierung von Python mit Dask: Von Data Science bis Machine Learning

Skalierung von Python mit Dask: Von Data Science bis Machine Learning

A

Holden Karau, Mika Kimmins

KI und ML
RU
Python. Expresskurs. 3. Auflage.

Python. Expresskurs. 3. Auflage.

A

Наоми Седер

Programmiersprachen
EN
Praktische Data Science mit Python 3: Synthese umsetzbarer Erkenntnisse aus Daten

Praktische Data Science mit Python 3: Synthese umsetzbarer Erkenntnisse aus Daten

A

Ervin Varga

KI und ML
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Big-Data-Verarbeitung

Big-Data-Verarbeitung

B

Джейд Картер

KI und ML
RU
Big-Data-Analyse. Technologien und Methoden

Big-Data-Analyse. Technologien und Methoden

B

Не указан

KI und ML
EN
Maschinelles Lernen und Data Science: Grundlagen und Anwendungen

Maschinelles Lernen und Data Science: Grundlagen und Anwendungen

A

Prateek Agrawal, Charu Gupta, Anand Sharma, Vishu Madaan, Nisheeth Joshi

KI und ML
EN
Java Deep Learning Grundlagen

Java Deep Learning Grundlagen

A

Yusuke Sugomori

KI und ML
EN
Einführung in Python® für Informatik und Data Science: Programmieren lernen mit KI, Big Data und der Cloud

Einführung in Python® für Informatik und Data Science: Programmieren lernen mit KI, Big Data und der Cloud

A

Paul Deitel & Harvey Deitel

KI und ML
RU
MySQL 8 für Big Data. Effiziente Datenverarbeitung mit MySQL 8, Hadoop, NoSQL-APIs und anderen Big-Data-Tools.

MySQL 8 für Big Data. Effiziente Datenverarbeitung mit MySQL 8, Hadoop, NoSQL-APIs und anderen Big-Data-Tools.

A

Шаббир Чаллавала, Джадип Лакхатария, Чинтан Мехта, Кандарп Патель

Datenbanken
RU
Algorithmen und Datenstrukturen für massive Datensätze

Algorithmen und Datenstrukturen für massive Datensätze

A

Джейла Меджедович, Эмин Тахирович

Algorithmen und Theorie
RU
Theoretisches Minimum zu Big Data. Alles, was Sie über Big Data wissen müssen.

Theoretisches Minimum zu Big Data. Alles, was Sie über Big Data wissen müssen.

B

Ын Анналин, Су Кеннет

KI und ML
RU
Silen D Meysman A Grundlagen Data Science und Big Data Python und Wissenschaft

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F
Programmiersprachen
RU
Von der Datenspeicherung zum Informationsmanagement. 2. Auflage

Von der Datenspeicherung zum Informationsmanagement. 2. Auflage

A

EMC Corporation

Softwareentwicklung
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Der Cloud Data Lake: Ein Leitfaden zum Aufbau robuster Cloud-Datenarchitektur

Der Cloud Data Lake: Ein Leitfaden zum Aufbau robuster Cloud-Datenarchitektur

A

Rukmani Gopalan

KI und ML
EN
Big Data: Konzeptionelle Analyse und Anwendungen

Big Data: Konzeptionelle Analyse und Anwendungen

A

Michael Z. Zgurovsky, Yuriy P. Zaychenko

KI und ML
EN
Data Mining mit Python meistern – Muster in Ihren Daten entdecken

Data Mining mit Python meistern – Muster in Ihren Daten entdecken

A

Megan Squire

Programmiersprachen
EN
Maschinelles Lernen und Data Mining für aufkommende Trends in der Cyber-Dynamik: Theorien und Anwendungen

Maschinelles Lernen und Data Mining für aufkommende Trends in der Cyber-Dynamik: Theorien und Anwendungen

A

Haruna Chiroma, Shafi’i M. Abdulhamid, Philippe Fournier-Viger, Nuno M. Garcia (Editors)

KI und ML
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Angewandte Data Science mit PySpark: Lernen Sie den kompletten prädiktiven Modellentwicklungszyklus, Zweite Auflage

Angewandte Data Science mit PySpark: Lernen Sie den kompletten prädiktiven Modellentwicklungszyklus, Zweite Auflage

A

Ramcharan Kakarla, Sundar Krishnan, Balaji Dhamodharan, Venkata Gunnu

KI und ML
EN
Data Analytics & Visualization All-in-One für Dummies

Data Analytics & Visualization All-in-One für Dummies

A

Jack Hyman, Luca Massaron, Paul McFedries, John Paul Mueller, Lillian Pierson, Jonathan Reichental, PhD, Joseph Schmuller, Alan Simon, Allen G. Taylor

KI und ML
EN
Handbuch der Big-Data-Forschungsmethoden

Handbuch der Big-Data-Forschungsmethoden

A

Shahriar Akter, Samuel Fosso Wamba (редакторы)

Algorithmen und Theorie
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