Libros — big data

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Inteligencia Artificial para Dummies, 2ª edición

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John Paul Mueller, Luca Massaron

IA y ML
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Practical Hive: Una guía para el sistema de almacenamiento de datos de Hadoop

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Scott Shaw, Andreas François Vermeulen, Ankur Gupta, David Kjerrumgaard

IA y ML
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Lago de datos para empresas: Aprovechando la arquitectura Lambda para construir un lago de datos empresarial

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Tomcy John, Pankaj Misra

Bases de datos
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Big Data, Data Mining y Machine Learning: Creación de valor para líderes empresariales y profesionales

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Jared Dean

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Big Data para Dummies

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Judith Hurwitz, Alan Nugent, Dr. Fern Halper, Marcia Kaufman

IA y ML
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Manual de tecnologías de Big Data

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Albert Y. Zomaya, Sherif Sakr

IA y ML
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AI Essentials Guide: Principles for Navigating the Next Tech Renaissance

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William Hawkins

IA y ML
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Introducción a Greenplum para análisis de big data

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Sunila Gollapudi

IA y ML
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Ingeniería de datos con Scala y Spark

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Eric Tome, Rupam Bhattacharjee, David Radford

IA y ML
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Programación orientada a datos

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Йонатан Шарвит

Desarrollo de software
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Introducción a .NET para Apache Spark: procesamiento distribuido para conjuntos de datos masivos

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Ed Elliott

Lenguajes de programación.
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Descifrando arquitecturas de datos: elección entre un almacén de datos moderno, tejido de datos, lago de datos y malla de datos

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James Serra

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Gestión y análisis de big data

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Brij B Gupta, Mamta

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Desarrollo de algoritmos. Enfoque de ingeniería

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Паоло Феррагина

Algoritmos y teoría
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Ciencia de datos para Dummies, 3.ª edición

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Lillian Pierson

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Pruebas, Control y Optimización de Código Java

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Desarrollo de software
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Los Criterios Esenciales de las Bases de Datos de Grafos

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Ricky Sun

Algoritmos y teoría
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Lakshmanan V., Tajiani D. - Google BigQuery (Bestsellers de O’Reilly) - 2021

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В. Лакшманан, Д. Тайджани

Bases de datos
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Equipos de Datos: Un Modelo de Gestión Unificado para Equipos Exitosos Centrados en Datos

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Jesse Anderson

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Python Polars: Guía detallada. Transformación, análisis y visualización de datos con dataframes rápidos y eficientes

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Йерун Янссенс, Тейс Ньюдорп

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Bibliotecas de Python Parte 2. Aplicación Práctica

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Джейд Картер

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Análisis de datos con GenAI y Python

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Артур Гуджа, Марлена Сивяк, Мариан Сивяк

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Métodos y tecnologías de procesamiento de big data

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М.М. Железнов

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Big Data. Frameworks modernos y desarrollo de aplicaciones

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

IA y ML
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Tecnologías modernas de análisis de datos

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

IA y ML
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Silen D, Meysman A Fundamentals of Data Science and Big Data Python and Science.PDF

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Д. Силен, А. Мейсман

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Trabajo con BigData en la nube. Procesamiento y almacenamiento de datos con ejemplos de Microsoft Azure

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Сенько А.

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Solo Big Data

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Жукова М. В., Деменок С. Л.

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Principios de organización de bases de datos distribuidas

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М. Тамер Ёcy, Патрик Вальдуриес

Bases de datos
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Procesamiento de flujo de datos Pipeline

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Andrew Psaltis

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Procesamiento de flujo de datos

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Fundamentos de Big Data.PDF

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Ciencia de datos: curso de formación

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Стивен С. Скиена

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Aprendizaje automático a gran escala

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Бастиан Шарден, Лука Массарон, Альберто Боскетти

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La estadística ha desempeñado un papel clave en el conocimiento científico del mundo durante siglos, y en la era de los grandes datos, una comprensión básica de esta disciplina y la alfabetización estadística se vuelven críticamente importantes. David Spiegelhalter te invita a una fascinante introducción a la teoría y práctica de la estadística, libre de detalles técnicos.

La estadística ha desempeñado un papel clave en el conocimiento científico del mundo durante siglos, y en la era de los grandes datos, una comprensión básica de esta disciplina y la alfabetización estadística se vuelven críticamente importantes. David Spiegelhalter te invita a una fascinante introducción a la teoría y práctica de la estadística, libre de detalles técnicos.

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Дэвид Шпигельхалтер

Algoritmos y teoría
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El arte de programar en R. Inmersión en big data

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Норман Мэтлофф

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Innovaciones de SQL Server 2019. Uso de tecnologías de big data y aprendizaje automático

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Боб Уорд

Bases de datos
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Inteligencia Artificial para la moda

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Андрей Голуб

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Lenguajes y entorno de programación R. Manual de estudio

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А.В. Золотарюк

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Python: Inteligencia Artificial, Big Data y Computación en la Nube

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Пол Дейтел, Харви Дейтел

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Big Data. ¿Por qué, qué y cómo?

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Алена Запорожан

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Python ultrarrápido. Técnicas eficientes para trabajar con grandes conjuntos de datos.

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Тиаго Антао

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Escalando Python con Dask: De Ciencia de Datos a Aprendizaje Automático

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Holden Karau, Mika Kimmins

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Python. Curso Express. 3ª edición.

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Наоми Седер

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Ciencia de Datos Práctica con Python 3: Sintetizando Perspectivas Accionables a partir de Datos

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Ervin Varga

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Análisis de grandes datos. Tecnologías y métodos

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Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos: Fundamentos y Aplicaciones

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

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Fundamentos de Deep Learning en Java

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Yusuke Sugomori

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Introducción a Python® para Ciencias de la Computación y Ciencia de Datos: Aprendiendo a Programar con IA, Big Data y la Nube

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Paul Deitel & Harvey Deitel

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