Libros — big data

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Gestión y análisis de big data

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Brij B Gupta, Mamta

IA y ML
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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

IA y ML
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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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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

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

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A

Йерун Янссенс, Тейс Ньюдорп

IA y ML
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Bibliotecas de Python Parte 2. Aplicación Práctica

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B

Джейд Картер

IA y ML
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Análisis de datos con GenAI y Python

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Артур Гуджа, Марлена Сивяк, Мариан Сивяк

IA y ML
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Métodos y tecnologías de procesamiento de big data

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М.М. Железнов

IA y ML
RU
Big Data. Frameworks modernos y desarrollo de aplicaciones

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A

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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A

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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F
IA y ML
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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.

IA y ML
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Solo Big Data

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Жукова М. В., Деменок С. Л.

IA y ML
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Principios de organización de bases de datos distribuidas

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A

М. Тамер Ёcy, Патрик Вальдуриес

Bases de datos
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Procesamiento de flujo de datos Pipeline

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IA y ML
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Procesamiento de flujo de datos

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F
IA y ML
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Fundamentos de Big Data.PDF

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F
IA y ML
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Ciencia de datos: curso de formación

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A

Стивен С. Скиена

IA y ML
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Aprendizaje automático a gran escala

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F
IA y ML
RU
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.

B

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

Algoritmos y teoría
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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

IA y ML
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Lenguajes y entorno de programación R. Manual de estudio

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А.В. Золотарюк

Lenguajes de programación.
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Python: Inteligencia Artificial, Big Data y Computación en la Nube

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A

Пол Дейтел, Харви Дейтел

IA y ML
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Big Data. ¿Por qué, qué y cómo?

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Алена Запорожан

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

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Тиаго Антао

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

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Holden Karau, Mika Kimmins

IA y ML
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Python. Curso Express. 3ª edición.

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Наоми Седер

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

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Ervin Varga

IA y ML
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Procesamiento de grandes datos

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Джейд Картер

IA y ML
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Análisis de grandes datos. Tecnologías y métodos

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IA y ML
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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

IA y ML
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Fundamentos de Deep Learning en Java

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A

Yusuke Sugomori

IA y ML
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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

IA y ML
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MySQL 8 para Big Data. Procesamiento eficiente de datos con MySQL 8, Hadoop, NoSQL API y otras herramientas para Big Data.

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A

Шаббир Чаллавала, Джадип Лакхатария, Чинтан Мехта, Кандарп Патель

Bases de datos
RU
Algoritmos y estructuras para conjuntos masivos de datos

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A

Джейла Меджедович, Эмин Тахирович

Algoritmos y teoría
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Mínimo teórico sobre Big Data. Todo lo que necesitas saber sobre los grandes datos

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B

Ын Анналин, Су Кеннет

IA y ML
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Silen D Meysman A Fundamentos de Data Science y Big Data Python y ciencia

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F
Lenguajes de programación.
RU
Del almacenamiento de datos a la gestión de la información. 2ª edición

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A

EMC Corporation

Desarrollo de software
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El Lago de Datos en la Nube: Una Guía para Construir una Arquitectura de Datos en la Nube Robusta

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Rukmani Gopalan

IA y ML
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Big Data: Análisis Conceptual y Aplicaciones

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Michael Z. Zgurovsky, Yuriy P. Zaychenko

IA y ML
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Dominando la Minería de Datos con Python – Encuentra patrones ocultos en tus datos

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Megan Squire

Lenguajes de programación.
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Aprendizaje Automático y Minería de Datos para Tendencias Emergentes en Dinámica Cibernética: Teorías y Aplicaciones

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

IA y ML
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Ciencia de Datos Aplicada Usando PySpark: Aprende el Ciclo de Construcción de Modelos Predictivos de Extremo a Extremo, Segunda Edición

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Ramcharan Kakarla, Sundar Krishnan, Balaji Dhamodharan, Venkata Gunnu

IA y ML
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Análisis y Visualización de Datos Todo en Uno Para Dummies

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A

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

IA y ML
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Manual de Métodos de Investigación de Big Data

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A

Shahriar Akter, Samuel Fosso Wamba (редакторы)

Algoritmos y teoría
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