Livres — big data

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L'intelligence artificielle pour les Nuls, 2e édition

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John Paul Mueller, Luca Massaron

IA et ML
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Practical Hive: Un guide pour le système d'entrepôt de données Hadoop

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A

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

IA et ML
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Lac de données pour entreprises: Tirer parti de l'architecture Lambda pour construire un lac de données d'entreprise

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A

Tomcy John, Pankaj Misra

Bases de données
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Big Data, Data Mining et Machine Learning : Création de valeur pour les dirigeants d'entreprise et les praticiens

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A

Jared Dean

IA et ML
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Big Data pour les Nuls

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

IA et ML
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Manuel des technologies Big Data

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A

Albert Y. Zomaya, Sherif Sakr

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

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A

William Hawkins

IA et ML
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Débuter avec Greenplum pour l'analyse de big data

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A

Sunila Gollapudi

IA et ML
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Ingénierie des données avec Scala et Spark

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Eric Tome, Rupam Bhattacharjee, David Radford

IA et ML
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Programmation orientée données

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Йонатан Шарвит

Développement de logiciels
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Introduction à .NET pour Apache Spark : traitement distribué pour des ensembles de données massifs

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Ed Elliott

Langages de programmation
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Déchiffrer les architectures de données : choisir entre un entrepôt de données moderne, une data fabric, un data lakehouse et un data mesh

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James Serra

IA et ML
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Gestion et analyse des big data

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Brij B Gupta, Mamta

IA et ML
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Développement d'algorithmes. Approche d'ingénierie

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Паоло Феррагина

Algorithmes et théorie
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Data Science pour les Nuls, 3e édition

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Lillian Pierson

IA et ML
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Test, Contrôle et Optimisation du Code Java

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Développement de logiciels
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Les Critères Essentiels des Bases de Données de Graphes

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Ricky Sun

Algorithmes et théorie
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Lakshmanan V., Tajiani D. - Google BigQuery (Bestsellers O’Reilly) - 2021

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В. Лакшманан, Д. Тайджани

Bases de données
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Équipes de données : Un modèle de gestion unifié pour des équipes axées sur les données performantes

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Jesse Anderson

IA et ML
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Python Polars : guide complet. Transformation, analyse et visualisation de données avec des dataframes rapides et efficaces

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Йерун Янссенс, Тейс Ньюдорп

IA et ML
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Bibliothèques Python Partie 2. Application pratique

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Джейд Картер

IA et ML
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Analyse de données avec GenAI et Python

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Артур Гуджа, Марлена Сивяк, Мариан Сивяк

IA et ML
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Méthodes et technologies de traitement des mégadonnées

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М.М. Железнов

IA et ML
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Big Data. Frameworks modernes et développement d'applications

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

IA et ML
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Technologies modernes d'analyse de données intelligentes

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

IA et ML
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Silen D, Meysman A. Foundations of Data Science and Big Data: Python and Science.PDF

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F

Д. Силен, А. Мейсман

IA et ML
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Traitement des Big Data dans le cloud. Traitement et stockage des données avec des exemples de Microsoft Azure

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Сенько А.

IA et ML
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Just Big Data

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Жукова М. В., Деменок С. Л.

IA et ML
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Principes d'organisation des bases de données distribuées

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М. Тамер Ёcy, Патрик Вальдуриес

Bases de données
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Pipeline de traitement de flux de données

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Andrew Psaltis

IA et ML
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Traitement de flux de données

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IA et ML
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Fondamentaux du Big Data.PDF

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IA et ML
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Science des données : cours d'apprentissage

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Стивен С. Скиена

IA et ML
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Apprentissage automatique à grande échelle

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Бастиан Шарден, Лука Массарон, Альберто Боскетти

IA et ML
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La statistique a joué un rôle clé dans la connaissance scientifique du monde pendant des siècles, et à l'ère du big data, une compréhension de base de cette discipline et la littératie statistique deviennent cruciales. David Spiegelhalter vous invite à une introduction passionnante à la théorie et à la pratique des statistiques, sans vous encombrer de détails techniques.

La statistique a joué un rôle clé dans la connaissance scientifique du monde pendant des siècles, et à l'ère du big data, une compréhension de base de cette discipline et la littératie statistique deviennent cruciales. David Spiegelhalter vous invite à une introduction passionnante à la théorie et à la pratique des statistiques, sans vous encombrer de détails techniques.

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Дэвид Шпигельхалтер

Algorithmes et théorie
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L'art de la programmation en R. Plongée dans le Big Data

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Норман Мэтлофф

Algorithmes et théorie
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Innovations de SQL Server 2019. Utilisation des technologies de Big Data et d'apprentissage automatique

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Боб Уорд

Bases de données
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Intelligence artificielle pour la mode

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Андрей Голуб

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Langages et environnement de programmation R. Manuel d'étude

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А.В. Золотарюк

Langages de programmation
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Python : Intelligence artificielle, mégadonnées et informatique en nuage

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Пол Дейтел, Харви Дейтел

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Big Data. Pourquoi, quoi et comment ?

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Алена Запорожан

IA et ML
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Python ultra-rapide. Techniques efficaces pour travailler avec de grands ensembles de données

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Тиаго Антао

Langages de programmation
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Mise à l'échelle de Python avec Dask : De la Science des Données au Machine Learning

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Holden Karau, Mika Kimmins

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Python. Cours accéléré. 3e édition

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Наоми Седер

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Science des données pratique avec Python 3 : Synthétiser des informations exploitables à partir des données

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Ervin Varga

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Traitement des données massives

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Джейд Картер

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Analyse des données massives. Technologies et méthodes

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Machine Learning et Data Science : Fondamentaux et Applications

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

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Java Deep Learning Essentials

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Yusuke Sugomori

IA et ML
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Introduction à Python® pour l'Informatique et la Science des Données : Apprendre à Programmer avec l'IA, le Big Data et le Cloud

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Paul Deitel & Harvey Deitel

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