पुस्तकें — big data

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस फॉर डमीज़, दूसरा संस्करण

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस फॉर डमीज़, दूसरा संस्करण

A

John Paul Mueller, Luca Massaron

एआई और एमएल
EN
Practical Hive: Hadoop के डेटा वेयरहाउस सिस्टम के लिए एक गाइड

Practical Hive: Hadoop के डेटा वेयरहाउस सिस्टम के लिए एक गाइड

A

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

एआई और एमएल
EN
उद्यमों के लिए डेटा लेक: एंटरप्राइज डेटा लेक बनाने के लिए लैम्ब्डा आर्किटेक्चर का लाभ उठाना

उद्यमों के लिए डेटा लेक: एंटरप्राइज डेटा लेक बनाने के लिए लैम्ब्डा आर्किटेक्चर का लाभ उठाना

A

Tomcy John, Pankaj Misra

डेटाबेस
EN
बिग डेटा, डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग: व्यावसायिक नेताओं और व्यवसायियों के लिए मूल्य सृजन

बिग डेटा, डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग: व्यावसायिक नेताओं और व्यवसायियों के लिए मूल्य सृजन

A

Jared Dean

एआई और एमएल
EN
बिग डेटा फॉर डमीज़

बिग डेटा फॉर डमीज़

A

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

एआई और एमएल
EN
बिग डेटा प्रौद्योगिकियों की पुस्तिका

बिग डेटा प्रौद्योगिकियों की पुस्तिका

A

Albert Y. Zomaya, Sherif Sakr

एआई और एमएल
EN
AI Essentials Guide: Principles for Navigating the Next Tech Renaissance

AI Essentials Guide: Principles for Navigating the Next Tech Renaissance

A

William Hawkins

एआई और एमएल
EN
बिग डेटा एनालिटिक्स के लिए Greenplum के साथ शुरुआत

बिग डेटा एनालिटिक्स के लिए Greenplum के साथ शुरुआत

A

Sunila Gollapudi

एआई और एमएल
EN
Scala और Spark के साथ डेटा इंजीनियरिंग

Scala और Spark के साथ डेटा इंजीनियरिंग

A

Eric Tome, Rupam Bhattacharjee, David Radford

एआई और एमएल
RU
डेटा-उन्मुख प्रोग्रामिंग

डेटा-उन्मुख प्रोग्रामिंग

A

Йонатан Шарвит

सॉफ्टवेयर विकास
EN
.NET for Apache Spark का परिचय: विशाल डेटासेट के लिए वितरित प्रसंस्करण

.NET for Apache Spark का परिचय: विशाल डेटासेट के लिए वितरित प्रसंस्करण

A

Ed Elliott

प्रोग्रामिंग भाषाएँ
EN
डेटा आर्किटेक्चर को समझना: आधुनिक डेटा वेयरहाउस, डेटा फैब्रिक, डेटा लेकहाउस और डेटा मेश के बीच चयन

डेटा आर्किटेक्चर को समझना: आधुनिक डेटा वेयरहाउस, डेटा फैब्रिक, डेटा लेकहाउस और डेटा मेश के बीच चयन

A

James Serra

एआई और एमएल
EN
बिग डेटा प्रबंधन और विश्लेषण

बिग डेटा प्रबंधन और विश्लेषण

A

Brij B Gupta, Mamta

एआई और एमएल
RU
एल्गोरिदम विकास. इंजीनियरिंग दृष्टिकोण

एल्गोरिदम विकास. इंजीनियरिंग दृष्टिकोण

A

Паоло Феррагина

एल्गोरिदम और सिद्धांत
EN
डेटा साइंस फॉर डमीज़, तीसरा संस्करण

डेटा साइंस फॉर डमीज़, तीसरा संस्करण

A

Lillian Pierson

एआई और एमएल
RU
Java कोड का परीक्षण, नियंत्रण और अनुकूलन

Java कोड का परीक्षण, नियंत्रण और अनुकूलन

A

Автор не указан

सॉफ्टवेयर विकास
EN
ग्राफ डेटाबेस के आवश्यक मानदंड

ग्राफ डेटाबेस के आवश्यक मानदंड

A

Ricky Sun

एल्गोरिदम और सिद्धांत
RU
लक्ष्मणन वी., तैजानी डी. - Google BigQuery (ओ'रेली बेस्टसेलर) - 2021

लक्ष्मणन वी., तैजानी डी. - Google BigQuery (ओ'रेली बेस्टसेलर) - 2021

A

В. Лакшманан, Д. Тайджани

डेटाबेस
EN
डेटा टीमें: सफल डेटा-केंद्रित टीमों के लिए एक एकीकृत प्रबंधन मॉडल

डेटा टीमें: सफल डेटा-केंद्रित टीमों के लिए एक एकीकृत प्रबंधन मॉडल

A

Jesse Anderson

एआई और एमएल
RU
Python Polars: एक विस्तृत गाइड। तेज़ और कुशल डेटाफ्रेम के साथ डेटा रूपांतरण, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन।

Python Polars: एक विस्तृत गाइड। तेज़ और कुशल डेटाफ्रेम के साथ डेटा रूपांतरण, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन।

A

Йерун Янссенс, Тейс Ньюдорп

एआई और एमएल
RU
पायथन लाइब्रेरीज़ भाग 2. व्यावहारिक अनुप्रयोग

पायथन लाइब्रेरीज़ भाग 2. व्यावहारिक अनुप्रयोग

B

Джейд Картер

एआई और एमएल
RU
GenAI और Python के साथ डेटा विश्लेषण

GenAI और Python के साथ डेटा विश्लेषण

A

Артур Гуджа, Марлена Сивяк, Мариан Сивяк

एआई और एमएल
RU
बिग डेटा प्रोसेसिंग के तरीके और तकनीकें

बिग डेटा प्रोसेसिंग के तरीके और तकनीकें

A

М.М. Железнов

एआई और एमएल
RU
बिग डेटा। आधुनिक फ्रेमवर्क और एप्लिकेशन डेवलपमेंट

बिग डेटा। आधुनिक फ्रेमवर्क और एप्लिकेशन डेवलपमेंट

A

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

एआई और एमएल
RU
आधुनिक डेटा माइनिंग तकनीकें

आधुनिक डेटा माइनिंग तकनीकें

A

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

एआई और एमएल
RU
सिलेन डी, मेसमैन ए डेटा साइंस और बिग डेटा की मूल बातें: पायथन और विज्ञान.PDF

सिलेन डी, मेसमैन ए डेटा साइंस और बिग डेटा की मूल बातें: पायथन और विज्ञान.PDF

F

Д. Силен, А. Мейсман

एआई और एमएल
RU
क्लाउड में BigData के साथ काम करना। Microsoft Azure के उदाहरणों के साथ डेटा प्रोसेसिंग और स्टोरेज

क्लाउड में BigData के साथ काम करना। Microsoft Azure के उदाहरणों के साथ डेटा प्रोसेसिंग और स्टोरेज

A

Сенько А.

एआई और एमएल
RU
बस बिग डेटा

बस बिग डेटा

A

Жукова М. В., Деменок С. Л.

एआई और एमएल
RU
वितरित डेटाबेस संगठन के सिद्धांत

वितरित डेटाबेस संगठन के सिद्धांत

A

М. Тамер Ёcy, Патрик Вальдуриес

डेटाबेस
RU
डेटा स्ट्रीम प्रोसेसिंग पाइपलाइन

डेटा स्ट्रीम प्रोसेसिंग पाइपलाइन

F

Andrew Psaltis

एआई और एमएल
RU
डेटा स्ट्रीम प्रोसेसिंग

डेटा स्ट्रीम प्रोसेसिंग

F
एआई और एमएल
RU
बिग डेटा के मूल सिद्धांत.PDF

बिग डेटा के मूल सिद्धांत.PDF

F
एआई और एमएल
RU
डेटा साइंस: एक शैक्षिक पाठ्यक्रम

डेटा साइंस: एक शैक्षिक पाठ्यक्रम

A

Стивен С. Скиена

एआई और एमएल
RU
बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग

बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग

F

Бастиан Шарден, Лука Массарон, Альберто Боскетти

एआई और एमएल
RU
सदियों से वैज्ञानिक रूप से दुनिया को समझने में सांख्यिकी की महत्वपूर्ण भूमिका रही है, और बड़े डेटा के युग में इस विषय की बुनियादी समझ और सांख्यिकीय साक्षरता अत्यंत महत्वपूर्ण हो गई है। डेविड स्पीगलहाल्टर आपको तकनीकी विवरणों से बोझिल किए बिना सांख्यिकी के सिद्धांत और व्यवहार के एक रोचक परिचय में आमंत्रित करते हैं।

सदियों से वैज्ञानिक रूप से दुनिया को समझने में सांख्यिकी की महत्वपूर्ण भूमिका रही है, और बड़े डेटा के युग में इस विषय की बुनियादी समझ और सांख्यिकीय साक्षरता अत्यंत महत्वपूर्ण हो गई है। डेविड स्पीगलहाल्टर आपको तकनीकी विवरणों से बोझिल किए बिना सांख्यिकी के सिद्धांत और व्यवहार के एक रोचक परिचय में आमंत्रित करते हैं।

B

Дэвид Шпигельхалтер

एल्गोरिदम और सिद्धांत
RU
R पर प्रोग्रामिंग की कला। बिग डेटा में गहराई से उतरना

R पर प्रोग्रामिंग की कला। बिग डेटा में गहराई से उतरना

A

Норман Мэтлофф

एल्गोरिदम और सिद्धांत
RU
SQL Server 2019 के नवाचार। बिग डेटा और मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग

SQL Server 2019 के नवाचार। बिग डेटा और मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग

A

Боб Уорд

डेटाबेस
RU
फैशन के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता

फैशन के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता

A

Андрей Голуб

एआई और एमएल
RU
R प्रोग्रामिंग भाषा और वातावरण। शैक्षिक मैनुअल।

R प्रोग्रामिंग भाषा और वातावरण। शैक्षिक मैनुअल।

A

А.В. Золотарюк

प्रोग्रामिंग भाषाएँ
RU
Python: कृत्रिम बुद्धिमत्ता, बिग डेटा और क्लाउड कंप्यूटिंग

Python: कृत्रिम बुद्धिमत्ता, बिग डेटा और क्लाउड कंप्यूटिंग

A

Пол Дейтел, Харви Дейтел

एआई और एमएल
RU
बिग डेटा। क्यों, क्या और कैसे?

बिग डेटा। क्यों, क्या और कैसे?

A

Алена Запорожан

एआई और एमएल
RU
अति-तेज़ पायथन। बड़े डेटा सेट के साथ काम करने के लिए प्रभावी तकनीकें

अति-तेज़ पायथन। बड़े डेटा सेट के साथ काम करने के लिए प्रभावी तकनीकें

A

Тиаго Антао

प्रोग्रामिंग भाषाएँ
EN
डास्क के साथ पायथन स्केलिंग: डेटा साइंस से मशीन लर्निंग तक

डास्क के साथ पायथन स्केलिंग: डेटा साइंस से मशीन लर्निंग तक

A

Holden Karau, Mika Kimmins

एआई और एमएल
RU
Python. एक्सप्रेस कोर्स. तीसरा संस्करण

Python. एक्सप्रेस कोर्स. तीसरा संस्करण

A

Наоми Седер

प्रोग्रामिंग भाषाएँ
EN
प्रैक्टिकल डेटा साइंस विथ पायथन 3: डेटा से एक्शनेबल इनसाइट्स का संश्लेषण

प्रैक्टिकल डेटा साइंस विथ पायथन 3: डेटा से एक्शनेबल इनसाइट्स का संश्लेषण

A

Ervin Varga

एआई और एमएल
RU
बिग डेटा प्रोसेसिंग

बिग डेटा प्रोसेसिंग

B

Джейд Картер

एआई और एमएल
RU
बिग डेटा विश्लेषण। प्रौद्योगिकियाँ और विधियाँ

बिग डेटा विश्लेषण। प्रौद्योगिकियाँ और विधियाँ

B

Не указан

एआई और एमएल
EN
मशीन लर्निंग और डेटा साइंस: मूल सिद्धांत और अनुप्रयोग

मशीन लर्निंग और डेटा साइंस: मूल सिद्धांत और अनुप्रयोग

A

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

एआई और एमएल
EN
Java डीप लर्निंग एसेंशियल्स

Java डीप लर्निंग एसेंशियल्स

A

Yusuke Sugomori

एआई और एमएल
EN
पायथन® का परिचय: कंप्यूटर विज्ञान और डेटा विज्ञान के लिए - एआई, बिग डेटा और क्लाउड के साथ प्रोग्रामिंग सीखना

पायथन® का परिचय: कंप्यूटर विज्ञान और डेटा विज्ञान के लिए - एआई, बिग डेटा और क्लाउड के साथ प्रोग्रामिंग सीखना

A

Paul Deitel & Harvey Deitel

एआई और एमएल
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