Livros — big data

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Inteligência Artificial para Leigos, 2ª edição

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A

John Paul Mueller, Luca Massaron

IA e ML
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Practical Hive: Um guia para o sistema de data warehouse do Hadoop

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A

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

IA e ML
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Lago de dados para empresas: Aproveitando a arquitetura Lambda para construir um lago de dados empresarial

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A

Tomcy John, Pankaj Misra

Bancos de dados
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Big Data, Data Mining e Machine Learning: Criação de valor para líderes empresariais e profissionais

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A

Jared Dean

IA e ML
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Big Data para Leigos

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

IA e ML
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Manual de tecnologias de Big Data

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A

Albert Y. Zomaya, Sherif Sakr

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

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A

William Hawkins

IA e ML
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Introdução ao Greenplum para análise de big data

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A

Sunila Gollapudi

IA e ML
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Engenharia de dados com Scala e Spark

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A

Eric Tome, Rupam Bhattacharjee, David Radford

IA e ML
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Programação orientada a dados

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Йонатан Шарвит

Desenvolvimento de Software
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Introdução ao .NET para Apache Spark: processamento distribuído para conjuntos de dados massivos

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Ed Elliott

Linguagens de programação
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Decifrando arquiteturas de dados: escolhendo entre um data warehouse moderno, data fabric, data lakehouse e data mesh

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James Serra

IA e ML
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Gerenciamento e análise de big data

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Brij B Gupta, Mamta

IA e ML
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Desenvolvimento de algoritmos. Abordagem de engenharia

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Паоло Феррагина

Algoritmos e teoria
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Ciência de dados para leigos, 3ª edição

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Lillian Pierson

IA e ML
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Teste, Controle e Otimização de Código Java

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Desenvolvimento de Software
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Os Critérios Essenciais dos Bancos de Dados de Grafos

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Ricky Sun

Algoritmos e teoria
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Lakshmanan V., Tajiani D. - Google BigQuery (Bestsellers O’Reilly) - 2021

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В. Лакшманан, Д. Тайджани

Bancos de dados
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Equipes de Dados: Um Modelo de Gestão Unificado para Equipes de Sucesso Focadas em Dados

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Jesse Anderson

IA e ML
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Python Polars: Guia Completo. Transformação, Análise e Visualização de Dados com DataFrames Rápidos e Eficientes

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Йерун Янссенс, Тейс Ньюдорп

IA e ML
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Bibliotecas Python Parte 2. Aplicação Prática

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Джейд Картер

IA e ML
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Análise de dados com GenAI e Python

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Артур Гуджа, Марлена Сивяк, Мариан Сивяк

IA e ML
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Métodos e tecnologias de processamento de big data

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М.М. Железнов

IA e ML
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Big Data. Frameworks Modernos e Desenvolvimento de Aplicações

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

IA e ML
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Tecnologias modernas de análise de dados

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

IA e ML
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Silen D, Meisman A. Fundamentos de Data Science e Big Data: Python e Ciência de Dados.PDF

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F

Д. Силен, А. Мейсман

IA e ML
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Trabalhando com BigData em nuvens. Processamento e armazenamento de dados com exemplos do Microsoft Azure

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Сенько А.

IA e ML
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Apenas Big Data

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Жукова М. В., Деменок С. Л.

IA e ML
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Princípios de organização de bancos de dados distribuídos

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М. Тамер Ёcy, Патрик Вальдуриес

Bancos de dados
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Pipeline de Processamento de Dados em Fluxo

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Andrew Psaltis

IA e ML
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Processamento de dados em fluxo

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IA e ML
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Fundamentos de Big Data.PDF

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IA e ML
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Ciência de Dados: Curso de Aprendizagem

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Стивен С. Скиена

IA e ML
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Aprendizado de Máquina em Larga Escala

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Бастиан Шарден, Лука Массарон, Альберто Боскетти

IA e ML
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A estatística desempenhou um papel fundamental na compreensão científica do mundo ao longo dos séculos, e na era dos grandes dados, o entendimento básico dessa disciplina e a literacia estatística tornam-se criticamente importantes. David Spiegelhalter convida você para uma introdução cativante à teoria e prática da estatística, livre de detalhes técnicos.

A estatística desempenhou um papel fundamental na compreensão científica do mundo ao longo dos séculos, e na era dos grandes dados, o entendimento básico dessa disciplina e a literacia estatística tornam-se criticamente importantes. David Spiegelhalter convida você para uma introdução cativante à teoria e prática da estatística, livre de detalhes técnicos.

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Дэвид Шпигельхалтер

Algoritmos e teoria
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A Arte da Programação em R. Mergulhando em Big Data

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Норман Мэтлофф

Algoritmos e teoria
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Inovações do SQL Server 2019. Utilização de tecnologias de big data e aprendizado de máquina

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Боб Уорд

Bancos de dados
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Inteligência Artificial para a Moda

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Андрей Голуб

IA e ML
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Linguagens e Ambiente de Programação R. Manual de Estudo

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А.В. Золотарюк

Linguagens de programação
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Python: Inteligência Artificial, Big Data e Computação em Nuvem

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Пол Дейтел, Харви Дейтел

IA e ML
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Big Data. Por que, o que e como?

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Алена Запорожан

IA e ML
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Python Super Rápido. Técnicas Eficientes para Trabalhar com Grandes Conjuntos de Dados

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Тиаго Антао

Linguagens de programação
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Escalando Python com Dask: Da Ciência de Dados ao Aprendizado de Máquina

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Holden Karau, Mika Kimmins

IA e ML
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Python. Curso Expresso. 3ª edição

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Наоми Седер

Linguagens de programação
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Ciência de Dados Prática com Python 3: Sintetizando Insights Acionáveis a partir de Dados

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Ervin Varga

IA e ML
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Processamento de Big Data

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Джейд Картер

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Análise de Big Data. Tecnologias e Métodos

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B

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IA e ML
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Machine Learning e Data Science: Fundamentos e Aplicações

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

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Fundamentos de Deep Learning em Java

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Yusuke Sugomori

IA e ML
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Introdução ao Python® para Ciência da Computação e Ciência de Dados: Aprendendo a Programar com IA, Big Data e a Nuvem

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Paul Deitel & Harvey Deitel

IA e ML
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