Книги
AI и ML
Data Science
Теоретический минимум по Big Data. Всё, что нужно знать о больших данных

Теоретический минимум по Big Data. Всё, что нужно знать о больших данных

B

Теоретический минимум по Big Data. Всё, что нужно знать о больших данных

big data data science machine learning algorithms data analysis beginner guide practical applications

Автор: Ын Анналин, Су Кеннет
Издательство: Питер
Год: 2019
Язык: Русский; 75

Оцените книгу

Чтобы читать книгу, войдите / зарегистрируйтесь

Ознакомительный фрагмент

Похожие книги

Теоретический минимум по Computer Science. Все, что нужно программисту и разработчику

Теоретический минимум по Computer Science. Все, что нужно программисту и разработчику

Владстон Феррейра Фило

Python. Системный анализ данных, расчеты и моделирование

Python. Системный анализ данных, расчеты и моделирование

Иоаким Сунднес

Работа с BigData в облаках. Обработка и хранение данных с примерами из Microsoft Azure

Работа с BigData в облаках. Обработка и хранение данных с примерами из Microsoft Azure

Сенько А.

Методы программирования в задачах и примерах на C/C++

Методы программирования в задачах и примерах на C/C++

В. Д. Валединский, А. А. Корнев

Сверхбыстрый Python. Эффективные техники для работы с большими наборами данных

Сверхбыстрый Python. Эффективные техники для работы с большими наборами данных

Тиаго Антао

Computer Science: основы программирования на Java, ООП, алгоритмы и структуры данных

Computer Science: основы программирования на Java, ООП, алгоритмы и структуры данных

Роберт Седжвик, Кевин Уэйн

Введение в эволюционную информатику

Введение в эволюционную информатику

Роберт Маркс, Уильям Дембски, Уинстон Эверт

Современные технологии интеллектуального анализа данных

Современные технологии интеллектуального анализа данных

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

Машинное обучение для бизнеса и маркетинга

Машинное обучение для бизнеса и маркетинга

Илья Кацов

Машинное обучение без лишних слов

Машинное обучение без лишних слов

Андрей Бурков