Книги — big data

EN
Искусственный интеллект для чайников, 2-е издание

Искусственный интеллект для чайников, 2-е издание

A

John Paul Mueller, Luca Massaron

AI и ML
EN
Practical Hive: Руководство по системе хранилища данных Hadoop

Practical Hive: Руководство по системе хранилища данных Hadoop

A

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

AI и ML
EN
Озеро данных для предприятий: использование лямбда-архитектуры для построения корпоративного озера данных

Озеро данных для предприятий: использование лямбда-архитектуры для построения корпоративного озера данных

A

Tomcy John, Pankaj Misra

Базы данных
EN
Большие данные, интеллектуальный анализ данных и машинное обучение: создание ценности для руководителей бизнеса и практиков

Большие данные, интеллектуальный анализ данных и машинное обучение: создание ценности для руководителей бизнеса и практиков

A

Jared Dean

AI и ML
EN
Большие данные для чайников

Большие данные для чайников

A

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

AI и ML
EN
Справочник по технологиям больших данных

Справочник по технологиям больших данных

A

Albert Y. Zomaya, Sherif Sakr

AI и ML
EN
AI Essentials Guide: Principles for Navigating the Next Tech Renaissance

AI Essentials Guide: Principles for Navigating the Next Tech Renaissance

A

William Hawkins

AI и ML
EN
Начало работы с Greenplum для анализа больших данных

Начало работы с Greenplum для анализа больших данных

A

Sunila Gollapudi

AI и ML
EN
Инженерия данных с Scala и Spark

Инженерия данных с Scala и Spark

A

Eric Tome, Rupam Bhattacharjee, David Radford

AI и ML
RU
Дата-ориентированное программирование

Дата-ориентированное программирование

A

Йонатан Шарвит

Разработка ПО
EN
Знакомство с .NET для Apache Spark: распределенная обработка массивных наборов данных

Знакомство с .NET для Apache Spark: распределенная обработка массивных наборов данных

A

Ed Elliott

Языки программирования
EN
Расшифровка архитектур данных: выбор между современным хранилищем данных, фабрикой данных, озером данных и сеткой данных

Расшифровка архитектур данных: выбор между современным хранилищем данных, фабрикой данных, озером данных и сеткой данных

A

James Serra

AI и ML
EN
Управление и анализ больших данных

Управление и анализ больших данных

A

Brij B Gupta, Mamta

AI и ML
RU
Разработка алгоритмов. Инженерный подход

Разработка алгоритмов. Инженерный подход

A

Паоло Феррагина

Алгоритмы и теория
EN
Наука о данных для чайников, 3-е издание

Наука о данных для чайников, 3-е издание

A

Lillian Pierson

AI и ML
RU
Тестирование, контроль и оптимизация кода Java

Тестирование, контроль и оптимизация кода Java

A

Автор не указан

Разработка ПО
EN
The Essential Criteria of Graph Databases

The Essential Criteria of Graph Databases

A

Ricky Sun

Алгоритмы и теория
RU
Лакшманан В., Тайджани Д. - Google BigQuery (Бестселлеры O’Reilly) - 2021

Лакшманан В., Тайджани Д. - Google BigQuery (Бестселлеры O’Reilly) - 2021

A

В. Лакшманан, Д. Тайджани

Базы данных
EN
Data Teams: A Unified Management Model for Successful Data-Focused Teams

Data Teams: A Unified Management Model for Successful Data-Focused Teams

A

Jesse Anderson

AI и ML
RU
Python Polars: подробное руководство. Преобразование, анализ и визуализация данных с помощью быстрых и эффективных датафреймов

Python Polars: подробное руководство. Преобразование, анализ и визуализация данных с помощью быстрых и эффективных датафреймов

A

Йерун Янссенс, Тейс Ньюдорп

AI и ML
RU
Библиотеки Python Часть 2. Практическое применение

Библиотеки Python Часть 2. Практическое применение

B

Джейд Картер

AI и ML
RU
Анализ данных с помощью GenAI и Python

Анализ данных с помощью GenAI и Python

A

Артур Гуджа, Марлена Сивяк, Мариан Сивяк

AI и ML
RU
Методы и технологии обработки больших данных

Методы и технологии обработки больших данных

A

М.М. Железнов

AI и ML
RU
Большие данные. Современные фреймворки и разработка приложений

Большие данные. Современные фреймворки и разработка приложений

A

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

AI и ML
RU
Современные технологии интеллектуального анализа данных

Современные технологии интеллектуального анализа данных

A

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

AI и ML
RU
Силен Д , Мейсман А Основы Data Science и Big Data Python и наука.PDF

Силен Д , Мейсман А Основы Data Science и Big Data Python и наука.PDF

F

Д. Силен, А. Мейсман

AI и ML
RU
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

A

Сенько А.

AI и ML
RU
Просто Big Data

Просто Big Data

A

Жукова М. В., Деменок С. Л.

AI и ML
RU
Принципы организации распределенных баз данных

Принципы организации распределенных баз данных

A

М. Тамер Ёcy, Патрик Вальдуриес

Базы данных
RU
Потоковая обработка данных Конвейер

Потоковая обработка данных Конвейер

F

Andrew Psaltis

AI и ML
RU
Потоковая обработка данных

Потоковая обработка данных

F
AI и ML
RU
Основы Big Data.PDF

Основы Big Data.PDF

F
AI и ML
RU
Наука о данных: учебный курс

Наука о данных: учебный курс

A

Стивен С. Скиена

AI и ML
RU
Крупномасштабное машинное обучение

Крупномасштабное машинное обучение

F

Бастиан Шарден, Лука Массарон, Альберто Боскетти

AI и ML
RU
Статистика играла ключевую роль в научном познании мира на протяжении веков, а в эпоху больших данных базовое понимание этой дисциплины и статистическая грамотность становятся критически важными. Дэвид Шпигельхалтер приглашает вас в не обремененное техническими деталями увлекательное знакомство с теорией и практикой статистики.

Статистика играла ключевую роль в научном познании мира на протяжении веков, а в эпоху больших данных базовое понимание этой дисциплины и статистическая грамотность становятся критически важными. Дэвид Шпигельхалтер приглашает вас в не обремененное техническими деталями увлекательное знакомство с теорией и практикой статистики.

B

Дэвид Шпигельхалтер

Алгоритмы и теория
RU
Искусство программирования на R. Погружение в большие данные

Искусство программирования на R. Погружение в большие данные

A

Норман Мэтлофф

Алгоритмы и теория
RU
Инновации SQL Server 2019. Использование технологий больших данных и машинного обучения

Инновации SQL Server 2019. Использование технологий больших данных и машинного обучения

A

Боб Уорд

Базы данных
RU
Искусственный интеллект для моды

Искусственный интеллект для моды

A

Андрей Голуб

AI и ML
RU
Языки и среда программирования R. Учебное пособие

Языки и среда программирования R. Учебное пособие

A

А.В. Золотарюк

Языки программирования
RU
Python: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления

Python: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления

A

Пол Дейтел, Харви Дейтел

AI и ML
RU
Большие данные. Зачем, что и как?

Большие данные. Зачем, что и как?

A

Алена Запорожан

AI и ML
RU
Сверхбыстрый Python. Эффективные техники для работы с большими наборами данных

Сверхбыстрый Python. Эффективные техники для работы с большими наборами данных

A

Тиаго Антао

Языки программирования
EN
Scaling Python with Dask: From Data Science to Machine Learning

Scaling Python with Dask: From Data Science to Machine Learning

A

Holden Karau, Mika Kimmins

AI и ML
RU
Python. Экспресс-курс. 3-е издание

Python. Экспресс-курс. 3-е издание

A

Наоми Седер

Языки программирования
EN
Practical Data Science with Python 3: Synthesizing Actionable Insights from Data

Practical Data Science with Python 3: Synthesizing Actionable Insights from Data

A

Ervin Varga

AI и ML
RU
Обработка больших данных

Обработка больших данных

B

Джейд Картер

AI и ML
RU
Анализ больших данных. Технологии и методы

Анализ больших данных. Технологии и методы

B

Не указан

AI и ML
EN
Machine Learning and Data Science: Fundamentals and Applications

Machine Learning and Data Science: Fundamentals and Applications

A

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

AI и ML
EN
Java Deep Learning Essentials

Java Deep Learning Essentials

A

Yusuke Sugomori

AI и ML
EN
Intro to Python® for Computer Science and Data Science: Learning to Program with AI, Big Data and the Cloud

Intro to Python® for Computer Science and Data Science: Learning to Program with AI, Big Data and the Cloud

A

Paul Deitel & Harvey Deitel

AI и ML
12 →