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

Cегодня Big Data — это большой бизнес. Нашей жизнью управляет информация, и извлечение выгоды из нее становится центральным моментом в работе современных организаций. Не важно кто вы - деловой человек, работающий с аналитикой, начинающий программист или разработчик, - "Теоретический минимум по Big Data" позволит разобраться в основах новой и стремительно развивающейся отрасли обработки больших данных.Хотите узнать о больших данных и механизмах работы с ними? Каждому алгоритму посвящена отдельная глава, в которой не только объясняются основные принципы работы, но и даются примеры использования в реальных задачах. Большое количество иллюстраций и простые комментарии позволят легко разобраться в самых сложных аспектах Big Data."Отличная визуализация концепций машинного обучения позволяет «нетехнарям» интуитивно понять сложные абстрактные понятия. Это лаконичная и точная выжимка содержит теоретический минимум информации, необходимый для первого знакомства с Big Data."Этан Чен, автор курса CS 102: Big Data, Стэнфордский университет

Ын Анналин, Су Кеннет Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных

Сегодня Big Data - это большой бизнес. Нашей жизнью управляет информация, и извлечение выгоды из нее становится центральным моментом в работе современных организаций. Не важно кто вы - деловой человек, работающий с аналитикой, начинающий программист или разработчик, - "Теоретический минимум по Big Data" позволит разобраться в основах новой и стремительно развивающейся отрасли обработки больших данных. Хотите узнать о больших данных и механизмах работы с ними? Каждому алгоритму посвящена отдельная глава, в которой не только объясняются основные принципы работы, но и даются примеры использования в реальных задачах. Большое количество иллюстраций и простые комментарии позволят легко разобраться в самых сложных аспектах Big Data. "Отличная визуализация концепций машинного обучения позволяет "нетехнарям" интуитивно понять сложные абстрактные понятия. Это лаконичная и точная выжимка содержит теоретический минимум информации, необходимый для первого знакомства с Big Data." Этан Чен, автор курса CS 102: Big Data, Стэнфордский университет

Теоретический минимум по Computer Science. Сети, криптография и data science

Хватит тратить время на занудные учебники! Это краткое и простое руководство предназначено для читателей, не заботящихся об академических формальностях. Большинство технологических прорывов нашей эпохи происходят в цифровой среде, создаваемой программистами. Ученые-компьютерщики объединяют различные области исследований и расширяют возможности этого нового мира. Чтобы научиться плавать в океане информации, необходимо разбираться в основах сетевых технологий, криптографии и науке о данных.Вы узнаете как эффективно манипулировать данными, освоите машинное обучение и современные концепциии безопасности.Раскройте мощь Computer Science и станьте гуру цифровой эпохи!

Теоретический минимум по Computer Science. Сети, криптография и data science

Хватит тратить время на занудные учебники! Это краткое и простое руководство предназначено для читателей, не заботящихся об академических формальностях. Большинство технологических прорывов нашей эпохи происходят в цифровой среде, создаваемой программистами. Ученые-компьютерщики объединяют различные области исследований и расширяют возможности этого нового мира. Чтобы научиться плавать в океане информации, необходимо разбираться в основах сетевых технологий, криптографии и науке о данных.Вы узнаете как эффективно манипулировать данными, освоите машинное обучение и современные концепциии безопасности.Раскройте мощь Computer Science и станьте гуру цифровой эпохи!

Ын А. Су К. Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных

Отличная визуализация концепций машинного обучения поможет "нетехнарям" понять Big Data.

Ын А. Су К. Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных

Отличная визуализация концепций машинного обучения поможет "нетехнарям" понять Big Data.

Феррейра В.Ф., Пиктет М. Теоретический минимум по Computer Science. Сети, криптография и data science

Хватит тратить время на занудные учебники! Это краткое и простое руководство предназначено для читателей, не заботящихся об академических формальностях. Большинство технологических прорывов нашей эпохи происходят в цифровой среде, создаваемой программистами. Ученые-компьютерщики объединяют различные области исследований и расширяют возможности этого нового мира. Чтобы научиться плавать в океане информации, необходимо разбираться в основах сетевых технологий, криптографии и науке о данных. Вы узнаете как эффективно манипулировать данными, освоите машинное обучение и современные концепциии безопасности. Раскройте мощь Computer Science и станьте гуру цифровой эпохи!

Теоретический минимум по Computer Science. Сети, криптография и Data Science. Феррейра Фило, Пиктет Мото

Феррейра В.Ф., Пиктет М. Теоретический минимум по Computer Science. Сети, криптография и data science

Хватит тратить время на занудные учебники! Это краткое и простое руководство предназначено для читателей, не заботящихся об академических формальностях. Большинство технологических прорывов нашей эпохи происходят в цифровой среде, создаваемой программистами. Ученые-компьютерщики объединяют различные области исследований и расширяют возможности этого нового мира. Чтобы научиться плавать в океане информации, необходимо разбираться в основах сетевых технологий, криптографии и науке о данных. Вы узнаете как эффективно манипулировать данными, освоите машинное обучение и современные концепциии безопасности. Раскройте мощь Computer Science и станьте гуру цифровой эпохи!

Феррейра Фило Владстон, Пиктет Мото Теоретический минимум по Computer Science. Сети, криптография и data science

Хватит тратить время на занудные учебники! Это краткое и простое руководство предназначено для читателей, не заботящихся об академических формальностях. Большинство технологических прорывов нашей эпохи происходят в цифровой среде, создаваемой программистами. Ученые-компьютерщики объединяют различные области исследований и расширяют возможности этого нового мира. Чтобы научиться плавать в океане информации, необходимо разбираться в основах сетевых технологий, криптографии и науке о данных. Вы узнаете как эффективно манипулировать данными, освоите машинное обучение и современные концепциии безопасности. Раскройте мощь Computer Science и станьте гуру цифровой эпохи!

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

Хватит тратить время на скучные академические фолианты! Изучение Computer Science может быть веселым и увлекательным занятием. Владстон Феррейра Фило знакомит нас с вычислительным мышлением, позволяющим решать любые сложные задачи. Научиться писать код просто — пара недель на курсах, и вы «программист», но чтобы стать профи, который будет востребован всегда и везде, нужны фундаментальные знания. Здесь вы найдете только самую важную информацию, которая необходима каждому разработчику и программисту каждый день. «Эта книга пригодится и для решения повседневных задач. Упреждающая выборка и кэширование помогут сложить рюкзак, параллелизм облегчит готовку на кухне. Ну и, разумеется, ваш программный код будет просто потрясающим.»Владстон Феррейра Фило

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

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

Хватит тратить время на скучные академические фолианты! Изучение Computer Science может быть веселым и увлекательным занятием. Владстон Феррейра Фило знакомит нас с вычислительным мышлением, позволяющим решать любые сложные задачи. Научиться писать код просто - пара недель на курсах, и вы "программист", но чтобы стать профи, который будет востребован всегда и везде, нужны фундаментальные знания. Здесь вы найдете только самую важную информацию, которая необходима каждому разработчику и программисту каждый день. "Эта книга пригодится и для решения повседневных задач. Упреждающая выборка и кэширование помогут сложить рюкзак, параллелизм облегчит готовку на кухне. Ну и, разумеется, ваш программный код будет просто потрясающим".

Тесленко И. Б., Виноградов Д. В., Крылов В. Е. Анализ больших данных. Учебное пособие

Представленное учебное пособие признано формировать определенную систему знаний у студентов в области: информации и особенностях ее хранения и обработки; сущности понятия "Big Data" и ее значении; принципов и подходов к управлению Big Data, а так же современных технологиях хранения данных и инструментариях для их анализа. Соответствует ФГОС ВО последнего поколения. Для студентов бакалавриата, обучающихся по направлениям "Бизнес-информатика" и "Экономика".

Вайгенд Андреас BIG DATA. Вся технология в одной книге

Технологии монетизации больших данных от гигантов рынка — Google, Microsoft, Uber, Twitter, Amazon, Facebook, Netflix и WhatsApp. Вы узнаете, как с помощью Big Data инновационные компании: - следят за поведением пользователей; - определяют круг интересов человека; - управляют репутацией; - формируют мнение потребителей. Андреас Вайгенд — один из ведущих мировых экспертов по будущему Big Data, директор компании Social Data Lab и лектор IT-школы Калифорнийского университета Беркли. Разрабатывал стратегию больших данных компаний Alibaba, Goldman Sachs, Lufthansa, Thomson Reuters, работал руководителем по Big Data компании Amazon. «Невероятно актуальная книга. Андреас Вайгенд, главный data scientist Amazon, поднимает острую и неоднозначную тему: как следует жить в мире полной информационной открытости? И утверждает, что этот «дом со стеклянными стенами» несет в себе не только большие риски, но и потрясающие возможности. Потрясающие возможности, которые открыты и для корпораций, и для обычных людей». — Юрий Мордвин, директор по коммерческим операциям и аналитике ozon.ru

Вайгенд Андреас BIG DATA. Вся технология в одной книге

Технологии монетизации больших данных от гигантов рынка — Google, Microsoft, Uber, Twitter, Amazon, Facebook, Netflix и WhatsApp. Вы узнаете, как с помощью Big Data инновационные компании: - следят за поведением пользователей; - определяют круг интересов человека; - управляют репутацией; - формируют мнение потребителей. Андреас Вайгенд — один из ведущих мировых экспертов по будущему Big Data, директор компании Social Data Lab и лектор IT-школы Калифорнийского университета Беркли. Разрабатывал стратегию больших данных компаний Alibaba, Goldman Sachs, Lufthansa, Thomson Reuters, работал руководителем по Big Data компании Amazon. «Невероятно актуальная книга. Андреас Вайгенд, главный data scientist Amazon, поднимает острую и неоднозначную тему: как следует жить в мире полной информационной открытости? И утверждает, что этот «дом со стеклянными стенами» несет в себе не только большие риски, но и потрясающие возможности. Потрясающие возможности, которые открыты и для корпораций, и для обычных людей». — Юрий Мордвин, директор по коммерческим операциям и аналитике ozon.ru