Книги / Компьютерная литература / Разработка ПО / Базы данных. СУБД / Общие вопросы

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

Ын Анналин, Су Кеннет

Код товара: 3391198

(0 оценок)Оценить

ОтзывНаписать отзыв

ВопросЗадать вопрос

1 / 10

PDF

1 / 10

Нет в наличии

Доставим в

г. Москва

Курьером

бесплатно от 10 000 ₽

В пункт выдачи

от 155 ₽

бесплатно от 10 000 ₽

Точная стоимость доставки рассчитывается при оформлении заказа

Издательство:

Питер

Оригинальное название:

Numsense! Data Science for the Layman. No Math Added

Год издания:

Серия:

Библиотека программиста

Редактор:

Тульцева К.

Переводчик:

Тимохин А.

Описание

Характеристики

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.

количество томов

количество страниц

208 стр.

переплет

Мягкая обложка

размеры

205x141x10 мм

страна изготовления

Россия

цвет

Белый

тип бумаги

офсетная (60-220 г/м2)

формат

60x90/16 (145x215 мм)

ISBN

978-5-4461-1040-7

тираж

1000 экз.

стандарт

13 шт.

возрастная категория

16+

вес

214 г

код в Майшоп

3391198

язык

русский

Содержание

Предисловие
Введение
Почему Data Science?
Глава 1. Об основах без лишних слов
Глава 2. Кластеризация методом к-средних
Глава 3. Метод главных компонент
Глава 4. Ассоциативные правила
Глава 5. Анализ социальных сетей
Глава 6. Регрессионный анализ
Глава 7. Метод k-ближайших соседей и
обнаружение аномалий
Глава 8. Метод опорных векторов
Глава 9. Дерево решений
Глава 10. Случайные леса
Глава 11. Нейронные сети
Глава 12. А/В-тестирование и многорукие бандиты
Приложения
Глоссарий
Литература и ссылки на источники
Об авторах

Отзывы

Вопросы

Поделитесь своим мнением об этом товаре с другими покупателями — будьте первыми!

Дарим бонусы за отзывы!

За какие отзывы можно получить бонусы?

За уникальные, информативные отзывы, прошедшие модерацию

Как получить больше бонусов за отзыв?

Публикуйте фото или видео к отзыву
Пишите отзывы на товары с меткой "Бонусы за отзыв"

Правила начисления бонусов

Задайте вопрос, чтобы узнать больше о товаре

Если вы обнаружили ошибку в описании товара «Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных» (авторы: Ын Анналин, Су Кеннет), то выделите её мышкой и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо, что помогаете нам стать лучше!