Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных (pdf+epub)
Автор:
Жанр:
Год написания книги: 2017
Тэги:
Cегодня Big Data – это большой бизнес.
Нашей жизнью управляет информация, и извлечение выгоды из нее становится центральным моментом в работе современных организаций. Неважно, кто вы – деловой человек, работающий с аналитикой, начинающий программист или разработчик, «Теоретический минимум по Big Data» позволит не утонуть в бушующем океане современных технологий и 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…
Далее
На сайте электронной библиотеки Litportal вы можете скачать книгу Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных (pdf+epub) в формате fb2.zip, txt, txt.zip, rtf.zip, a4.pdf, a6.pdf, mobi.prc, epub, ios.epub, fb3. У нас можно прочитать отзывы и рецензии о этом произведении.
Скачать книгу в форматах
Читать онлайн
Отзывы о книге Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных (pdf+epub)
HasfjordCoburg
Отзыв с LiveLib от Ноября г.,
Абсолютно поверхностный обзор основных алгоритмов и подходов, подойдет как опорный текст для дальнейшего углубления, нет ни одной формулы, ни одной строчки кода, есть относительно полезные графики и понятные описания достоинств и недостатков рассмотренных методов
PureVirtual
Отзыв с LiveLib от Ноября г.,
Книга не имеет отношения к заявленной на обложке крупным шрифтом теме «BIG DATA». В оригинале она называется «Data Science for the Layman» («Наука о данных для неспециалистов»). В ней затрагивается десяток вполне традиционных подходов к анализу данных (регрессионный анализ, PCA, SVM, деревья решений и т. п.), ни один из которых не связан со спецификой big data (что и понятно — авторы ведь даже не подозревали, что пишут книгу про большие данные!).Помимо этого неприятного маркетингового хода разочаровало и содержимое книги. Такое впечатление, что это конспект ленивого студента, который записывал для галочки какие-то красивые слова, но сразу засыпал при появлении на доске формул. Человек, прочитавший хоть одну книгу-ликбез про анализ данных, вряд ли найдёт здесь что-то новое, а совершенно не знакомый с темой читатель вряд ли узнает что-нибудь полезное.В общем, получилась странная брошюрка ни о чём с модным словом на обложке (и ценой серьёзной книги).