Principles and Practice of Big Data : Preparing, Sharing, and Analyzing Complex Information
Lingua: inglese
Editore: Elsevier LTD, 2018
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Principles and Practice of Big Data: Preparing, Sharing, and Analyzing Complex Information, Second Edition updates and expands on the first edition, bringing a set of techniques and algorithms that are tailored to Big Data projects. The book stresses the point that most data analyses conducted on large, complex data sets can be achieved without the use of specialized suites of software (e.g., Hadoop), and without expensive hardware (e.g., supercomputers). The core of every algorithm described in the book can be implemented in a few lines of code using just about any popular programming language (Python snippets are provided). Through the use of new multiple examples, this edition demonstrates that if we understand our data, and if we know how to ask the right questions, we can learn a great deal from large and complex data collections. The book will assist students and professionals from all scientific backgrounds who are interested in stepping outside the traditional boundaries of their chosen academic disciplines.…
Codice articolo 9780128156094
- Titolo
- Principles and Practice of Big Data : Preparing, Sharing, and Analyzing Complex Information
- Autore
- Jules Berman
- Editore
- Elsevier LTD
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0128156090
- ISBN 13
- 9780128156094
- Edizione
- seconda edizione
- Peso dell'articolo
- 1009 grammi
- Dimensioni
- 233x189x30 mm
Principles and Practice of Big Data: Preparing, Sharing, and Analyzing Complex Information, Second Edition updates and expands on the first edition, bringing a set of techniques and algorithms that are tailored to Big Data projects. The book stresses the point that most data analyses conducted on large, complex data sets can be achieved without the use of specialized suites of software (e.g., Hadoop), and without expensive hardware (e.g., supercomputers). The core of every algorithm described in the book can be implemented in a few lines of code using just about any popular programming language (Python snippets are provided).
Through the use of new multiple examples, this edition demonstrates that if we understand our data, and if we know how to ask the right questions, we can learn a great deal from large and complex data collections. The book will assist students and professionals from all scientific backgrounds who are interested in stepping outside the traditional boundaries of their chosen academic disciplines.
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