9781484230534 - practical data science: a guide to building the technology stack for turning data lakes into business assets di vermeulen, andreas franois (29 risultati)
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Paperback. Condizione: New. Learn how to build a data science technology stack and perform good data science with repeatable methods. You will learn how to turn data lakes into business assets.The data science technology stack demonstrated in Practical Data Science is built from components in general use in the industry. Data sc…ientist Andreas Vermeulen demonstrates in detail how to build and provision a technology stack to yield repeatable results. He shows you how to apply practical methods to extract actionable business knowledge from data lakes consisting of data from a polyglot of data types and dimensions.What You'll LearnBecome fluent in the essential concepts and terminology of data science and data engineering Build and use a technology stack that meets industry criteriaMaster the methods for retrieving actionable business knowledgeCoordinate the handling ofpolyglot data types in a data lake for repeatable resultsWho This Book Is ForData scientists and data engineers who are required to convert data from a data lake into actionable knowledge for their business, and students who aspire to be data scientists and data engineers.
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Paperback. Condizione: New. Learn how to build a data science technology stack and perform good data science with repeatable methods. You will learn how to turn data lakes into business assets.The data science technology stack demonstrated in Practical Data Science is built from components in general use in the industry. Data sc…ientist Andreas Vermeulen demonstrates in detail how to build and provision a technology stack to yield repeatable results. He shows you how to apply practical methods to extract actionable business knowledge from data lakes consisting of data from a polyglot of data types and dimensions.What You'll LearnBecome fluent in the essential concepts and terminology of data science and data engineering Build and use a technology stack that meets industry criteriaMaster the methods for retrieving actionable business knowledgeCoordinate the handling ofpolyglot data types in a data lake for repeatable resultsWho This Book Is ForData scientists and data engineers who are required to convert data from a data lake into actionable knowledge for their business, and students who aspire to be data scientists and data engineers.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Practical Data Science | A Guide to Building the Technology Stack for Turning Data Lakes into Business Assets | Andreas Francois Vermeulen | Taschenbuch | xxv | Englisch | 2018 | APress | EAN 9781484230534 | Verantwortliche Person für die EU: APress in Springer Science + Business Media, Heidelberger… Platz 3, 14197 Berlin, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Learn how to build a data science technology stack and perform good data science with repeatable methods. You will learn how to turn data lakes into business assets.The data science technology stack demonstrated in Practical Data S…cience is built from components in general use in the industry. Data scientist Andreas Vermeulen demonstrates in detail how to build and provision a technology stack to yield repeatable results. He shows you how to apply practical methods to extract actionable business knowledge from data lakes consisting of data from a polyglot of data types anddimensions.What You'll LearnBecome fluent in the essential concepts and terminology of data science and data engineeringBuild and use a technology stack that meets industry criteriaMaster the methods for retrieving actionable business knowledgeCoordinate the handling ofpolyglot data types in a data lake for repeatable resultsWho This Book Is ForData scientists and data engineers who are required to convert data from a data lake into actionable knowledge for their business, and students who aspire to be data scientists and data engineers 805 pp. Englisch.
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