Principles practice big data di berman jules (28 risultati)
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Paperback. Condizione: New. 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 larg…e, 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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Taschenbuch. Condizione: Neu. Principles and Practice of Big Data | Preparing, Sharing, and Analyzing Complex Information | Jules Berman | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2018 | Elsevier LTD | EAN 9780128156094 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri…[dot]de | Anbieter: preigu.
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Paperback. Condizione: New. 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 larg…e, 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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paperback. Condizione: New. Paperback. Pub Date: 2020-06-01 Pages: 372 Publisher: Machinery Industry Press When big data resources become more and more complex. more powerful computer systems can no longer solve the problem.?This book takes us to revisit the data preparation process. focusing on the most important but often over…looked topics-identifiers. immutability. introspection. and data indexing.?In addition. the book also covers common content related to big data design. architecture. operation and analysis. as we.
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Paperback. Condizione: Brand New. 2nd edition. 452 pages. 9.00x7.50x1.25 inches. In Stock. This item is printed on demand.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 482 pp. Englisch.
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