Суббота, 28 декабря 2024 — 04:26
USD: 100.53 р. EUR: 105.95 р.
28.12.2024
СкидкаГИД

Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных (Тимохин А.В. (переводчик), Ын Анналин, Су Кеннет (соавтор)); Питер, 2019

Книга: Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных (Тимохин А.В. (переводчик), Ын Анналин, Су Кеннет (соавтор)); Питер, 2019

от 465 до 1273 

  • Издатель: Прогресс книга

  • ISBN: 978-5-4461-1040-7

  • EAN: 9785446110407

  • Книги: Программирование

  • ID: 2683584

  • Добавлено: 09.11.2018


Описание


Сегодня 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

Основные характеристики

  • Формат: 140х205
  • Серия: Библиотека программиста
  • Автор(ы): Ын А. , Су К.
  • Год издания: 2020

Смотри также о книге.

СкидкаГИД инфо +

Сервис сравнения цен СкидкаГИД предлагает сравнить цены на товар «Книга: Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных (Тимохин А.В. (переводчик), Ын Анналин, Су Кеннет (соавтор)); Питер, 2019»

По данным нашего сервиса товар предлагался к продаже в 11 магазинах. На сегодняшний день доступен в 5 магазинах: Читай-город, book24, Яндекс.Маркет, Мегамаркет, Onliner BY. По цене от 465 р. до 1273 р., средняя цена составляет 818 р., а самая низкая цена в магазине Яндекс.Маркет. В случае, если для вас на данный момент цена слишком высока, вы можете воспользоваться сервисом «Сообщить о снижении цены» - мы оповестим вас как только цена опустится до желаемого значения. Но будьте внимательны, используя сервис «История цены» можно спрогнозировать в какую сторону изменяется цена, возможно сейчас самое время для покупки.

Кроме сервиса сравнеция цен, наш сайт также позволяет экономить еще двумя способами: промокодный сервис (информация о промокодах, а также скидки и акции на товары), а также собственный кэшбэк сервис. Купить с кешбеком можно в следующих магазинах: Читай-город, book24, Яндекс.Маркет, Onliner BY. А информация о промокодах доступна рядом с ценой от магазина и постоянно обновляется.

Также покупатели оставили 18 отзывов и высоко оценили данный товар. Если у вас есть чем дополнить данные отзывы, напишите свой отзыв. Или оцените уже имеющиеся отзывы +1 -1

О книге

Основные характеристики товара
ПараметрЗначение
ISBN978-5-4461-1040-7
Автор(ы)
АвторЫн Анналин; Су Кеннет
АвторыЫн А.; Су К.
Вес0.209
Возрастное ограничение16+
Год издания2019
Год публикации2020
ИздательПитер
ИздательствоПитер СПб
Кол-во страниц208
Количество книг1
Количество страниц208
ПереплетМягкий (3)
Переплётмягкий
РазделПрограммирование
Размеры14,50 см × 21,50 см × 1,10 см
СерияБиблиотека программиста
Страниц208
ТематикаИнформатика
Тип обложкимягкая
Тираж1700
Формат60х90/16 (140х205 мм)
Язык изданияРусский
ЯзыкРусский

Где купить (5)

Как купить или где мы находимся +

Цена от 465 руб до 1273 руб в 5 магазинах

Также рекомендуем ознакомиться с ценами на Яндекс.Маркет.

Похожие предложения вы можете найти в нашей подборке:
Книги: Анализ данных - издательство "Прогресс книга"
Книги: Анализ данных с ценой 372-558 р.

сообщить о снижении цены
Книга: Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных (Тимохин А.В. (переводчик), Ын Анналин, Су Кеннет (соавтор)); Питер, 2019
МагазинЦенаНаличие
Onliner BY
Беларусь

5/5

1273 
Крупнейший маркетплейс Беларуси

Кэшбэк до 1.7%


обновлено 27.12.2024
book24

5/5

762 
Минимальные сроки доставки.

Кэшбэк до 6.3%


обновлено 07.08.2024
Мегамаркет

5/5

828 
Повышенный кешбэк до 40%

Промокоды на скидку


обновлено 11.08.2024
Яндекс.Маркет

5/5

465 

Кэшбэк до 3.8%

Промокоды на скидку


обновлено 27.06.2024
Читай-город

5/5

762 

Кэшбэк до 6.3%


обновлено 14.08.2024
Avito

5/5

Avito доставка позволит получить любой товар, не выходя из дома

Кэшбэк 57 

История цены

МагазинПоследняя известная ценаОбновлено
Лабиринт
1255 
05.12.2023
Буквоед
1099 
16.07.2023
ЛитРес
399 
РЕСПУБЛИКА
970 
07.09.2023
Подписные издания
773 
30.01.2024
OZON
592 
24.06.2024

Кэшбэк сервис СкидкаГИД

На сегодняшний день товар «Книга: Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных (Тимохин А.В. (переводчик), Ын Анналин, Су Кеннет (соавтор)); Питер, 2019» можно купить с кешбеком в 4 магазинах: Onliner BY, book24, Яндекс.Маркет, Читай-город

Кэшбэк – это возврат части денег, потраченных Вами в интернет-магазинах. Всего на нашем сайте более 500 магазинов, с многими из которых Вы наверняка уже знакомы. У каждого магазина свои условия. Кто-то возвращает процент от покупки, а кто-то фиксированную сумму.

Заказывайте он-лайн и получайте часть денег обратно, подробнее..


Пункты выдачи СДЭК г. Москва

Вы можете получить свои товары в ближайшем пункте выдачи СДЭК


Цены в соседних городах

Отзывы (18)

  • 4/5

    Отличная книга, для знакомства с миром анализа данных.
    Книга написана легким языком и не нагружена техническими терминами и математикой. Все описанные алгоритмы анализа рассматриваются на понятных практических примерах. Эта книга даст общее представление о том какие методы используются и для решения каких задач они подходят.
    Затрагиваются важные моменты подготовки данных, обычно этим этапом мы принебрегаем когда делаем прикидки в голове.

    0    0

  • 1/5

    Книга плохая. Информации мало, дана крайне поверхностно. Если сравнивать с русским языком, это - уровень "букваря". Крайне разочарован. Не стоит своих денег, не покупать ни в коем случае.

    0    0

  • 5/5

    Главное внимательно прочитать описание книжки и четко понять, что в данном случае всё так и есть и вас не обманывают - это действительно НЕ учебник даже близко и не надо питать никаких иллюзий по этому поводу.
    Да, книжка очень маленькая, размером с общую тетрадку.
    Да, цена могла бы быть и пониже.
    Но свою заявленную задачу книжка выполняет на все сто.
    В ней нет ни одной строчки кода. В ней нет ни одной формулы.
    Текст читается легко, все рисунки-графики к месту и без впадания в маразм до уровня мурзилок.
    Для первоначального знакомства лучше и не придумаешь.

    0    0

  • 5/5

    Переплет бумажный
    Оформление интересное.
    По сути содержания сказать не могу. Книга для начинающих, коим я являюсь, следовательно сравнивать мне не с чем. Математических расчетов как и сказано во введении нет. Но объяснять пытаются на достаточно простых примерах (по крайней мере сложилось такое впечатление по первым глава, надеюсь такая же тенденция и останется).

    0    0

  • 5/5

    Весьма неплохая книга для тех, кто хочет изучить самые основы Big Data. Также книга поможет закрепить и систематизировать ранее полученные знания. Читается легко, все объяснено доступно. Книга подойдет для новичков в Big Data. Для более детального изучения все равно потребуется прочитать еще пару книг по этой теме.

    0    0

  • 4/5

    Хорошая обзорная книга по современным методам науки о данных.
    Попалась бы в руки на пару лет раньше - помогла бы сэкономить немало времени.
    Оригинальное название книги "Numsense! Data Science for the Layman No Math Added" авторы перевода не осилили, придумали своё название, которое можно считать забавной опечаткой.
    Оригинальному названию содержание полностью соответствует.

    0    0

  • 1/5

    Авторы старательно избегали математической сущности представленных методов анализа данных и машинного обучения. У них это получилось, но книге это сослужило плохую службу. Очень много воды, пользы можно извлечь ускользающе мало. Может пригодится инвесторам и менеджерам, чтобы поверхностно понимать применяемые методы. Остальные проходят мимо.

    0    0

  • 5/5

    Очень удивляюсь плохим отзывам на эту книгу. Ведь нужно понимать её назначение. Она вполне хороша как популярное и доступное изложение для всех любопытствующих или начинающих. Написано легко и интересно. Автор излагает основные подходы к DS, указывает на особенности применения тех или иных алгоритмов и указывает доступные примеры того, как это связано с реальной жизнью. Те, кто хочет математику, примеры кода и прочего, будут разочарованы. Те же, кто хочет понять, зачем и для чего существует анализ данных, что это такое и с чем его едят, найдут её для себя очень полезной. Вот им и рекомендую эту книгу.

    0    0

  • 5/5

    Книга действительно хороша для тех, кто только начинает делать первые шаги в анализе больших данных для прояснения чем занимается данная дисциплина, основные ее понятия и основные приемы работы с подобными данными. Следующим шагом для таких читателей должны стать книги, содержащие детальное описание методов и алгоритмов анализа больших данных, а также программных средств, используемых для этого.

    0    0

  • 5/5

    Мне, как жуткому гуманитарию, книга очень понравилась! Для первого знакомства с темой - то, что нужно. Да, в каких-то моментах, может быть, было несколько поверхностно, но теперь я хотя бы имею самое общее представление о том, что такое big data и с чем их едят. Дальше можно брать уже более узкие учебники и изучать все подробнее.
    Печать отличная, обложка достаточно плотная, рисунки четкие, язык понятный)

    0    0

  • 5/5

    хорошая книга для начинающих разбираться в этой теме. написано понятным языком. матниатики нет. есть простветрримеры их жизни, где можно применять те или иные алгоритмы и выбрать лучший вариант по работе с данными.

    0    0

  • 5/5

    Отличное пособие для новичков, как я . С первого раза остались белые пятна, со второго раза стало все понятно. После можно переходить к изучению математических алгоритмов.

    0    0

  • 4/5

    Есть ирония в том, что книга с названием английской версии «Numsence! Data Science for the Layman. No Math Added» в России издается в серии «Библиотека программиста». Если не учитывать русское название, а сразу английское, то назначение книги становится понятным. Можно пользоваться для общего ознакомления менеджерам, управленцам и всем, кто не хочет разбираться в математике, а общее понимание нужно.

    0    0

  • 5/5

    Мнение о книге сложилось весьма двоякое. И если честно, то достоинства не сильно перевешивают недостатки. Но по порядку.
    Содержание. На мой взгляд, книга от "всего что нужно знать о больших данных" очень сильно далека. Если это теоретический минимум, то скорее это настольная книга, благодаря которой можно выбрать несколько способов, которые можно попробовать для решения той или иной задачи. С учетом их плюсов и минусов. Ну, или как очень поверхностное знакомство с темой.
    Про использование в названии модных нынче "больших данных" я даже не буду иронизировать - маркетинговый ход.
    Однако, надо признать, что я действительно нашел в книге вещи которых не знал. В книге есть неплохо структурированные разделы. Поэтому уверен, что книга не окажется для меня лишней.
    Издание. Вот тут очень обидно за книгу. Глупые ошибки ("забыли минус") иногда затрудняют понимание. А использование черно-белых иллюстраций при наличии цветных (которые надо смотреть по QR-коду) выглядит очень блекло.
    Цена. Вопрос всегда спорный, потому что очень трудно оценить стоимость полученных знаний и оценка будет субъективной. Однако, есть уверенность, что за книгу в мягкой обложке с черно-белыми иллюстрациями и ошибками цена завышена.
    Все же рискну поставить книге в целом "плюс", но несколько авансом...

    0    0

  • 4/5

    Интересная тематика, актуальная. Странно, что авторы выдают big data за что-то новое, хотя статистике, как математике больших чисел уже давно минуло 100 лет...

    0    0

  • 4/5

    Очень упрощённо, действительно простым языком.
    В качестве знакомства с темой – нормально, даёт общее представление об этой теме

    0    0

  • 1/5

    Книга не стоит этих денег. В названии книги сразу обман, написано, что книга по БигДата,про эту дату ни чего не рассказывают, только про алгоритмы ДатаСайенс. Всётаки это разные вещи хоть и из одной области. В книге нет формул и кода, но в данном случае это только огромный минус. Для простого, не знакомого с этот областью читателя, книга в плане пользы - 0. Это брошюрку стоит продавать за 200 - 300 рублей где-нибудь на вокзале. Короче, очередные "таланты" просто решили поднять деньжат на хайпе вокруг Data Science. Будьте внимательны, не покупайте этот позор, эту китайскую подделку. Если Вы хотите начать изучать DS, это не лучшая книга для этого. Она только отобьёт у вас желание.

    0    0

  • 3/5

    Это некий обзор с высоты птичьего полёта, ликбез, можно сказать. Научиться чему-то с ней, конечно же, нельзя, но об этом и не говорится в описании. Как сказано выше, то название на русском не особо удачное.

    0    0

Добавить отзыв



 

Книги: Анализ данных - издательство "Прогресс книга"

Категория 372 р. - 558 р.

Программирование - издательство "Прогресс книга" »

Книги: Анализ данных в Москве

Категория 372 р. - 558 р.

ADS
закладки (0) сравнение (0)

 

подписаться на новинки, скидки
preloader