Книги по DataScience и BigData, разработка баз данных, нереляционные базы данных nosql скачать бесплатно

Книги по DataScience и BigData, разработка баз данных, нереляционные базы данных nosql скачать бесплатно

Литература ⇒ Базы данных ⇒ DataScience и BigData

Большиие данные (big data) — обозначение структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия, эффективно обрабатываемых горизонтально масштабируемыми (англ. scale-out) программными инструментами, появившимися в конце 2000-х годов и альтернативных традиционным системам управления базами данных и решениям класса Business Intelligence. В широком смысле о «больших данных» говорят как о социально-экономическом феномене, связанном с появлением технологических возможностей анализировать огромные массивы данных, в некоторых проблемных областях — весь мировой объём данных, и вытекающих из этого трансформационных последствий. Наука о данных (data science, иногда «даталогия») — раздел информатики, изучающий проблемы анализа, обработки и представления данных в цифровой форме. Объединяет методы по обработке данных в условиях больших объёмов и высокого уровня параллелизма, статистические методы, методы интеллектуального анализа данных и приложения искусственного интеллекта для работы с данными, а также методы проектирования и разработки баз данных. Рассматривается как академическая дисциплина, а с начала 2010-х годов, во многом благодаря популяризации концепции «больших данных», — и как практическая межотраслевая сфера деятельности, притом специализация «учёного по данным» (англ. data scientist) с начала 2010-х годов считается одной из самых привлекательных, высокооплачиваемых и перспективных профессий. DataScience и BigData, разработка баз данных, большие данные, нереляционные базы данных nosql - на данной странице вы можете ознакомиться и скачать книги и литературу для обучения в работе совершенно бесплатно



Всего записей в разделе литература - 1602 (найдено книг: 19)

Машинное обучение и TensorFlow
Шакла Н., Питер, 2019, 336 c.
Знакомство с машинным обучением и библиотекой TensorFlow похоже на первые уроки в автошколе, когда вы мучаетесь с параллельной парковкой, пытаетесь переключить передачу в нужный момент и не перепутать зеркала, лихорадочно вспоминая последовательность действий, в то время как ваша нога нервно подрагивает на педали газа. Это сложное, но необходимое упражнение. Так и в машинном обучении: прежде чем использовать современные системы распознавания лиц или алгоритмы прогнозирования на фондовом рынке, вам придется разобраться с соответствующим инструментарием и набором инструкций, чтобы затем без проблем создавать собственные системы.
PDF  44,6 Mb     СКАЧАТЬ

Искусственный интеллект с примерами на Python
Пратик Дж., Вильямс, 2019, 450 c.
Искусственный интеллект становится неотъемлемым атрибутом современного мира, управляемого технологиями и данными. Он интенсивно применяется в таких областях, как поисковые системы, распознавание образов, робототехника, беспилотные автомобили и т.п. В этой книге исследуются различные сценарии, взятые из реальной жизни. Прочитав ее, вы будете знать, какие алгоритмы искусственного интеллекта следует применять в том или ином контексте. Книга содержит множество примеров, охватывающих очень широкий спектр разработок, ведущихся в этой области. Вы узнаете о том, как реализовать алгоритмы, обеспечивающие получение наилучших результатов в зависимости от специфики задачи, и увидите, как они применяются в реальных сценариях
PDF  65,6 Mb     СКАЧАТЬ

Просто BIG DATA
Волкова Светлана, Страта, 2019, 148 c.
Большие данные - ключевой элемент современного информационного пространства. Практически все, что делает отдельный человек, группы людей, человечество в целом, компании из разных сфер бизнеса, правительства, происходит в рамках глобального информационного поля. Наша работа, наш досуг, шопинг, путешествия - всё тем или иным способом связано с большими данными. Мы получаем и отправляем письма по электронной почте, мы звоним по телефону и звонят нам, мы сёрфим в Интернете и таким образом получаем и отправляем биты информации и находимся внутри системы больших данных. Книга рассказывает о практическом применении технологии в торговле и банковском деле, медицине и метеорологии, о том, как большие данные помогают обеспечивать безопасность, предсказывать погоду и заставляют нас делать покупки.
PDF  10,3 Mb     СКАЧАТЬ

Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow
Орельен Ж., Диалектика, 2019, 683 c.
Эта книга предполагает, что вы почти ничего не знаете о машинном обучении. Её цель — определить концепцию, методы и инструменты, необходимые для реализации программ, которые помогут изучать массивы данных. Используя конкретные практические примеры, с минимумом теории, а также две библиотеки для Python — Scikit-learn и TensorFlow вы сможете получить интуитивное понимание концепций и инструментов для построения интеллектуальных систем. Вы изучите целый ряд методов, начиная с простой линейной регрессии и заканчивая глубокими нейронными сетями. А упражнения, представленные в каждой главе, помогут вам применять изученный материал на практике.
PDF  23,6 Mb     СКАЧАТЬ

Прагматичный ИИ. Машинное обучение и облачные технологии
Ной Гифт, Питер, 2019, 304 c.
Книга Ноя Гифта 'Прагматичный ИИ: Машинное обучение и облачные технологии' предназначена для всех, кого интересуют ИИ, машинное обучение, облачные вычисления, а также любое сочетание данных тем. Как программисты, так и не-программисты найдут тут для себя крупицы полезной информации. Многие студенты, с которыми автор пересекался на семинарах в NASA, PayPal и в Калифорнийском университете в Дэвисе, смогли усвоить эти идеи даже при очень ограниченном опыте программирования или вообще без такового. В данной книге активно используется Python — один из лучших языков для новичков в программировании. В то же время здесь рассматривается множество таких продвинутых тем, как использование платформ облачных вычислений (например, AWS, GCP и Azure), а также программирование машинного обучения и ИИ. Продвинутые технологи, свободно владеющие Python, облачными вычислениями и машинным обучением, тоже найдут для себя много полезных идей, которые смогут сразу применить в своей текущей работе.
PDF  29 Mb     СКАЧАТЬ

Глубокое обучение на Python
Франсуа Шолле, Питер, 2018, 400 c.
Глубокое обучение - Deep learning - это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras - самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями.
PDF  5,2 Mb     СКАЧАТЬ

Теоретический минимум по Computer Science. Все, что нужно программисту и разработчику
Владстон Феррейра Фило, Питер, 2018, 224 c.
Хватит тратить время на скучные академические фолианты! Изучение Computer Science может быть веселым и увлекательным занятием. Владстон Феррейра Фило знакомит нас с вычислительным мышлением, позволяющим решать любые сложные задачи. Научиться писать код просто — пара недель на курсах, и вы «программист», но чтобы стать профи, который будет востребован всегда и везде, нужны фундаментальные знания. Здесь вы найдете только самую важную информацию, которая необходима каждому разработчику и программисту каждый день. Если вы хотите щелкать задачи как орешки, находя эффективные решения, то эта книга для вас. От вас потребуется только чуть-чуть опыта в написании программного кода. Если вам приходилось этим заниматься и вы различаете элементарные операторы вроде for и while , то все в порядке. В противном случае вы найдете все необходимое (и даже больше) на каких-нибудь онлайновых курсах программирования
PDF  9 Mb     СКАЧАТЬ

Блокчейн и децентрализованные системы
П. Кравченко, Б. Скрябин, О. Дубинина, Промарт, 2018, 400 c.
Многие технологии, которые рассмотрены в данном учебном пособии, либо изобретены, либо впервые широко применены в Bitcoin. Поэтому было принято решение уделить особое внимание именно ему. При этом Биткоин будет рассмотрен не столько в контексте финансового или инвестиционного инструмента, сколько в качестве примера реализации децентрализованной технологии. Основной целью учебного пособия 'Блокчейн и децентрализованные системы', которую ставят перед собой авторы - П. Кравченко, Б. Скрябин и О. Дубинина, является донесение принципов работы децентрализованных систем в аспекте принятия решений, хранения данных, управления безопасностью, доверенного аудита и обеспечения приватности. Понимание принципов позволит читателю глубоко разобраться в децентрализованных технологиях, структурирует их понимание и станет путеводной картой в океане различных протоколов и систем.
PDF  108 Mb     СКАЧАТЬ

Блокчейн для чайников
Тиана Лоуренс, Диалектика, 2018, 272 c.
Если вы хотите понять, что такое блокчейн и как его можно использовать, эта книга — именно то, что вам нужно. В этой книге вы найдете полезные советы и необходимые разъяснения, чтобы суметь проложить собственный путь в мире блокчейна и основанных на нем криптовалют. Здесь также представлены практические пошаговые руководства, которые позволят вам достичь полного понимания того, как блокчейн работает и где его можно с пользой применить. Здесь вы найдете обзор всех ключевых практических реализаций блокчейн-технологии, доступных в сети на момент издания книги, с пояснениями в отношении того, как они работают, для чего предназначены и как их можно опробовать на практике прямо сегодня. Здесь рассмотрены все аспекты блокчейн-технологии и даны указания в отношении некоторых ключевых моментов, о которых следует помнить при развертывании собственных блокчейн-проектов. Кроме того, здесь представлены подсказки о том, как установить эфириум-кошелек, создать и установить смарт-контрат, как выполнять операции с биткойном и валютой 'фактом', как зарабатывать на рынке криптовалют.
PDF  114 Mb     СКАЧАТЬ

Высоконагруженные приложения. Программирование, масштабирование, поддержка
Мартин Клеппман, Питер, 2018, 640 c.
В книге Мартина Клеппмана 'Высоконагруженные приложения: Программирование, масштабирование, поддержка' вы найдете ключевые принципы, алгоритмы и компромиссы, без которых не обойтись при разработке высоконагруженных систем для работы с данными. Цель издания — помочь вам проложить маршрут по многоликому и быстро меняющемуся ландшафту технологий для обработки и хранения данных. Эта книга — не учебное пособие по одному конкретному инструменту и не учебник, набитый сухой теорией. Напротив, вы изучите примеры успешно работающих информационных систем: технологий, которые составляют фундамент множества популярных приложений и в промышленной эксплуатации ежедневно должны отвечать требованиям по масштабированию, производительности и надежности. Вы узнаете внутреннее устройство этих систем, разберетесь в ключевых алгоритмах, обсудите их принципы и неизбежные компромиссы. В процессе попытаемся отыскать удобные подходы к информационным системам — не только к тому, как они работают, но и почему они работают именно так, а также какие вопросы необходимо задать себе о них.
PDF  13,2 Mb     СКАЧАТЬ

Страницы: 1   2