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

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 - 1521 (найдено книг: 11)

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

Data Science. Наука о данных с нуля
Грас Джоэл., БХВ-Петербург, 2017, 336 c.
Книга Джоэла Граса 'Data Science: Наука о данных с нуля' позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она написана так, что способствует погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине. В объемах, достаточных для начала работы в области Data Science, книга содержит интенсивный курс языка Python, элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей, методов сбора, очистки, нормализации и обработки данных. Даны основы машинного обучения. Описаны различные математические модели и их реализация по методу к ближайших соседей, наивной байесовской классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассказано о работе с рекомендательными системами, описаны приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce.
PDF  20,3 Mb СКАЧАТЬ

Основы DataScience и BigData. Python и наука о данных
Дэви Силен, Арно Мейсман, Мохамед Али, Питер, 2017, 336 c.
Книга 'Основы DataScience и BigData', написанная Дэвидом Силеном, Арно Мейсманом и Мохамедом Али, знакомит читателя с областью data science. Data Science — это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятый вид огромным объемам данных. Опытные специалисты data science поймут, что по некоторым темам материал изложен в лучшем случае поверхностно. Другим читателям сообщим, что для извлечения максимальной пользы из книги потребуются некоторые предварительные условия: чтобы браться за практические примеры, желательно обладать хотя бы минимальными познаниями в SQL, Python, LITML5 и статистике или машинном обучении.
PDF  108 Mb СКАЧАТЬ

Большие данные. Принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных в реальном времени.
Натан Марц, Джеймс Уоррен, Вильямс, 2016, 302 c.
Для таких веб-служб, как социальные сети, веб-аналитика и интеллектуальная электронная коммерция, нередко требуется управление данными в таких масштабах, которые слишком велики для традиционной базы данных. Сложность этой задачи возрастает по мере увеличения масштабов и требований, и поэтому большие данные — это не просто дубликат реляционных баз данных или развертывание новомодной технологии. Правда, масштабируемость и простота не исключают друг друга, а лишь требуют разных подходов. Для хранения и обработки данных в системах больших данных используется много работающих параллельно машин, и это представляет главные трудности, незнакомые большинству разработчиков. В книге Натана Марца и Джеймса Уоррена 'Большие данные: Принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных в реальном времени' поясняется, как строить подобные системы на основе архитектуры, в которой выгодно используется кластерное оборудование наряду с инструментальными средствами, специально предназначенными для фиксации и анализа данных в масштабе веб.
WinDjvu  14,1 Mb СКАЧАТЬ

Базы данных. Учебник
Лариса Шустова, Олег Тараканов, Инфра-М, 2016, 304 c.
Данный учебник, разработанный Ларисой Шустовой и Олегом Таракановым предназначен для студентов, обучающихся по направлению 230100.62 'Информатика и вычислительная техника', специализация — высокопроизводительные компьютерные системы и технологии. Дисциплина включена в базовую часть профессионального цикла дисциплин ФГОС ВПО (квалификация бакалавр). Для освоения дисциплины необходимы компетенции, сформированные у обучающихся в результате изучения дисциплин математического цикла (в частности, дисциплины раздела 'Информатика') и дисциплин профессионального цикла раздела 'Программирование'. Сформированные при изучении данной дисциплины компетенции необходимы для освоения дисциплины общенаучного цикла 'Архитектура информационных систем'. Книга может быть использована и по направлению 230401.62 'Прикладная математика'.
PDF  94 Mb СКАЧАТЬ

Просто о больших данных
Джудит Гурвиц, Алан Ньюджент, Ферн Халпер, Сбербанк, 2015, 396 c.
Для эффективного применения больших данных важно сначала научиться ориентироваться в этой сфере, понять особенности инновационных программных платформ, таких как Hadoop и MapReduce, и механизмов управления базами данных, исследовать опыт организаций, успешно использующих большие данные в своей деятельности. В этом и призвана помочь книга Джудит Гурвиц, Алана Ньюджента, Ферна Халпера и Марсии Кауфман 'Просто о больших данных', представляющая собой обзор ключевых сведений о данном технологическом тренде и его возможностях.
PDF  30,9 Mb СКАЧАТЬ

Разработка и администрирование баз данных
Галина Федорова,  Издательский центр 'Академия', 2015, 322 c.
Учебник подготовлен в полном соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом СПО специальности 230115 'Программирование в компьютерных системах' по профессиональному модулю 'Разработка и администрирование баз данных' и базируется на материалах, накопленных автором в процессе практической деятельности. Разделы учебника соответствуют требованиям МДК профессионального модуля 'Разработка и администрирование баз данных'. Учебник может использоваться преподавателями и студентами, обучающимися по указанной специальности, не только в рамках данного профессионального модуля, но и в других модулях и дисциплинах, связанных с компьютерными сетями и проектированием и эксплуатацией баз данных. Предлагаемый материал может стать полезным также для широкого круга специалистов, занимающихся разработкой и администрированием баз данных на предприятиях, сетевым администрированием, техническим и программным обеспечением компьютерных сетей.
WinDjvu  146 Mb СКАЧАТЬ

NoSQL: Новая методология разработки нереляционных баз данных
Садаладж П.Дж., Фаулер М., Вильямс, 2013, 172 c.
Необходимость обрабатывать все более крупные объемы данных является одним из факторов, влияющих на внедрение нового класса нереляционных баз данных NoSQL. Сторонники баз NoSQL утверждают, что их можно использовать для создания более производительных, легче масштабируемых и проще программируемых систем. В этой книге описано краткое, но полное введение в эту быстро развивающуюся технологию. Авторы объясняют, как работают базы данных NoSQL и демонстрируют, в каких ситуациях они могут стать более успешной альтернативой традиционным системам RDMBS. Авторы излагают материал в быстром темпе, знакомя читателей с критериями, которые необходимо применять, чтобы принять правильное решение, стоит ли использовать базы NoSQL, и какие технологии следует при этом выбирать.
PDF  29,8 Mb СКАЧАТЬ

1   2  



Upgrade to Turbo