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 - 1696 (найдено книг: 24)

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

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

Страницы: 1   2   3