Używamy cookies, aby ułatwić korzystanie z Portalu. Możesz określić warunki przechowywania, dostępu do plików cookies w Twojej przeglądarce. Dowiedz się więcej.
strona główna Strona główna | Nowości | Promocje | Zapowiedzi Twoje konto | Zarejestruj | Schowek | Kontakt | Pomoc
mapa działów
Szukaj: szukanie zaawansowane
Koszyk
Książki \ Bazy danych

Big Data Fundamentals: Concepts, Drivers & Techniques Język: 2

978-0-13-429107-9

Cena Brutto: 155.40

Cena netto: 148.00

Ilość:
Wersja: Drukowana
Autor Thomas Erl, Wajid Khattak, Paul Buhler
Liczba_stron 240
Wydawnictwo Prentice Hall
Data_Wydania 2016-01-30

Big Data Fundamentals

Concepts, Drivers & Techniques



Big Data Fundamentals provides a pragmatic, no-nonsense introduction to Big Data. Best-selling IT author Thomas Erl and his team clearly explain key Big Data concepts, theory and terminology, as well as fundamental technologies and techniques. All coverage is supported with case study examples and numerous simple diagrams.

The authors begin by explaining how Big Data can propel an organization forward by solving a spectrum of previously intractable business problems. Next, they demystify key analysis techniques and technologies and show how a Big Data solution environment can be built and integrated to offer competitive advantages.
  • Discovering Big Data’s fundamental concepts and what makes it different from previous forms of data analysis and data science
  • Understanding the business motivations and drivers behind Big Data adoption, from operational improvements through innovation
  • Planning strategic, business-driven Big Data initiatives
  • Addressing considerations such as data management, governance, and security
  • Recognizing the 5 “V” characteristics of datasets in Big Data environments: volume, velocity, variety, veracity, and value
  • Clarifying Big Data’s relationships with OLTP, OLAP, ETL, data warehouses, and data marts
  • Working with Big Data in structured, unstructured, semi-structured, and metadata formats
  • Increasing value by integrating Big Data resources with corporate performance monitoring
  • Understanding how Big Data leverages distributed and parallel processing
  • Using NoSQL and other technologies to meet Big Data’s distinct data processing requirements
  • Leveraging statistical approaches of quantitative and qualitative analysis
  • Applying computational analysis methods, including machine learning


Pragniemy Państwa zapewnić, iż dokładamy wszelkich możliwych starań, by opisy książek i podręczników, zawarte na naszych stronach internetowych, zawierały bieżące i wiarygodne materiały. Może jednak, mimo naszych wysiłków, w opisy książek wkraść się przekłamanie z naszej strony niezamierzone. Nie może to stanowić powodu do roszczeń. O ile macie Państwo jakiekolwiek pytania lub wątpliwości - prosimy o kontakt z naszym ekspertem lub działem handlowym. Postaramy  się odpowiedzieć na wszystkie Państwa pytania zanim podejmiecie Państwo decyzje o złożeniu zamówienia.
#

powrót
 
Produkty Podobne
Exam Ref 70-765 Provisioning SQL Databases
Mistrzowski SQL. 61 technik pisania wydajnego kodu SQL
Exam Ref 70-764 Administering a SQL Database Infrastructure
SQL Server i T-SQL w mgnieniu oka. Wydanie II
PHP i MySQL. Tworzenie stron WWW. Vademecum profesjonalisty. Wydanie V
SQL Server 2016 High Availability Unleashed (includes Content Update Program)
Język SQL. Przyjazny podręcznik. Wydanie II
Microsoft SQL Server 2016 Analysis Services: Modelowanie tabelaryczne
Data Science i uczenie maszynowe
Tabular Modeling in Microsoft SQL Server Analysis Services, 2nd Edition
Więcej produktów