Google Bigquery: The Definitive Guide: Hurtownie danych, analityka i uczenie maszynowe na dużą skalę

Ocena:   (4,5 na 5)

Google Bigquery: The Definitive Guide: Hurtownie danych, analityka i uczenie maszynowe na dużą skalę (Valliappa Lakshmanan)

Opinie czytelników

Podsumowanie:

Książka zapewnia kompleksowy i szczegółowy wgląd w BigQuery, dzięki czemu jest niezbędnym źródłem informacji zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych użytkowników. Spotkała się jednak z krytyką ze względu na jakość druku, zwłaszcza że jest prezentowana w czerni i bieli, co może utrudniać czytelność.

Zalety:

Szczegółowe i praktyczne informacje
doskonałe pokrycie BigQuery
jasno napisane z doskonałymi przykładami
cenne do nauki
dobrze zorganizowane
kompleksowe i aktualne z nowymi funkcjami
wysokiej jakości informacje od zaufanych autorów.

Wady:

słaba jakość druku, brak kolorów, co wpływa na czytelność
niektóre treści mogą być nieaktualne
problemy z niepoprawną treścią (Java dołączona do BigQuery)
wysoka cena.

(na podstawie 19 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Google Bigquery: The Definitive Guide: Data Warehousing, Analytics, and Machine Learning at Scale

Zawartość książki:

Pracuj z petabajtowymi zbiorami danych, jednocześnie budując oparte na współpracy, zwinne miejsce pracy. Ta praktyczna książka jest kanonicznym odniesieniem do Google BigQuery, silnika zapytań, który pozwala przeprowadzać interaktywną analizę dużych zbiorów danych.

BigQuery umożliwia przedsiębiorstwom wydajne przechowywanie, wysyłanie zapytań, pozyskiwanie i uczenie się z danych w wygodnej strukturze. Dzięki tej książce dowiesz się, jak analizować dane na dużą skalę, aby skutecznie wyciągać wnioski z dużych zbiorów danych.

Valliappa Lakshmanan, kierownik techniczny Google Cloud Platform, i Jordan Tigani, dyrektor inżynieryjny zespołu BigQuery, zapewniają najlepsze praktyki w zakresie nowoczesnego magazynowania danych w ramach automatycznie skalowanej, bezserwerowej chmury publicznej. Niezależnie od tego, czy chcesz odkryć części BigQuery, których nie znasz, czy wolisz skupić się na konkretnych zadaniach, to odniesienie jest niezbędne.

Dodatkowe informacje o książce:

ISBN:9781492044468
Autor:
Wydawca:
Oprawa:Miękka oprawa
Rok wydania:2019
Liczba stron:350

Zakup:

Obecnie dostępne, na stanie.

Inne książki autora:

Google Bigquery: The Definitive Guide: Hurtownie danych, analityka i uczenie maszynowe na dużą skalę...
Pracuj z petabajtowymi zbiorami danych,...
Google Bigquery: The Definitive Guide: Hurtownie danych, analityka i uczenie maszynowe na dużą skalę - Google Bigquery: The Definitive Guide: Data Warehousing, Analytics, and Machine Learning at Scale
Machine Learning Design Patterns: Rozwiązania typowych wyzwań w zakresie przygotowywania danych,...
Wzorce projektowe zawarte w tej książce zawierają...
Machine Learning Design Patterns: Rozwiązania typowych wyzwań w zakresie przygotowywania danych, budowania modeli i Mlops - Machine Learning Design Patterns: Solutions to Common Challenges in Data Preparation, Model Building, and Mlops
Praktyczne uczenie maszynowe dla wizji komputerowej: Kompleksowe uczenie maszynowe dla obrazów -...
Wykorzystując modele uczenia maszynowego do...
Praktyczne uczenie maszynowe dla wizji komputerowej: Kompleksowe uczenie maszynowe dla obrazów - Practical Machine Learning for Computer Vision: End-To-End Machine Learning for Images
Nauka o danych na platformie Google Cloud Platform: Implementing End-To-End Real-Time Data...
Dowiedz się, jak łatwo jest zastosować...
Nauka o danych na platformie Google Cloud Platform: Implementing End-To-End Real-Time Data Pipelines: Od pozyskiwania do uczenia maszynowego - Data Science on the Google Cloud Platform: Implementing End-To-End Real-Time Data Pipelines: From Ingest to Machine Learning

Prace autora wydały następujące wydawnictwa:

© Book1 Group - wszelkie prawa zastrzeżone.
Zawartość tej strony nie może być kopiowana ani wykorzystywana w całości lub w części bez pisemnej zgody właściciela.
Ostatnia aktualizacja: 2024.11.13 21:45 (GMT)