Doprava zdarma při nákupu nad 1 499 Kč přes Zásilkovnu nebo PPL Box.

Zjistit stav objednávky

Staňte se součástí komunity milovníků knih z celého světa a získejte hromadu výhod. Založit účet zdarma

Doprava zdarma se Zásilkovnou nad 1 499 Kč

Kurýr DPD 69 Kč Balíkovna 69 Kč PPL kurýr 74 Kč PPL box 39 Kč Zásilkovna 39 Kč Výdejní místo DPD 49 Kč PPL shop 49 Kč Balíkovna 49 Kč

Kontakt

Jak nakupovat

Pomoc

Můj účet

▸ Prázdný

Doprava zdarma při nákupu nad 1 499 Kč přes Zásilkovnu nebo PPL Box.

Data Explorer's Guide : Big Data Analytics Essentials

Name: Data Explorer's Guide : Big Data Analytics Essentials
Brand: LAP LAMBERT Academic Publishing
SKU: 45654501
Price: 1620 CZK
Availability: InStock
Author: Ashima Kalra
ISBN: 9786206844716

Ashima Kalra

Tejinder Pal Singh Brar

Jazyk

Angličtina

Kniha Brožovaná

Libristo kód: 45654501

Nakladatelství LAP LAMBERT Academic Publishing, březen 2024

This book provides a comprehensive overview of Big Data and its analytics. It covers fundamental con... Celý popis

Libristo kód: 45654501

162 b

1 620 Kč

Skladem u dodavatele Odesíláme za 8-11 dnů

Až 30 dní na vrácení zboží

Zákazníci také koupili

Private Fernsehsender Thomas Trares

Brožovaná

208 Kč

Cibercrimen Medina

Brožovaná

496 Kč

Plantes médicinales et savoirs locaux Faye

Brožovaná

474 Kč

Teorie relativity Albert Einstein

Brožovaná

327 Kč

Educateur au quotidien dans un lieu de vie et d'accueil Tesson

Brožovaná

728 Kč

Luxée Provencher

Kniha

575 Kč

Biblia Sacra Vulgatæ Editionis Auctoritate Sixti V. Et Clementis VIII. Pont. Max. Recognita Father Thomas Aquinas Erhard

Brožovaná

881 Kč

This book provides a comprehensive overview of Big Data and its analytics. It covers fundamental concepts related to Big Data, including its definition and challenges, and delves into the intricacies of Big Data analytics. The book offers in-depth explanations of topics such as the Hadoop Distributed File System (HDFS), Apache Pig scripting, clustering analysis, regression analysis, and various analytical theories and methods. It aims to serve as an educational resource for undergraduate and graduate students, researchers, and professionals interested in the field of data science and analytics, making it suitable for an academic level ranging from undergraduate courses to advanced graduate studies and research.