Стандартный поиск

    Теоретический минимум по Big Data : все, что нужно знать о больших данных / Анналин Ын, Кеннет Су ; [перевел с английского А. Тимохин]. - Санкт-Петербург [и др.] : Питер, 2023. - 205 с. : ил. ; 21 см. - (Библиотека программиста). - Библиогр.: с. 199-203. - Пер. изд. : Numsense! Data science for the layman / Annalyn Ng, Kenneth Soo. - ISBN 978-5-4461-1040-7 (в обл.) : 828.00 р. - Текст : непосредственный.
28.23.39  
ББК 16.333.21
Рубрики:
   Big Data -- Анализ
   Большие данные -- Анализ (компьют.)

Кл.слова (ненормированные):
,методы Data Science -- кластеризация методом к-средних -- метод главных компонент -- ассоциативные правила -- анализ социальных сетей -- регрессионный анализ -- метод опорных векторов -- нейронные сети -- метод А/В-тестирования -- Big Data
Доп.точки доступа: Су Кеннет; Тимохин, А. \переводчик.\; Ng, Annalyn ; Soo, Kenneth
Экз-ры: ЧЗ-2

    Роман с Data Science : как монетизировать большие данные / Роман Зыков. - Санкт-Петербург ; Москва ; Минск : Питер, 2022. - 318 с. : ил. ; 21 см. - (IT для бизнеса). - Библиогр.: с. 309-318 (117 назв.). - ISBN 978-5-4461-1879-3 (в обл.) : 858.00 р. - Текст : непосредственный.
20.23.25  
ББК 16.333.22 + 16.63
Рубрики:
   Данные -- Анализ
   Big Data -- Анализ

Кл.слова (ненормированные):
,анализ данных -- хранилища данных -- алгоритмы машинного обучения -- машинное обучение (ml) -- этика данных -- веб-аналитика -- маркетинг на основе баз данных
Экз-ры: ЧЗ-2