Google Bigquery: Ghidul definitoriu: Data Warehousing, Analytics și Machine Learning la scară largă

Evaluare:   (4.5 din 5)

Google Bigquery: Ghidul definitoriu: Data Warehousing, Analytics și Machine Learning la scară largă (Valliappa Lakshmanan)

Recenzii ale cititorilor

Rezumat:

Cartea oferă o perspectivă cuprinzătoare și detaliată asupra BigQuery, ceea ce o face o resursă esențială atât pentru începători, cât și pentru utilizatorii experimentați. Cu toate acestea, a primit critici pentru calitatea imprimării, mai ales că este prezentată în alb-negru, ceea ce poate împiedica lizibilitatea.

Avantaje:

Informații detaliate și practice
acoperire excelentă a BigQuery
scris clar, cu exemple excelente
valoros pentru învățare
bine structurat
cuprinzător și actualizat cu noi caracteristici
informații de înaltă calitate de la autori de încredere.

Dezavantaje:

Calitatea imprimării este slabă, lipsită de culoare, ceea ce afectează lizibilitatea
o parte din conținut poate fi depășit
probleme cu conținutul incorect (Java inclus cu BigQuery)
preț ridicat.

(pe baza a 19 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

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

Conținutul cărții:

Lucrați cu seturi de date la scară de petabyte, construind în același timp un loc de muncă colaborativ și agil. Această carte practică este referința canonică pentru Google BigQuery, motorul de interogare care vă permite să efectuați analize interactive ale seturilor mari de date.

BigQuery permite întreprinderilor să stocheze, să interogheze, să înghită și să învețe eficient din datele lor într-un cadru convenabil. Cu această carte, veți examina cum să analizați datele la scară largă pentru a obține în mod eficient informații din seturi mari de date.

Valliappa Lakshmanan, tech lead pentru Google Cloud Platform, și Jordan Tigani, director de inginerie pentru echipa BigQuery, oferă cele mai bune practici pentru stocarea modernă a datelor în cadrul unui cloud public autoscalat, fără server. Indiferent dacă doriți să explorați părți ale BigQuery cu care nu sunteți familiarizați sau dacă preferați să vă concentrați pe sarcini specifice, această referință este indispensabilă.

Alte date despre carte:

ISBN:9781492044468
Autor:
Editura:
Legare:Copertă moale
Anul publicării:2019
Numărul de pagini:350

Cumpărare:

Disponibil în prezent, pe stoc.

Alte cărți ale autorului:

Google Bigquery: Ghidul definitoriu: Data Warehousing, Analytics și Machine Learning la scară largă...
Lucrați cu seturi de date la scară de petabyte,...
Google Bigquery: Ghidul definitoriu: Data Warehousing, Analytics și Machine Learning la scară largă - Google Bigquery: The Definitive Guide: Data Warehousing, Analytics, and Machine Learning at Scale
Modele de proiectare a învățării automate: Soluții la provocările comune în pregătirea datelor,...
Modelele de proiectare din această carte surprind...
Modele de proiectare a învățării automate: Soluții la provocările comune în pregătirea datelor, construirea de modele și Mlops - Machine Learning Design Patterns: Solutions to Common Challenges in Data Preparation, Model Building, and Mlops
Învățarea mecanică practică pentru Computer Vision: Învățarea automată de la un capăt la altul...
Prin utilizarea modelelor de învățare automată...
Învățarea mecanică practică pentru Computer Vision: Învățarea automată de la un capăt la altul pentru imagini - Practical Machine Learning for Computer Vision: End-To-End Machine Learning for Images
Știința datelor pe Google Cloud Platform: Implementarea de conducte de date în timp real de la un...
Aflați cât de ușor este să aplicați metode...
Știința datelor pe Google Cloud Platform: Implementarea de conducte de date în timp real de la un capăt la altul: De la ingestare la învățarea automată - Data Science on the Google Cloud Platform: Implementing End-To-End Real-Time Data Pipelines: From Ingest to Machine Learning

Lucrările autorului au fost publicate de următorii editori:

© Book1 Group - toate drepturile rezervate.
Conținutul acestui site nu poate fi copiat sau utilizat, nici parțial, nici integral, fără permisiunea scrisă a proprietarului.
Ultima modificare: 2024.11.08 07:02 (GMT)