W dobie cyfrowej transformacji, Big Data stało się jednym z najważniejszych tematów w świecie informatyki i biznesu. W Helion rozumiemy potrzebę poszerzenia wiedzy na ten temat, dlatego oferujemy Ci szeroki wybór książek poświęconych tematyce Big Data. Nasze publikacje zapewniają solidne podstawy teoretyczne oraz praktyczne wskazówki, które są niezbędne do zrozumienia i wykorzystania potencjału “wielkich danych” w różnych dziedzinach.
Big Data
Książki, ebooki, audiobooki, kursy video z kategorii: Big Data dostępne w księgarni Helion
-
Machine Learning with Apache Spark Quick Start Guide. Uncover patterns, derive actionable insights, and learn from big data using MLlib
-
Solidity Programming Essentials. A beginner's guide to build smart contracts for Ethereum and blockchain
-
Big Data Analytics with Java. Data analysis, visualization & machine learning techniques
-
Data Science i uczenie maszynowe
-
Mastering PostGIS. Modern ways to create, analyze, and implement spatial data
-
Zapytania w języku T-SQL w Microsoft SQL Server 2014 i SQL Server 2012
-
Scaling MongoDB. Sharding, Cluster Setup, and Administration
-
SQL dla analityków danych. Kurs video. Kompleksowe przygotowanie do pracy
-
Tabele i wykresy przestawne dla każdego. Kurs video. Analiza danych w Excelu
-
Analiza danych w zarządzaniu projektami
Niedostępna
-
Excel 2013. Kurs video. Poziom drugi. Przetwarzanie i analiza danych
-
Uczenie maszynowe dla programistów
-
Badanie danych. Raport z pierwszej linii działań
Czasowo niedostępna
-
Excel 2013 PL. Kurs
Czasowo niedostępna
-
Access. Analiza danych. Receptury
Niedostępna
-
Excel 2010 PL. Kurs
-
Unleashing the Power of Data with Trusted AI. A guide for board members and executives
-
Engineering Data Mesh in Azure Cloud. Implement data mesh using Microsoft Azure's Cloud Adoption Framework
-
The Definitive Guide to Data Integration. Unlock the power of data integration to efficiently manage, transform, and analyze data
-
Deep Learning for Time Series Cookbook. Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection
-
Dancing with Qubits. From qubits to algorithms, embark on the quantum computing journey shaping our future - Second Edition
-
Data-Centric Machine Learning with Python. The ultimate guide to engineering and deploying high-quality models based on good data
-
Data Cleaning with Power BI. The definitive guide to transforming dirty data into actionable insights
-
Learn Microsoft Fabric. A practical guide to performing data analytics in the era of artificial intelligence
-
Azure Data Factory Cookbook. Build ETL, Hybrid ETL, and ELT pipelines using ADF, Synapse Analytics, Fabric and Databricks - Second Edition
-
Data Stewardship in Action. A roadmap to data value realization and measurable business outcomes
-
Data Engineering with Scala and Spark. Build streaming and batch pipelines that process massive amounts of data using Scala
-
Principles of Data Science. A beginner's guide to essential math and coding skills for data fluency and machine learning - Third Edition
-
Automating Data Quality Monitoring
-
Data Observability for Data Engineering. Proactive strategies for ensuring data accuracy and addressing broken data pipelines
-
Data Science for Web3. A comprehensive guide to decoding blockchain data with data analysis basics and machine learning cases
-
The Deep Learning Architect's Handbook. Build and deploy production-ready DL solutions leveraging the latest Python techniques
-
Developing Kaggle Notebooks. Pave your way to becoming a Kaggle Notebooks Grandmaster
-
Learn Grafana 10.x. A beginner's guide to practical data analytics, interactive dashboards, and observability - Second Edition
-
Web Data Mining z użyciem języka Python. Odkrywaj i wyodrębniaj informacje ze stron internetowych za pomocą języka Python
-
Vector Search for Practitioners with Elastic. A toolkit for building NLP solutions for search, observability, and security using vector search
-
Data Modeling with Microsoft Excel. Model and analyze data using Power Pivot, DAX, and Cube functions
-
Machine Learning for Imbalanced Data. Tackle imbalanced datasets using machine learning and deep learning techniques
-
Data Exploration and Preparation with BigQuery. A practical guide to cleaning, transforming, and analyzing data for business insights
-
Practical Machine Learning on Databricks. Seamlessly transition ML models and MLOps on Databricks
-
Data Science: The Hard Parts
-
Alteryx Designer Cookbook. Over 60 recipes to transform your data into insights and take your productivity to a new level
-
Learn PostgreSQL. Use, manage, and build secure and scalable databases with PostgreSQL 16 - Second Edition
-
Synthetic Data for Machine Learning. Revolutionize your approach to machine learning with this comprehensive conceptual guide
-
Amazon Redshift: The Definitive Guide
-
Modern Data Architectures with Python. A practical guide to building and deploying data pipelines, data warehouses, and data lakes with Python
-
Practical Data Quality. Learn practical, real-world strategies to transform the quality of data in your organization
-
Streamlit for Data Science. Create interactive data apps in Python - Second Edition
-
Building ETL Pipelines with Python. Create and deploy enterprise-ready ETL pipelines by employing modern methods
-
Learning Data Science
-
Fundamentals of Data Observability
-
Data Wrangling with SQL. A hands-on guide to manipulating, wrangling, and engineering data using SQL
-
Data Wrangling on AWS. Clean and organize complex data for analysis
-
Azure Data and AI Architect Handbook. Adopt a structured approach to designing data and AI solutions at scale on Microsoft Azure
-
AI & Data Literacy. Empowering Citizens of Data Science
-
Data Curious
-
Cost-Effective Data Pipelines
-
Graph Data Modeling in Python. A practical guide to curating, analyzing, and modeling data with graphs
-
Data Engineering with dbt. A practical guide to building a cloud-based, pragmatic, and dependable data platform with SQL
-
Enhancing Deep Learning with Bayesian Inference. Create more powerful, robust deep learning systems with Bayesian deep learning in Python
-
Driving Data Quality with Data Contracts. A comprehensive guide to building reliable, trusted, and effective data platforms
-
Geospatial Data Analytics on AWS. Discover how to manage and analyze geospatial data in the cloud
-
Natural Language Understanding with Python. Combine natural language technology, deep learning, and large language models to create human-like language comprehension in computer systems
-
Exploratory Data Analysis with Python Cookbook. Over 50 recipes to analyze, visualize, and extract insights from structured and unstructured data
-
Data Ingestion with Python Cookbook. A practical guide to ingesting, monitoring, and identifying errors in the data ingestion process
-
Data Modeling with Snowflake. A practical guide to accelerating Snowflake development using universal data modeling techniques
-
Embedded Analytics
-
Streaming Data Mesh
-
CompTIA Data+: DAO-001 Certification Guide. Complete coverage of the new CompTIA Data+ (DAO-001) exam to help you pass on the first attempt
-
Data Management at Scale. 2nd Edition
-
AI-Powered Commerce. Building the products and services of the future with Commerce.AI
-
Machine Learning in Microservices. Productionizing microservices architecture for machine learning solutions
-
Robo-Advisor with Python. A hands-on guide to building and operating your own Robo-advisor
-
Data Wrangling with R. Load, explore, transform and visualize data for modeling with tidyverse libraries
-
Learn Azure Synapse Data Explorer. A guide to building real-time analytics solutions to unlock log and telemetry data
-
The Enterprise Data Catalog
-
Data Analytics Using Splunk 9.x. A practical guide to implementing Splunk’s features for performing data analysis at scale
-
Tomographic imaging in environmental, industrial and medical applications
-
Machine Learning Model Serving Patterns and Best Practices. A definitive guide to deploying, monitoring, and providing accessibility to ML models in production
-
Building Analytics Teams. Harnessing analytics and artificial intelligence for business improvement
-
Learn Power BI. A comprehensive, step-by-step guide for beginners to learn real-world business intelligence - Second Edition
-
Graph Data Processing with Cypher. A practical guide to building graph traversal queries using the Cypher syntax on Neo4j
-
The Art of Data-Driven Business. Transform your organization into a data-driven one with the power of Python machine learning
-
Microsoft Power BI Quick Start Guide. The ultimate beginner's guide to data modeling, visualization, digital storytelling, and more - Third Edition
-
Modern Time Series Forecasting with Python. Explore industry-ready time series forecasting using modern machine learning and deep learning
-
Machine Learning Techniques for Text. Apply modern techniques with Python for text processing, dimensionality reduction, classification, and evaluation
-
Python Feature Engineering Cookbook. Over 70 recipes for creating, engineering, and transforming features to build machine learning models - Second Edition
-
Data Quality Engineering in Financial Services
-
Neural Search - From Prototype to Production with Jina. Build deep learning–powered search systems that you can deploy and manage with ease
-
Scalable Data Architecture with Java. Build efficient enterprise-grade data architecting solutions using Java
-
Learning Microsoft Power BI
-
Data Quality Fundamentals
-
Serverless ETL and Analytics with AWS Glue. Your comprehensive reference guide to learning about AWS Glue and its features
-
SQL for Data Analytics. Harness the power of SQL to extract insights from data - Third Edition
-
Cyfrowe Państwo. Uwarunkowania i perspektywy
-
Data Cleaning and Exploration with Machine Learning. Get to grips with machine learning techniques to achieve sparkling-clean data quickly
-
Quantum Computing Experimentation with Amazon Braket. Explore Amazon Braket quantum computing to solve combinatorial optimization problems
-
Simplifying Data Engineering and Analytics with Delta. Create analytics-ready data that fuels artificial intelligence and business intelligence
-
Practical Deep Learning at Scale with MLflow. Bridge the gap between offline experimentation and online production
-
Mastering Microsoft Power BI. Expert techniques to create interactive insights for effective data analytics and business intelligence - Second Edition
-
Feature Store for Machine Learning. Curate, discover, share and serve ML features at scale
-
In-Memory Analytics with Apache Arrow. Perform fast and efficient data analytics on both flat and hierarchical structured data
-
Fundamentals of Data Engineering
-
Data Democratization with Domo. Bring together every component of your business to make better data-driven decisions using Domo
-
The Pandas Workshop. A comprehensive guide to using Python for data analysis with real-world case studies
-
Excel 2021 i Microsoft 365. Przetwarzanie danych za pomocą tabel przestawnych
-
Excel 2021 i Microsoft 365. Analiza i modelowanie danych biznesowych
-
AI-Powered Business Intelligence
-
Data Forecasting and Segmentation Using Microsoft Excel. Perform data grouping, linear predictions, and time series machine learning statistics without using code
-
Quantum Chemistry and Computing for the Curious. Illustrated with Python and Qiskit® code
-
Zarządzanie danymi w zbiorach o dużej skali. Nowoczesna architektura z siatką danych i technologią Data Fabric. Wydanie II
-
Język R. Receptury. Analiza danych, statystyka i przetwarzanie grafiki. Wydanie II
Czasowo niedostępna
-
Excel 2016 PL. Biblia
Niedostępna
-
Google Analytics dla marketingowców. Wydanie II
Czasowo niedostępna
-
Excel 2010 PL. Ilustrowany przewodnik
-
Microsoft SQL Server. Modelowanie i eksploracja danych
Niedostępna
-
Data Analytics for Marketing. A practical guide to analyzing marketing data using Python
-
Azure Data Engineer Associate Certification Guide. Ace the DP-203 exam with advanced data engineering skills - Second Edition
-
Extending Excel with Python and R. Unlock the potential of analytics languages for advanced data manipulation and visualization
-
Mastering NLP from Foundations to LLMs. Apply advanced rule-based techniques to LLMs and solve real-world business problems using Python
Poznaj techniki przetwarzania i analizy danych z książkami o Big Data dostępnymi w księgarni Helion
Nasza kategoria książek o Big Data oferuje bogaty zbiór publikacji, które wprowadzają w świat przetwarzania i analizy ogromnych zbiorów danych. Wśród nich znajdują się pozycje takie jak "Big Data. Najlepsze praktyki budowy skalowalnych systemów obsługi danych w czasie rzeczywistym" oraz "Hadoop. Kompletny przewodnik. Analiza i przechowywanie danych", które są doskonałym wyborem dla osób chcących praktycznie podejść do tematu Big Data. Nasz asortyment obejmuje również zaawansowane publikacje, które umożliwiają pogłębienie wiedzy i rozwijanie umiejętności w zakresie zaawansowanej analizy danych.
Dodatkowo, oferujemy książki skoncentrowane na konkretnych narzędziach i technologiach związanych z Big Data. Wśród nich wyróżniają się tytuły poświęcone Apache Spark i zastosowaniom uczenia maszynowego w przetwarzaniu dużych zbiorów danych. Są to idealne pozycje dla tych, którzy chcą specjalizować się w konkretnych technikach i narzędziach Big Data.
Książki o Big Data - twoje źródło wiedzy o “wielkich danych”
W Helion dbamy o to, aby nasze książki były nie tylko bogatym źródłem wiedzy teoretycznej, ale także praktycznym przewodnikiem, który umożliwia zastosowanie tej wiedzy w realnych warunkach pracy. Dlatego też nasze publikacje zawierają liczne przykłady, studia przypadków oraz praktyczne wskazówki, które pomogą Ci z sukcesem zrealizować projekty związane z Big Data.
Zapraszamy do zapoznania się z naszą ofertą książek o Big Data. W Helion znajdziesz literaturę, która pozwoli Ci nie tylko zrozumieć, ale także efektywnie wykorzystać potencjał “wielkich danych” w Twojej pracy zawodowej. Niezależnie od tego, czy jesteś studentem, początkującym analitykiem czy doświadczonym specjalistą IT, nasze książki mogą stanowić cenne źródło wiedzy i inspiracji. Odkryj razem z nami fascynujący świat Big Data!