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
-
Apache NiFi. Kurs video. Automatyzacja przepływu danych i narzędzia Big Data
-
Deciphering Data Architectures
-
Fundamentals of Analytics Engineering. An introduction to building end-to-end analytics solutions
-
Cracking the Data Engineering Interview. Land your dream job with the help of resume-building tips, over 100 mock questions, and a unique portfolio
-
Microsoft Power BI Performance Best Practices. A comprehensive guide to building consistently fast Power BI solutions
-
Język R. Kompletny zestaw narzędzi dla analityków danych
Niedostępna
-
Analiza marketingowa. Praktyczne techniki z wykorzystaniem analizy danych i narzędzi Excela
Czasowo niedostępna
-
Microsoft Excel 2013 Budowanie modeli danych przy użyciu PowerPivot
-
Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie
Czasowo niedostępna
-
The Definitive Guide to Google Vertex AI. Accelerate your machine learning journey with Google Cloud Vertex AI and MLOps best practices
-
Data Science for Marketing Analytics. A practical guide to forming a killer marketing strategy through data analysis with Python - Second Edition
-
LaTeX Beginner's Guide. Create visually appealing texts, articles, and books for business and science using LaTeX - Second Edition
-
Learn Algorithmic Trading. Build and deploy algorithmic trading systems and strategies using Python and advanced data analysis
-
Mastering PostGIS. Modern ways to create, analyze, and implement spatial data
-
Google Analytics. Integracja i analiza danych
Czasowo niedostępna
-
Analiza i prezentacja danych w Microsoft Excel. Vademecum Walkenbacha
-
Hurtownie danych. Od przetwarzania analitycznego do raportowania
Niedostępna
-
Cracking the Data Science Interview. Unlock insider tips from industry experts to master the data science field
-
Building Interactive Dashboards in Microsoft 365 Excel. Harness the new features and formulae in M365 Excel to create dynamic, automated dashboards
-
Building an Event-Driven Data Mesh
-
3D Graphics Rendering Cookbook. A comprehensive guide to exploring rendering algorithms in modern OpenGL and Vulkan
-
The Economics of Data, Analytics, and Digital Transformation. The theorems, laws, and empowerments to guide your organization’s digital transformation
-
Learn Quantum Computing with Python and IBM Quantum Experience. A hands-on introduction to quantum computing and writing your own quantum programs with Python
-
The Deep Learning Workshop. Learn the skills you need to develop your own next-generation deep learning models with TensorFlow and Keras
-
Data Science for Marketing Analytics. Achieve your marketing goals with the data analytics power of Python
-
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
-
Zapytania w języku T-SQL w Microsoft SQL Server 2014 i SQL Server 2012
-
Kompletny przewodnik po DAX. Analiza biznesowa przy użyciu Microsoft Excel, SQL Server Analysis Services i Power BI
-
Scaling MongoDB. Sharding, Cluster Setup, and Administration
-
Access. Analiza danych. Receptury
Niedostępna
-
Learn Microsoft Fabric. A practical guide to performing data analytics in the era of artificial intelligence
-
Fundamentals of Data Engineering
-
Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych
-
Mapping with ArcGIS Pro. Design accurate and user-friendly maps to share the story of your data
-
Vector Search for Practitioners with Elastic. A toolkit for building NLP solutions for search, observability, and security using vector search
-
Enhancing Deep Learning with Bayesian Inference. Create more powerful, robust deep learning systems with Bayesian deep learning in Python
-
SQL for Data Analytics. Harness the power of SQL to extract insights from data - Third Edition
-
Data Algorithms with Spark
-
Deep Learning with fastai Cookbook. Leverage the easy-to-use fastai framework to unlock the power of deep learning
-
Quantum Computing in Practice with Qiskit(R) and IBM Quantum Experience(R). Practical recipes for quantum computer coding at the gate and algorithm level with Python
-
Innovative Tableau. 100 More Tips, Tutorials, and Strategies
-
Practical Tableau. 100 Tips, Tutorials, and Strategies from a Tableau Zen Master
-
Learning Pentaho Data Integration 8 CE. An end-to-end guide to exploring, transforming, and integrating your data across multiple sources - Third Edition
-
Learning Informatica PowerCenter 10.x. Enterprise data warehousing and intelligent data centers for efficient data management solutions - Second Edition
-
Analiza danych w naukach ścisłych i technice
-
Web Mapping Illustrated. Using Open Source GIS Toolkits
-
Learn Grafana 10.x. A beginner's guide to practical data analytics, interactive dashboards, and observability - Second Edition
-
Analiza danych w zarządzaniu projektami
Niedostępna
-
Data Engineering with Scala and Spark. Build streaming and batch pipelines that process massive amounts of data using Scala
-
Learning Data Science
-
Robo-Advisor with Python. A hands-on guide to building and operating your own Robo-advisor
-
Cyfrowe Państwo. Uwarunkowania i perspektywy
-
Hands-On Data Preprocessing in Python. Learn how to effectively prepare data for successful data analytics
-
The TensorFlow Workshop. A hands-on guide to building deep learning models from scratch using real-world datasets
-
Up and Running with Affinity Designer. A practical, easy-to-follow guide to get up to speed with the powerful features of Affinity Designer 1.10
-
Interactive Dashboards and Data Apps with Plotly and Dash. Harness the power of a fully fledged frontend web framework in Python – no JavaScript required
-
Scalable Data Streaming with Amazon Kinesis. Design and secure highly available, cost-effective data streaming applications with Amazon Kinesis
-
Python Data Analysis. Perform data collection, data processing, wrangling, visualization, and model building using Python - Third Edition
-
Seven NoSQL Databases in a Week. Get up and running with the fundamentals and functionalities of seven of the most popular NoSQL databases
-
Building Web and Mobile ArcGIS Server Applications with JavaScript. Build exciting custom web and mobile GIS applications with the ArcGIS Server API for JavaScript - Second Edition
-
Practical GIS. Learn novice to advanced topics such as QGIS, Spatial data analysis, and more
-
QGIS:Becoming a GIS Power User. Master data management, visualization, and spatial analysis techniques in QGIS and become a GIS power user
-
Google Analytics dla marketingowców. Wydanie II
Czasowo niedostępna
-
Excel 2013. Kurs video. Poziom drugi. Przetwarzanie i analiza danych
-
Badanie danych. Raport z pierwszej linii działań
Czasowo niedostępna
-
Excel 2013 PL. Kurs
Czasowo niedostępna
-
Microsoft SQL Server. Modelowanie i eksploracja danych
Niedostępna
-
Excel 2010 PL. Kurs
-
Data Analytics for Marketing. A practical guide to analyzing marketing data using Python
-
Extending Excel with Python and R. Unlock the potential of analytics languages for advanced data manipulation and visualization
-
Data Engineering with Google Cloud Platform. A guide to leveling up as a data engineer by building a scalable data platform with Google Cloud - Second Edition
-
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
-
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
-
Data Stewardship in Action. A roadmap to data value realization and measurable business outcomes
-
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
-
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
-
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
-
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
-
Python Data Cleaning Cookbook. Detect and remove dirty data and extract key insights with pandas, OpenAI, Spark, and more - Second Edition
-
The Ultimate Guide to Snowpark. Design and deploy Snowpark with Python for efficient data workloads
-
Excel 2010 PL. Ilustrowany przewodnik
-
Data Engineering with Databricks Cookbook. Build effective data and AI solutions using Apache Spark, Databricks, and Delta Lake
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!