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Practical Data Science

A Guide to Building the Technology Stack for Turning Data Lakes into Business Assets

Andreas François Vermeulen

Sprache

Englisch

Buch Broschur

Libristo-Code: 18122101

Verlag APress, Februar 2018

Learn how to build a data science technology stack and perform good data science with repeatable met... Vollständige Beschreibung

Libristo-Code: 18122101

126 b

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Learn how to build a data science technology stack and perform good data science with repeatable methods. You will learn how to turn data lakes into business assets. The data science technology stack demonstrated in Practical Data Science is built from components in general use in the industry. Data scientist Andreas Vermeulen demonstrates in detail how to build and provision a technology stack to yield repeatable results. He shows you how to apply practical methods to extract actionable business knowledge from data lakes consisting of data from a polyglot of data types and dimensions. What You'll Learn Become fluent in the essential concepts and terminology of data science and data engineering Build and use a technology stack that meets industry criteria Master the methods for retrieving actionable business knowledge Coordinate the handling of polyglot data types in a data lake for repeatable results Who This Book Is For Data scientists and data engineers who are required to convert data from a data lake into actionable knowledge for their business, and students who aspire to be data scientists and data engineers

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Informationen zum Buch

Vollständiger Name Practical Data Science

Autor Andreas François Vermeulen

Sprache

Englisch

Einband Buch - Broschur

Datum der Veröffentlichung 2018

Anzahl der Seiten 805

EAN 9781484230534

ISBN 1484230531

Libristo-Code 18122101

Verlag APress

Gewicht 1582

Abmessungen 178 x 254 x 42

Kategorie

EDV und Informationstechnologie > Informatik > Künstliche Intelligenz > Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme

Wirtschaftswissenschaft, Finanzen, Betriebswirtschaft und Management > Betriebswirtschaft und Management > Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management

EDV und Informationstechnologie > Computerhardware > Speichermedien und Peripheriegeräte

EDV und Informationstechnologie > Datenbanken > Data Mining

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