Книги big data: ТОП-10 книг о Big Data на русском языке – Библиотека программиста

Содержание

ТОП-10 книг о Big Data на русском языке – Библиотека программиста

Просмотров 1.5k. Обновлено

Что почитать про анализ больших данных? Собрали подборку лучших книг по Big Data на русском языке, которые стоит изучить.

Революция в аналитике. Билл Фрэнкс

Книга Революция в аналитике

Внедрив технологию big data для обработки данных многие компании и IT-корпорации сделали мощный рывок в бизнесе. Автор книги имеет 20-летний опыт работы с аналитическими проектами в реальном масштабном бизнесе и делится опытом внедрения.

Достоинства:

  • все темы рассматриваются со стратегической точки зрения;
  • практическое руководство по операционной аналитике;
  • охвачено широкий круг вопросов;
  • имеются советы для создания успешного сотрудничества между IT-отделом и аналитическим отделом.

Недостатки:

  • много воды;
  • сплошной текст, книга не имеет никаких схем и картинок.

Онлайн-курс по Big Data

~120 000 ₽ – средняя зарплата аналитика Big Data в Московском регионе (по данным hh.ru)

Убийственные большие данные. Кэти О’Нил

Книга Убийственные большие данные

Математические алгоритмы давно превратились в мощное оружие для корпораций и государства. При помощи математических приложений страховые компании, банки и другие компании способны отслеживать каждый шаг человека.

Достоинства:

  • множество практических примеров;
  • взгляд на биг дата с моральной точки зрения и вред для обычных людей;
  • книга будет интересна и понятна гуманитариям.

Недостатки:

  • нет технической информации, просто интересное чтиво для расширения кругозора.

Теоретический минимум по Big Data. Анналин Ын, Кеннет Су

Книга Теоретический минимум по Big Data

Анализ больших данных – это большой бизнес. Книга обучает основам стремительно развивающейся технологии аналитики и обработки больших данных. В каждой главе рассматривается отдельный алгоритм. Есть примеры их использования на реальных задачах.

Достоинства:

  • наглядные иллюстрации;
  • комментарии, которые позволяют лучше понять тему;
  • хорошо описан теоретический минимум.

Недостатки:

  • слишком поверхностно, без углубления в тему;
  • тем, кто не сталкивался с Большими Данными, будет тяжело воспринимать информацию.

BIG DATA. Вся технология в одной книге. Андреас Вайгенд

Книга BIG DATA. Вся технология в одной книге

Автор убежден, что система Больших Данных несет в себе не только большие риски, но и колоссальные возможности, как для корпораций, так и для обычных людей. Основной вопрос рассмотренный в книге: как при помощи Big Data компании собирают информацию о пользователе, следят за их поведением и определяют его круг интересов.

Достоинства:

  • интересно и полезно для новичков;
  • примеры реальных компаний.

Недостатки:

  • слишком размыто описывается материал;
  • нет технических данных, кодов и алгоритмов.

Основы Data Science и Big Data. Дэви Силен, Арно Мейсман, Мохамед Али

Книга Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных

В каждой главе отдельно описывается один из аспектов анализа и обработки данных системы Data Science. Изучение начинается с основ, далее переходит к освоению алгоритмов, работы с большими массивами данных, анализа и визуализации информации.

Достоинства:

  • книга хорошая для изучения основ;
  • описаны возможности языка Python для работы с данными.

Недостатки:

  • примеры поверхностные, многое остается непонятным;
  • опечатки в тексте;
  • встречаются не соответствия между заголовком раздела и его содержанием;
  • мало практики.

Большие данные. Виктор Майер-Шенбергер, Кеннет Кукьер

Книга Большие данные

В книге рассказывается о стремительном развитии вычислительных методов для новых открытий и прогнозов. Описываются основы big data, и влияние на жизнь обычного человека. Даются рекомендации, как можно обезопасить себя от опасности утери конфиденциальности.

Достоинства:

  • даются общие понятные сведения о Big Data;
  • практические советы по защите конфиденциальности;

Недостатки:

  • информация размазана;
  • примеры повторяются;
  • явно видно поклонение авторами системе Больших Данных, не видит ее явных недостатков.

Укрощение больших данных. Билл Фрэнкс

Книга Укрощение больших данных

Автор является ведущим аналитиком компании TeraData. Подробная информация об элементах системы Больших данных: трендах, методах, тенденциях развития, технологиях, и как это все повлияет на развитие бизнеса и жизнь человека.

Достоинство:

  • подходит для первого знакомства с возможностями аналитики;
  • хорошее введение в тему;
  • легко читается;

Недостатки:

  • методы анализа описаны общими фразами;
  • имеющиеся технические детали не достаточно расписаны для того, чтобы брать и делать.

Big data простым языком. Алексей Благирев, Наталья Хапаева

Книга Big data простым языком

Автор книги пытается донести принципы программирования и создания интерфейсов для управления бизнесом и жизнью человека. Девайсы на телефоне делают его уже не просто средством для связи. При развитии этой системы телефоны могут оказаться намного умнее своего обладателя, не говоря уже о других устройствах, которые постепенно собирают всю информацию жизнедеятельности человека.

Достоинства:

  • материал книги систематизирован и структурирован;
  • чувствуется опыт автора;
  • затрагиваются не только Big Data, но и приближенные темы.
  • интересные выводы.

Spark для профессионалов. Сэнди Риза, Ури Лезерсон, Шон Оуэн, Джош Уиллс

Книга Spark для профессионалов

Авторы рассматривают Spark комплексно и описывают паттерны, которые позволяют выполнить крупномасштабный анализ данных. В книге раскрываются вопросы выявления мошенничества с кредитными картами, рекомендации множества товаров множеству людей, создание моделей оценки финансовых рисков на основе имитации ценных бумаг. Все эти возможности недоступны, если не научится правильно обрабатывать информацию. Именно для этого создана наука о данных.

Достоинства:

  • в книге описываются сложные методы анализа на простых примерах из жизни;
  • краткий справочник, который ответит на многие вопросы обработки массива данных.

Недостатки:

  • не хватает более широкого описания темы;
  • мягкая обложка.

Работа с BigData в облаках. Александр Сенько

Книга Работа с BigData в облаках

Первое издание на русском языке, в котором описывается технология big data простым языком. В нем рассматриваются многие секреты обработки больших данных в облаках на легких примерах. В книге описаны все этапы процесса: от получения исходных данных до сложного анализа. Автор приводит преимущества информационного облака над другими технологиями.

Достоинства:

  • наличие множества иллюстраций для примеров;
  • подробно описываются все этапы работы MS Azure и AWS;
  • хорошо раскрывается работа в облаке и приводится анализ больших данных.

Недостатки:

  • мягкая обложка.

Выводы

  1. Лучшая книга для того, чтобы освоить основы big data: «BIG DATA. Вся технология в одной книге» Андреас Вайгенд, «Укрощение больших данных» Билл Фрэнкс и «Большие данные» Виктор Майер-Шенбергер, Кеннет Кукьер.
  2. Для тех, кто уже знаком с технологией Big Data, чтобы увеличить свой опыт в этой теме рекомендуется прочитать книгу «Spark для профессионалов» Сэнди Риза, Ури Лезерсон, Шон Оуэн, Джош Уиллс.
  3. Для общей информации и ознакомления с темой можно прочитать книги: «Big data простым языком» Алексей Благирев, Наталья Хапаева, «Работа с BigData в облаках» Александр Сенько и «Теоретический минимум по Big Data» Анналин Ын, Кеннет Су.

Делитесь мнениями и хорошими книгами по технологии Big Data не попавшими в эту подборку в комментариях!

Онлайн курс по Big Data

Литература по data science | Data Science

Предпосылки к изучению data science начались с курсов статистики и эконометрики. Предлагаю вашему вниманию книги по data science, с которыми я в той или иной степени ознакомился и которые помогают понять как исследовать данные, для чего это нужно и как это использовать в бизнесе (содержания многих книг пересекаются, но интересны, по-своему, своими примерами и манерой изложения). Для удобства список разбит на несколько разделов (по направлению), но в главном разделе источники могут пересекаться (проранжированно в произвольном порядке). Некоторые книги изданы на русском и английском. Все книги доступны на Амазоне (англ.), на Озоне и в Лабиринте (русск.). И да, стоят они недёшево (хотя некоторые из них доступны бесплатно, смотрите снизу источники из LeanPub). Самые интересные я себе покупал, но большинство из них брал в библиотеке университетов, в которых учился или с которыми сотрудничаю.

I. Литература по data science (наука о данных)

1. Data Science for Business. Foster Provost, Tom Fawcett.

2. Doing Data Science. Rachel Schutt, Cathy O’Neil.
3. Agile Data Science. Russell Jurney.
4. Applied Data Science. Ian Langmore, Daniel Krasner.
5. О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные. Томас Дэвенпорт, Ким Хо.
Keeping Up With The Quants: Your Guide to Understanding and Using Analytics. Thomas H. Davenport, Jinho Kim.
6. Аналитика как конкурентное преимущество. Том Дэвенпорт и Джон Харрис.
7. Sexy Little Numbers: How to Grow Your Business Using the Data You Already Have. Maex Dimitri, Paul B. Brown.
Ключевые цифры: Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть. Димитри Маекс, Пол Браун
8. Data Smart: Using Data Science to Transform Information into Insight. John W. Foreman.
Много цифр: Анализ больших данных при помощи Excel. Джон Форман.
9. Data Analysis with Open Source Tools. Philipp K. Janert.
10. Data Scientists at Work. Sebastian Gutierrez.
11. Data Science For Dummies. Lillian Pierson.
12. Data Science at the Command Line. Jeroen Janssens.
13. Data Science from Scratch. Joel Grus.
14. Learning to Love Data Science: Explorations of Emerging Technologies and Platforms for Predictive Analytics, Machine Learning, Digital Manufacturing, and Supply Chain Optimization. Mike Barlow.
15. Data Science in R: A Case Studies Approach to Computational Reasoning and Problem Solving. Deborah Nolan, Duncan Temple Lang.
16. Parallel Computing for Data Science with Examples in R, C++ and CUDA. Norman Matloff.
17. Practical Data Science with R. Nina Zumel, John Mount.
18. Introducing Data Science: Big Data, Machine Learning, and more, using Python Tools. Davy Cielen, Arno D.B. Meysman, Mohamed Ali.
19. Practical Data Science Cookbook: 89 hands-on recipes to help you complete real-world data science projects in R and Python. Tony Ojeda, Sean Patrick Murphy, Benjamin Bengfort, Abhijit Dasgupta.
20. Data Analytics: Models and Algorithms for Intelligent Data Analysis. Thomas A. Runkler.
21. Clean Data: Save time by discovering effortless strategies for cleaning, organizing, and manipulating your data. Megan Squire.

II. Книги по Big Data (большие данные)

1. Big data at work: dispelling the myths, uncovering the opportunities. Thomas H. Davenport.
2. Real-Time Big Data Analytics: Emerging Architecture. Mike Barlow.
3. Big Data Analytics with Spark. Mohammed Guller.
4. Big Data Glossary. Pete Warden.
5. Big Data For Dummies. Judith Hurwitz, Alan Nugent, Dr. Fern Halper, and Marcia Kaufman.
6. Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think. Viktor Mayer-Schönberger, Kenneth Cukier.
Большие данные: Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим. Виктор Майер-Шенбергер и Кеннет Кукьер.
7. Taming the Big Data Tidal Wave: Finding Opportunities in Huge Data Streams with Advanced Analytics. Bill Franks.
Укрощение больших данных: Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики. Билл Фрэнкс.
8. Big Data Analytics: From Strategic Planning to Enterprise Integration with Tools, Techniques, NoSQL, and Graph. David Loshin.
9. The Analytics Revolution: How to Improve Your Business By Making Analytics Operational In The Big Data Era. Bill Franks.
Революция в аналитике: Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики. Билл Френкс.
10. Getting a Big Data Job For Dummies. Jason Williamson.
11. Hadoop For Dummies. Robert D. Schneider.
12. Hadoop: The Definitive Guide. Tom White.
Hadoop: Подробное руководство. Том Уайт.
13. Learning Spark: Lightning-Fast Big Data Analysis. Holden Karau, Andy Konwinski, Patrick Wendell, Matei Zaharia.
Изучаем Spark: молниеносный анализ данных. Карау Х., Конвински Э., Венде П., Захария М.
14. Advanced Analytics with Spark. Sandy Ryza, Uri Laserson, Sean Owen, Josh Wills.
15. Big data: using smart big data, analytics and metrics to make better decisions and improve performance. Bernard Marr.
16. Big Data: Principles and Best Practices of Scalable Real-time Data Systems. Nathan Marz, James Warren.
17. Новые методы работы с большими данными: победные стратегии управления в бизнес- аналитике: Научно-практический сборник. Под редакцией доктора технических наук, профессора А. В. Шмида. — М.: ПАЛЬМИР, 2016.

III. Книги по Data Mining (дата майнинг, интеллектуальный анализ данных)

1. Data mining: practical machine learning tools and techniques. Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall.
2. A Practical Guide to Data Mining for Business and Industry. Andrea Ahlemeyer-Stubbe, Shirley Coleman.
3. Learning Data Mining with R: Develop key skills and techniques with R to create and customize data mining algorithms. Bater Makhabel.
4. Data Mining Algorithms: Explained Using R. Paweł Cichosz.
5. Data Mining and Business Analytics with R. Johannes Ledolter.
6. Data Mining For Dummies. Meta. S. Brown.
7. Data mining for business intelligence: concepts, techniques, and applications in Microsoft Office Excel with XLMiner. Galit Shmueli, Nitin R. Patel, Peter C. Bruce.
8. Data mining: concepts and techniques. Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei.
9. Programming Collective Intelligence. Toby Segaran.
Программируем коллективный разум. Тоби Сегаран.
10. Data mining with R: learning with case studies. Luis Torgo.
11. Mining the Social Web. Matthew A. Russell.
12. Commercial data mining: processing, analysis and modeling for predictive analytics projects. David Nettleton.
13. R and Data Mining: Examples and Case Studies. Yanchang Zhao.
14. Data Mining with Rattle and R: The Art of Excavating Data for Knowledge Discovery. Graham Williams.
15. Data Mining. Чубукова И.А.
16. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям. Паклин Н.Б., Орешков В.И.
17. Mastering Social Media Mining with R: Extract valuable data from social media sites and make better business decisions using R. Sharan Kumar Ravindran, Vikram Garg.
18. Social Media Mining with R: Deploy cutting-edge sentiment analysis techniques to real-world social media data using R. Nathan Danneman, Richard Heimann.
19. Mining of Massive Datasets. Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeffrey D. Ullman.

IV. Книги по Machine Learning (машинное обучение)

1. Machine Learning: the Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data. Peter Flach.
Машинное обучение: наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных. Петер Флах.
2. Building Machine Learning Systems with Python. Luis Pedro Coelho, Willi Richert.
Построение систем машинного обучения на языке Python. Луис Педро Коэльо, Вилли Ричарт.
3. Machine Learning with Spark: Create scalable machine learning applications to power a modern data-driven business using Spark. Nick Pentreath.

V. Книги по R

1. Getting Started with RStudio. John Verzani.
2. Learning Predictive Analytics with R: Get to grips with key data visualization and predictive analytic skills using R. Eric Mayor.
3. Mastering Data Analysis with R: Gain clear insights into your data and solve real-world data science problems with R – from data munging to modeling and visualization. Gergely Daróczi.
4. Parallel R. Q. Ethan McCallum and Stephen Weston.
5. R in Action: Data analysis and graphics with R. Robert I. Kabacoff.

VI. Книги по Python

1. Python for Data Analysis. Wes McKinney.
Python и анализ данных. Уэс Маккинли.
2. Python Data Analysis: Learn how to apply powerful data analysis techniques with popular open source Python modules. Ivan Idris.
3. Python Machine Learning: Unlock deeper insights into machine learning with this vital guide to cutting-edge predictive analytics. Sebastian Raschka.
4. Python in Practice: Create Better Programs Using Concurrency, Libraries, and Patterns. Mark Summerfield.
Python на практике: создание качественных программ с использованием параллелизма, библиотек и паттернов. Марк Саммерфилд.

VII. Книги по Business Intelligence и Visualization (визуализация)

1. Business intelligence and the cloud: strategic implementation guide. Michael S. Gendron.
2. Oracle Business Intelligence: The Condensed Guide to Analysis and Reporting. Yuli Vasiliev.
3. Visual Intelligence: Microsoft Tools and Techniques for Visualizing Data. Mark Stacey, Joe Salvatore, Adam Jorgensen.
4. Communicating Data with Tableau. Ben Jones.
5. Creating Data Stories with Tableau Public: Illustrate your data in a more interactive and interesting way using Tableau Public. Ashley Ohmann, Matt Floyd.
6. Data Visualization For Dummies. Mico Yuk, Stephanie Diamond.
7. Graph Analysis and Visualization: Discovering Business Opportunity in Linked Data. Richard Brath, David Jonker.
8. Interactive Data Visualization for the Web. Scott Murray.
9. Learning QlikView Data Visualization: Visualize and analyze data with the most intuitive business intelligence tool, QlikView. Karl Pover.
10. Python Data Visualization Cookbook: Over 60 recipes that will enable you to learn how to create attractive visualizations using Python’s most popular libraries. Igor Milovanović.
11. SAS Programming and Data Visualization Techniques: A Power User’s Guide. Philip R. Holland.
12. Tableau Dashboard Cookbook: Over 40 recipes on designing professional dashboards by implementing data visualization principles. Jen Stirrup.
13. Visualizing Data. Ben Fry.
14. Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals. Cole Nussbaumer Knaflic

VIII. Книги по базам данных и Data Warehousing

1. Database systems: a practical approach to design, implementation, and management. Connolly, Thomas M., Carolyn E. Begg.
2. Beginning Database Design Solutions. Rod Stephens.
3. Build Your Own Database Driven Web Site Using PHP & MySQL. Kevin Yank.
4. Databases for Small Business: Essentials of Database Management, Data Analysis, and Staff Training for Entrepreneurs and Professionals. Anna Manning.
5. Databases: A Beginner’s Guide. Andrew J. Oppel.
6. Building a Data Warehouse: With Examples in SQL Server. Vincent Rainardi.
7. The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling. Ralph Kimball, Margy Ross.
8. NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence. Pramod J. Sadalage, Martin Fowler.
NoSQL: новая методология разработки нереляционных баз данных. Прамодкумар Дж. Садаладж, Мартин Фаулер.
9. Understanding SQL. Martin Gruber.
SQL для простых смертных. Мартин Грабер.

IX. Книги по Information Retrieval (информационный поиск)

1. Web Information Retrieval. Stefano Ceri, Alessandro Bozzon, Marco Brambilla, Emanuele Della Valle, Piero Fraternali, Silvia Quarteroni.
2. Search Patterns. Peter Morville, Jeffery Callender.
3. An Introduction to Information Retrieval. Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, Hinrich Schutze.
Введение в информационный поиск. Кристофер Д. Меннинг, Прабакар Рагаван, Генрих Шетзе.

X. Бесплатные книги по data science из LeanPub (узнал про них из курсов data science на Coursera)

1. The Art of Data Science. A Guide for Anyone Who Works with Data. Roger D. Peng, Elizabeth Matsui.
2. The Elements of Data Analytic Style. A guide for people who want to analyze data. Jeff Leek.
3. Developing Data Products in R. Brian Caffo.
4. Executive Data Science. A Guide to Training and Managing the Best Data Scientists. Brian Caffo, Roger D. Peng, Jeffrey Leek.
5. Exploratory Data Analysis with R. Roger D. Peng.
6. The Hitchhiker’s Guide to Ggplot2 in R. Jodie Burchell, Mauricio Vargas.
7. Statistical inference for data science. A companion to the Coursera Statistical Inference Course. Brian Caffo.
8. Advanced linear models for data science. Brian Caffo.
9. How to be a modern scientist. Jeffrey Leek.
10. Regression Models for Data Science in R. A companion book for the Coursera Regression Models class. Brian Caffo.
11. Report Writing for Data Science in R. Roger D. Peng.
12. R Programming for Data Science. Roger D. Peng.

Похожие книги

Big data простым языком

Наш телефон знает о нас больше, чем мы думаем. Он умеет собирать и анализировать информацию о том, как мы передвигаемся по городу, какие посты лайкаем и какими приложениями пользуемся. Он сообщит о пробках и поторопит на работу, чтобы мы не опоздали; подберет музыку под наше настроение и составит список персональных рекомендаций, чем можно занять себя в течение дня. Телефон – больше не устройство, по которому звонят, это уже средство управления окружающим нас миром. Незаметно мы окружили себя такими интерфейсами, которые создают невидимый барьер между человеком и окружающей средой. Планирование, управление, коммуникация, все теперь строится через эти программы и девайсы. Даже человеческие отношения. Но насколько глубока кроличья нора? Каждому предстоит разобраться в этом самому. Эта книга поможет донести основные принципы проектирования и создания таких интерфейсов управления бизнесом, обществом и окружающим нас миром посредством Больших данных. Читайте, наслаждайтесь и помните: сожжение книг противозаконно.

Простые сказки на французском языке

Книга представляет собой сборник французских сказок, адаптированных (без упрощения текста оригинала) по методу Ильи Франка. Уникальность метода заключается в том, что запоминание слов и выражений происходит за счет их повторяемости, без заучивания и необходимости использовать словарь. Пособие способствует эффективному освоению языка, может служить дополнением к учебной программе. РЕКОМЕНДОВАНО для «нулевого» и начального этапов обучения французскому языку.

Язык жестов. Как читать мысли без слов? 49 простых правил

Можно ли узнать настроение человека по его внешнему виду? Можно ли определить, какое он принял решение, если не было сказано ни слова? Можно ли обмануть так, чтобы никто этого не заметил, или уличить человека в обмане без детектора лжи? Можно, если вы умеете читать тайный язык жестов! Перед вами свод уникальных правил, которые помогут вам стать специалистом в общении без слов. Вы научитесь не только читать мысли и чувства, которые от вас хотят скрыть, но и обретете уверенность в общении с любыми собеседниками.

Простой учебник английского языка – от нуля до среднего уровня. Версия 2.0

Этот учебник подойдет для обучения от нуля и до среднего уровня знания английского языка. Перевод и транскрипция всех английских слов удобно дается в местах использования этих слов (совсем не нужно заглядывать в словарь). Приводятся достаточные сведения по грамматике, и в дальнейшем для уверенного среднего уровня владения английским языком вам следует лишь пополнять словарный запас.

Простой учебник английского языка. Самоучитель. Версия 3.0

Этот простой учебник подойдет для обучения от нуля и до среднего уровня знания английского языка. Перевод и транскрипция всех английских слов удобно дается в местах использования этих слов (совсем не нужно заглядывать в словарь).

Формула прибыли. О чем говорят цифры. Простым языком для нефинансиста

Краткий курс для нефинансиста о том, как образуется прибыль бизнеса. В книге рассмотрены основные финансовые понятия и процесс формирования прибыли. Практические приемы, позволят читателю самостоятельно сделать управленческие расчеты и задать правильные вопросы, в том числе и финансистам. Вы сможете без посторонней помощи прочесть отчет о финансовом результате вашего бизнеса или даже публичной компании. Знания применимы для бизнеса любого масштаба. Вы узнаете, о чем действительно говорят цифры.

Стратегическое управление. Простым языком

Данная книга предназначена, прежде всего, для собственников коммерческих предприятий. Несмотря на звучное название рассматриваемого предмета, писалась она для владельцев бизнесов малого и среднего размера. Таким образом, впервые предмет, считавшийся ранее предназначенным для крупных предприятий, стал применим для значительно меньших организаций. Книга написана практиками. Фактически, она является отчетом об исследованиях, которые длились более десяти лет. Так же книга является прикладным пособием по выходу из оперативного управления, которое в народе принято называть «текучкой». Авторы утверждают, что пребывание в оперативном управлении для собственника не является оптимальным состоянием. Книга раскрывает способ, как собственник может управлять предприятием на расстоянии, концентрируя свое внимание на будущем развитии, а организация при этом расти и увеличивать доход.

Библейские истории, рассказанные простым языком, без терминов и родословных

Рассказы написаны понятным стилем о всяких проблемах простых людей, которые только слышат из СМИ, но конкретно мало понимают, что происходит на самом деле, – эти пробелы в толковании старой и новой информации устраняет автор.

Маркетинг наизнанку. Простым языком о маркетинге

Рассуждать о маркетинге стало трендом.Дефицит информации – это уже не про сегодняшний день.А вот найти качественную информацию в одном месте, изложенную просто, понятно и структурно – не просто. По крайней мере, это сложность, которая сопровождала меня на этапе моего профессионального развития и становления в маркетинге. Эта книга призвана рассказать об основах маркетинга простым языком.

Простым языком о логопедии

Назначение книги – помочь тем, кто воспитывает ребёнка, имеющего трудности в становлении речи. Познакомить с актуальными методами коррекции и профилактики логопедических проблем, дать практический материал. Пособие предназначено для учителей-логопедов, воспитателей ДОУ, родителей детей дошкольного и младшего школьного возраста с речевыми нарушениями.

Цигун. Простые упражнения для поддержания тонуса организма

Недаром секреты восточной медицины с каждым годом все сильнее набирают популярность. В этой книге собраны простые и эффективные упражнения древней практики Цигун, которые помогут при лечении и профилактике множества заболеваний и будут очень полезны для поддержания тонуса организма. Упражнения прекрасно подойдут для: укрепления позвоночника; предупреждения развития радикулита; укрепления поясничного и крестцового отделов; сохранения женского и мужского здоровья.

Почему я верю. Простые ответы на сложные вопросы

В своей новой книге известный миссионер и писатель протоиерей Андрей Ткачев предлагает нам совершить путь от начала поиска жизненного смысла до обретения этого смысла в христианстве. Автор раскрывает свой личный опыт веры и знакомит читателя с убеждениями великих ученых и отцов Церкви. Преодолевая вопросы и сомнения, он буквально «за руку» вводит нас туда, где вера и знания реализуются в осмысленную и наполненную жизнь – отец Андрей вводит нас в Православную Церковь.

Как добиваться своего с помощью НЛП. 49 простых правил

НЛП, или нейролингвистическое программирование, – относительно молодое и очень перспективное направление психологии. Освоив основные правила и законы НЛП, вы сможете изменить свою жизнь к лучшему. С помощью этой книги вы научитесь: полностью управлять собой, своим телом, физическим состоянием, мыслями, чувствами, эмоциями; управлять другими людьми, располагать к себе, успешно проводить переговоры любой сложности, влюблять в себя любого; не только решать любые проблемы, но и извлекать из них максимальную пользу; достигать любых целей в карьере, учебе, личной жизни, самосовершенствовании.

Школа гейши в 10 простых уроках

Вы уже посмотрели фильм «Мемуары гейши?» Если да, вам не нужно объяснять, о чем эта книга. Если нет – обязательно посмотрите. Ведь культура изысканной и утонченной женственности, созданная в Японии в 18–19 веках, и развивающаяся до настоящего времени, давно перешагнула границы японской традиции и стала бесценным достоянием женщин всего мира. Изысканная элегантность и утонченная сексуальность, грация и пластика движений, искусство макияжа и ухода за лицом и телом, умение одеваться в стиле ики, походка укеаюми, голос, имеющий чувственное звучание, уверенная осанка и техника взгляда насаке-мезукай, соблазн духов, оставляющий мимолетный аромат… А также искусство сексуальной кулинарии и эротической медитации, любовные афродизиаки и искусство создания эротической обстановки, и, конечно, все мельчайшие нюансы постельного искусства – это далеко не полный перечень того, что Элиза Танака – всемирно известный эксперт в области японской культуры гейш – просто и очень увлекательно изложила на страницах своих «10 простых уроков».

Из области таинственного. Простая речь о бытии и свойствах

Изучение душевной жизни человека, наблюдение таинственных явлений в области психики, может доставить человеку столь прочное и, можно сказать опытное убеждение в бытии души и ее бессмертии, что никакие сомнения неверия не могут поколебать его веры. А эта вера в бессмертие человеческого духа осмыслит всю его жизнь и наполнит ее такой радостью, которая избавит его от самых ужасных искушений жизни и гибельного пессимизма…

ТехнологИя счастья. Простые и доступные способы самоосчастливливания 🙂

Эта книжечка – конспект различных идей о том, как сделать свою жизнь более счастливой. Идеи эти накапливались уже довольно долго, как в результате анализа многообразных источников, так и благодаря личной практике и работе творческой группы. Эта группа на протяжении последних 25 лет развивает систему, которую мы называем ТехнологИя.

Как научиться разбираться в людях? 49 простых правил

«Чужая душа – потемки…». Как часто вы произносите вслух или про себя это расхожее выражение? Как часто вы, пообщавшись с приятелем, коллегой по работе или соседом, пожимаете плечами: «Странный он какой-то…». Если чаще, чем вам хотелось бы, тогда эта книга вам необходима. Это карманный справочник человеческих характеров, который раскроет вам секреты общения с окружающими вас людьми. Вы научитесь понимать и предсказывать мысли, чувства и поступки любого человека. 49 простых правил научат вас безошибочно разбираться в людях.

Простой курортный роман

Курортный роман. Что может быть романтичней? Сладкая пилюля. Лёгкий и приятный способ убежать от забот. Забыть на время обо всём на свете и наслаждаться свободой. Так думала героиня романа, с головой окунаясь в пучину приключений и страсти. Вот только она забыла, что, принимая такое сильное лекарство, нельзя забывать о побочных эффектах. Каких? Об этом вы сможете узнать, прочитав «Простой курортный роман».

Кулинарный ежедневник для работающих женщин. Простые рецепты на каждый день

Ох, нелегко бывает современным женщинам! Работа, работа и еще раз работа… Что тут греха таить: успешная карьера и кулинарные подвиги представляются нам вещами несовместимыми. Так хочется побаловать любимых мужчин, родных и близких людей каким-нибудь вкусным и необычным блюдом, а времени-то и нет. Как быть? Ограничиться покупными полуфабрикатами? Наша книга призвана решить эту непростую проблему. В ней собрано множество оригинальных кулинарных рецептов специально для занятых, работающих женщин. Это быстрые, простые блюда, процесс приготовления которых в основном занимает от 5 до 45 минут. Это несколько десятков вариантов меню на каждый день, которым не обязательно следовать строго, достаточно выбрать любое понравившееся вам блюдо. Это легкие закуски и салаты, бутерброды и каши на завтрак, супы и борщи на обед, аппетитные и питательные вторые горячие блюда из мяса и рыбы, овощей и грибов. Мы также дополнили книгу рецептами выпечки и десертов, которыми вы сможет порадовать ваших домочадцев и гостей в праздничные дни.

21 простая техника саморазвития

Книги по саморазвитию похожи. Разные книги разными словами рассказывают об одних и тех же принципах улучшения жизни. Во всех этих принципах действует принцип Парето. 20% техника дают 80% эффекта. Сложные принципы и техники не работают. Простые техники проще запомнить и применить. И именно они дают 80% эффекта улучшения жизни. В книге собрана 21 простоя техника кардинального улучшения жизни. Каждая техника по отдельности может качественно изменить жизнь. Техники можно применять как комплексно, так и брать любую из них и получать результаты от ее внедрения.

Заметки минималиста. Роскошь простых вещей

Легкая, полезная, познавательная книга, не только о том, как максимально эффективно организовать пространство, вокруг себя, но и о моногом другом, что призвано помочь читателям в обретении чувства легкости. Мы тратим немало времени и средств на обслуживание базовых потребностей, а ведь многое можно делать совсем иначе, высвободив время для того, что действительно важно и приносит удовольствие. Мы позволяем обидам, претензиям, ожиданиям и страхам быть «камнями в наших карманах» на пути к счастливой жизни. Пришло время навести глобальный порядок и расставить приоритеты, пришло время исполнять мечты и наполнять жизнь всем тем что первостепенно и ценно. Заметки минималиста – книга о том, как взять жизнь в свои руки. Полезные советы, которые уже сегодня вы можете применить в своей жизни, будь то полезный рецепт, идея по организации интерьера или откровение из жизни автора, которая может помочь вам в осознании своей личной истории.

Здесь все проще и легче

Космические путешественники Тролль и Женька спускаются на неизведанную планету. Согласно доступной им информации на этой планете отсутствуют разумные формы жизни. Но Женька все равно надеется найти новую инопланетную цивилизацию… А неизведанная планета скрывает совсем другую тайну…

Простые чудеса. Сказки, меняющие мир

В небольшом сборнике сказок вы найдёте добрые, пронизанные глубоким трепетным отношением к природе истории для детей.Герои книги – обычные ребята, которые живут по соседству с нами. Они пытаются помочь. И пусть на первый взгляд эти дела кажутся маленькими, зато они имеют большие последствия – мир вокруг постепенно меняется. Под заботливыми руками расцветает Земля.Ненавязчиво сказки дарят понимание, что в руках детей мир, в котором мы будем жить завтра. А в наших силах пробудить сердца ребят.

В поисках простых истин

О любви, дружбе и смысле жизни. Субъективный взгляд на основные ценности человеческой культуры. Порой мы ищем то, что давно уже имеем.

Школа гламура в 10 простых уроках

Простое и доступное руководство по основам гламура. 10 простых и эксклюзивных уроков представляют собой программу комплексного обучения. Урок за уроком вы становитесь все сексуальнее и приобретаете гламурный шарм.

8 лучших инструментов для BigData в 2020 году

Собранные компанией данные являются фундаментальным источником информации для любого бизнеса. Извлечь искомое своими силами из огромного массива не так-то просто и здесь на помощь приходит специальный софт.

Перевод публикуется с сокращениями, автор оригинальной статьи Edwin Lisowski.

Apache Hadoop – самый популярный инструмент для BigData. Позволяющий обрабатывать огромные объемы данных фреймворк с открытым исходным кодом (бесплатный по лицензии Apache) работает на мощном оборудовании в дата-центре.

Основные возможности:

  • облачная инфраструктура;
  • поддерживающие другие модели работы фреймворка библиотеки;
  • универсальная модель для обработки – MapReduce;
  • распределенная ФС – HDFS, позволяющая хранить любые типы данных;
  • высокая масштабируемость;
  • эффективная и гибкая обработка данных.

Распределенный фреймворк реального времени, поддерживающий любой ЯП. Он написан на Java и Clojure и является полностью бесплатным. Apache Storm может обрабатывать и преобразовывать потоки данных из различных источников.

Основные возможности:

  • отказоустойчивый и масштабируемый;
  • может обрабатывать один миллион стобайтовых сообщений в секунду на каждом узле;
  • интегрируется с любым ЯП;
  • обеспечивает обработку каждой единицы данных (минимум один раз точно).

RapidMiner – это кросс-платформенный инструмент для обработки BigData с открытым исходным кодом. Он объединяет data science, прогнозную аналитику и технологию машинного обучения, а также предлагает широкий спектр продуктов, позволяющих создавать новые процессы интеллектуального анализа данных.

Платформа доступна под различными лицензиями: бесплатная позволяет пользователям использовать 1 логический процессор и до 10 000 строк данных; стоимость коммерческой версии Rapidminer начинается с $2.500 в год.

Основные возможности:

  • хорошо развитая облачная интеграция;
  • интерактивные информационные панели, которые легко расшарить;
  • интеграция с клиентскими базами данных;
  • создание и валидация прогнозных моделей;
  • разнообразие методов управления данными;
  • прогнозная аналитика на основе BigData;
  • поддержка клиент-серверной модели.

Основываясь на вашей деятельности, автономная BigData-платформа Qubole изучит, оптимизирует и сможет управлять данными. Это положительно скажется на сосредоточенности инженеров исключительно на обработке данных вместо управления фреймворком.

Стоимость инструмента от $199 в месяц, но есть вариант подписки, предназначенный для предприятий с несколькими пользователями.

Основные возможности:

  • облачная оптимизация;
  • гибкость и простота в использовании;
  • движок с открытым исходным кодом;
  • автоматическое использование процедур, для минимизации повторения ручных действий;
  • встроенные оповещения и рекомендации, оптимизирующие надежность, производительность и затраты на обслуживание.

Tableau – инструмент визуализации для бизнес-аналитики и анализа данных. Программное обеспечение содержит три основных продукта: desktop, server, online предназначенные для аналитики, предприятия и использования в облаке соответственно.

Проект прост в использовании, может обрабатывать все размеры данных, а также умеет визуализировать данные в реальном времени через web-коннектор.

Tableau предлагает бесплатную пробную версию. Подписка начинается от $35 в месяц, в зависимости от издания (desktop/server/online).

Основные возможности:

  • совместная работа онлайн;
  • создание любых типов визуализации;
  • no-code запросы;
  • простое расшаривание данных для мобильных устройств;
  • удобная настройка.

Распределенная опенсорсная БД Cassandra, предназначена для управления большими объемами данных, раскиданных по серверам. Распространяется бесплатно.

Основные возможности:

  • быстрая обработка огромных объемов данных;
  • линейная масштабируемость;
  • доступ из облака;
  • отсутствие единой точки отказа;
  • автоматическая репликация;
  • распределение данных между дата-центрами.

Apache Spark – это уникальное решение с открытым исходным кодом, способное обрабатывать как данные реального времени, пакетные данные, так и данные в памяти, что обеспечивает быстрые результаты. Инструмент может работать в локальной системе, что облегчает тестирование и разработку. Стоимость завязана на лицензии Apache, но есть и бесплатная пробная версия.

Основные возможности:

  • производительная потоковая обработка;
  • интеллектуальная система обработки графов;
  • автономный кластерный режим;
  • стек доступных тематических библиотек;
  • DataFrame API;
  • развертывание в облаке.

Фреймворк с открытым исходным кодом для потоковой обработки больших данных. Она может быть как ограниченной, так и неограниченной. Flink работает во всех известных кластерных средах и способен продуктивно выполнять задачи любого масштаба.

Основные возможности:

  • точные результаты;
  • отказоустойчивость и авто-восстановление после сбоя;
  • поддержка различных адаптеров для связи со сторонними системами и источниками данных;
  • гибкость «оконного» управления.

При наличии множества инструментов для работы с BigData, важно четко определить свои потребности, прежде чем выбрать подходящий под структуру вашего бизнеса.

Поскольку большинство платформ предлагают пробную версию, рекомендуется уделить время тщательной проверке, чтобы они полностью соответствовали вашим требованиям.

Разнообразие продуктов велико, выберите свой для повышения производительности, точности результатов и уменьшения скучной рутины. Если вы используете в проектах другой софт – напишите в комментариях, какой именно и ваше мнение о нем.

7 книг для начинающего специалиста по анализу данных

Книги, изучить основы анализа данных и стать специалистом в данной области.

За последние несколько лет я прочел самое большое количество книг об аналитических данных и выделил семь, на мой взгляд, лучших из них. Вместе данные книги используются для изучения анализа данных. В них вы найдете все, что вам необходимо знать.

Несмотря на то, что все они доставляют удовольствие при прочтении, ни одна из них не является книгой легкого чтения.Так что если вы решили начать с этих книг, то выделите под это немного времени и сил. Оно того стоит! Если вы совместите данные с полезным практическим курсом по анализу данных, о котором я писал ранее, то этого будет вполне достаточно, чтобы получить начальный уровень знаний специалиста по обработке данных. (На мой взгляд, по крайней мере.)

Примечание: вы заметили, что я включил в список 4 книги O’Reilly , если вам это кажется подозрительным, то есть заверить, что я никак не связан с данным издательством.Просто я, правда, считаю их очень полезными.

Первая основа для прочтения книга содержит бизнес-мышления о том, как использовать данные. Книга о стартапах, но я считаю, что это больше, чем просто книга о стартапах. Вы изучите, почему важно фокусироваться на одной ключевой метрике, а также узнаете о 6 основных деловых исследованиях и данных в каждом из них.

Если «Бережливая аналитика» — это книга о бизнесе и данных для стартапов, то данная книга о бизнесе и данных для больших компаний.Звучит менее красиво, чем первая, но всегда есть шанс получить ценные знания от крупных компаний. Например, как страховые компании используют прогнозную аналитику или с какими проблемами, сталкиваются банки.

Я постоянно рекламирую эту книгу на своих каналах. Она не предназначена только для специалистов по обработке данных, в ней есть основы статистического анализа с помощью, я считаю, должен ознакомиться каждый. Книга содержит большое количество историй, читая, которые, вы узнаете, как не быть обманутым заголовками, наподобие «Как мы ускорили курс обмена валют на 1300%, изменив только одно слово» и т.п.

Последняя книга, прежде чем мы перейдем к действительно технической литературе. Данная книга поднимает уровень знаний, полученный из первых трёх книг, на новый уровень. В ней происходит углубленное изучение таких тем, как регрессионные модели, фильтрация спама, рекомендательные машины и даже big data .

Другая вещь, которую я постоянно рекламирую, это изучение основ программирования. Со знанием основ программирования, вам будет проще получать, очищать, преобразовывать и анализировать данные.Эта книга расширит ваши возможности в области анализа данных. И когда вы решите начать, я рекомендую начать с данной книги. Так как это единственная книга, содержащая информацию об анализируемой строке, которую я видел. Однако, одной бывает более чем достаточно, чтобы покрыть все.

Вторым языком программирования для изучения данных является Питон. Он не слишком сложный и широко применяемый. В Питоне вы можете делать практически все, что связано с анализом, прогнозированием и даже машинным обучением.Это тяжелая книга (более чем 400 страниц), но охватывает все, что связанно с Питоном.

Последняя книга указанного списка содержит всего 60 страниц, но она очень техническая. Эта книга даст вам хорошее представление о технической стороне сбора и обработки данных. Вероятнее всего, вы, как аналитик или специалист по обработке данных, будете использовать эти знания напрямую, но, по крайней мере, работают специалисты по инфраструктуре различных компаний.

Вот и все!

. Вы должны придерживаться этого курса.

Здесь вы можете узнать о том, как создать хороший исследовательский план.

Спасибо за прочтение!

Ссылка на оригинальную статью
Перевод: Александр Давыдов

.

30 лучших инструментов больших данных для анализа данных

Возможность поиска и очистки больших данных имеет важное значение в 21 веке. Правильные инструменты являются обязательными условием для конкуренции с конкурентами и добавления преимуществ для вашего бизнеса. Я делаю список из 30 лучших инструментов для больших данных для вас.

Часть 1.Инструменты извлечения данных

Parsehub es un rastreador basado en web (веб-поисковый робот). Добавляйте дополнительные данные, которые используются в веб-сайтах с AJax, JavaScripts и подробностями об исходном коде. Tiene una ventana de prueba gratuita de una semana para que los usuarios Experimenten Sus funcionalidades.

Content Graber — это программное обеспечение для расширенного извлечения. Имеет среду программирования для серверов разработки, тестирования и производства. Вы можете использовать C # или VB.NET для отладки или написания скриптов для управления трекером. Это также позволяет вам добавлять сторонние расширения вашего трекера.Благодаря обширным возможностям Content Grabber очень эффективен для пользователей с базовым пониманием технологий.

Import.io — это веб-инструмент для извлечения данных. Впервые он был запущен в Лондоне. Теперь import.io меняет свою бизнес-модель с B2C на B2B. В 2019 году Импорт.io приобрел Connotate и

.

Post A Comment

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *