Google BigQuery: The Definitive Guide. Data Warehousing, Analytics, and Machine Learning at Scale
- Autorzy:
- Valliappa Lakshmanan, Jordan Tigani
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 522
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: Google BigQuery: The Definitive Guide. Data Warehousing, Analytics, and Machine Learning at Scale
Work with petabyte-scale datasets while building a collaborative, agile workplace in the process. This practical book is the canonical reference to Google BigQuery, the query engine that lets you conduct interactive analysis of large datasets. BigQuery enables enterprises to efficiently store, query, ingest, and learn from their data in a convenient framework. With this book, you’ll examine how to analyze data at scale to derive insights from large datasets efficiently.
Valliappa Lakshmanan, tech lead for Google Cloud Platform, and Jordan Tigani, engineering director for the BigQuery team, provide best practices for modern data warehousing within an autoscaled, serverless public cloud. Whether you want to explore parts of BigQuery you’re not familiar with or prefer to focus on specific tasks, this reference is indispensable.
Wybrane bestsellery
-
Odkryj fascynujący świat sztucznej inteligencji (AI) bez zbędnych komplikacji! Ta książka to idealny przewodnik dla każdego, kto chce zrozumieć, jak AI zmienia nasz świat, od podstawowych pojęć po zaawansowane technologie. Dzięki jasnym wyjaśnieniom i przystępnemu językowi, autor demistyfikuje sk...
AI bez tajemnic. Sztuczna Inteligencja od podstaw po zaawansowane techniki AI bez tajemnic. Sztuczna Inteligencja od podstaw po zaawansowane techniki
-
Tę książkę docenią wszyscy zainteresowani eksploracją danych i uczeniem maszynowym, którzy chcieliby pewnie poruszać się w świecie nauki o danych. Pokazano tu, w jaki sposób Excel pozwala zobrazować proces ich eksplorowania i jak działają poszczególne techniki w tym zakresie. Przejrzyście wyjaśni...
Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku
(40.20 zł najniższa cena z 30 dni)43.55 zł
67.00 zł(-35%) -
Oto praktyczny przewodnik po nauce o danych w miejscu pracy. Dowiesz się stąd wszystkiego, co ważne na początku Twojej drogi jako danologa: od osobowości, z którymi przyjdzie Ci pracować, przez detale analizy danych, po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym. Nauczysz się myśleć ...
Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym
(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Książka stanowi kompendium wiedzy na temat tej niesłychanie szybko rozwijającej się i dynamicznie wkraczającej w nasze życie dziedziny. Została napisana tak, aby była przystępna dla osób posiadających podstawowe umiejętności matematyczne. Może stanowić podręcznik dla studentów takich kierunków ja...(29.40 zł najniższa cena z 30 dni)
31.85 zł
49.00 zł(-35%) -
Ta książka jest przystępnym przewodnikiem po uczeniu maszynowym. Aby zrozumieć zawartą w niej treść, wystarczy podstawowa umiejętność programowania i znajomość matematyki na poziomie szkoły średniej. Znalazło się tu omówienie podstawowych pojęć i wyjaśnienie mechanizmów rządzących uczeniem głębok...
Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona
(59.40 zł najniższa cena z 30 dni)64.35 zł
99.00 zł(-35%) -
Ten podręcznik jest przeznaczony dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy uczenia maszynowego i nabrać praktycznego doświadczenia w używaniu pojęć matematycznych. Wyjaśniono tutaj stosowanie szeregu technik matematycznych, takich jak algebra liniowa, geometria analityczna, rozk...(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)
83.85 zł
129.00 zł(-35%) -
Rosnące możliwości różnych form sztucznej inteligencji niepokoją ludzi od kilkudziesięciu lat. Stopniowo uzależniamy się od ciągłej asysty nowoczesnych technologii, jednak coraz doskonalsze metody uczenia maszynowego, dostępna i potężna moc obliczeniowa korzystająca z niewyobrażalnie wielkich zas...
Człowiek na rozdrożu. Sztuczna inteligencja 25 punktów widzenia Człowiek na rozdrożu. Sztuczna inteligencja 25 punktów widzenia
(29.40 zł najniższa cena z 30 dni)31.85 zł
49.00 zł(-35%) -
Hone your machine learning skills to unlock robust models with less data through active machine learning. Tame messy datasets, conquer concept drift, and drive ML productivity with Python's active learning toolkit.
Active Machine Learning with Python. Refine and elevate data quality over quantity with active learning Active Machine Learning with Python. Refine and elevate data quality over quantity with active learning
-
Deep Learning for Time Series Cookbook covers several time series problems, and how to tackle them using deep learning in a set of coding recipes. These recipes will enable you to develop accurate forecasting models using the PyTorch ecosystem.
Deep Learning for Time Series Cookbook. Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection Deep Learning for Time Series Cookbook. Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection
Valliappa Lakshmanan, Jordan Tigani - pozostałe książki
-
All cloud architects need to know how to build data platforms that enable businesses to make data-driven decisions and deliver enterprise-wide intelligence in a fast and efficient way. This handbook shows you how to design, build, and modernize cloud native data and machine learning platforms us...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
This practical book shows you how to employ machine learning models to extract information from images. ML engineers and data scientists will learn how to solve a variety of image problems including classification, object detection, autoencoders, image generation, counting, and captioning with pr...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
254.15 zł
299.00 zł(-15%) -
Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps Wzorce projektowe opisane w tej książce obejmują najlepsze praktyki i rozwiązania powtarzalnych problemów w uczeniu maszynowym. Autorzy, troje inżynierów z firmy Google, skatalogo...
Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps
(51.29 zł najniższa cena z 30 dni)80.99 zł
89.99 zł(-10%) -
The design patterns in this book capture best practices and solutions to recurring problems in machine learning. The authors, three Google engineers, catalog proven methods to help data scientists tackle common problems throughout the ML process. These design patterns codify the experience of hun...(186.15 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
Learn how easy it is to apply sophisticated statistical and machine learning methods to real-world problems when you build using Google Cloud Platform (GCP). This hands-on guide shows data engineers and data scientists how to implement an end-to-end data pipeline with cloud native tools on GCP.Th...
Data Science on the Google Cloud Platform. 2nd Edition Data Science on the Google Cloud Platform. 2nd Edition
(211.65 zł najniższa cena z 30 dni)220.15 zł
259.00 zł(-15%) -
As you move data to the cloud, you need to consider a comprehensive approach to data governance, along with well-defined and agreed-upon policies to ensure your organization meets compliance requirements. Data governance incorporates the ways people, processes, and technology work together to ens...(211.65 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%)
Ebooka "Google BigQuery: The Definitive Guide. Data Warehousing, Analytics, and Machine Learning at Scale" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "Google BigQuery: The Definitive Guide. Data Warehousing, Analytics, and Machine Learning at Scale" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "Google BigQuery: The Definitive Guide. Data Warehousing, Analytics, and Machine Learning at Scale" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- ISBN Ebooka:
- 978-14-920-4441-3, 9781492044413
- Data wydania ebooka:
- 2019-10-23 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 6.8MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 16.6MB
Spis treści ebooka
- Preface
- Who Is This Book For?
- Conventions Used in This Book
- Using Code Examples
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- 1. What Is Google BigQuery?
- Data Processing Architectures
- Relational Database Management System
- MapReduce Framework
- BigQuery: A Serverless, Distributed SQL Engine
- Data Processing Architectures
- Working with BigQuery
- Deriving Insights Across Datasets
- ETL, EL, and ELT
- Powerful Analytics
- Simplicity of Management
- How BigQuery Came About
- What Makes BigQuery Possible?
- Separation of Compute and Storage
- Storage and Networking Infrastructure
- Managed Storage
- Integration with Google Cloud Platform
- Security and Compliance
- Summary
- 2. Query Essentials
- Simple Queries
- Retrieving Rows by Using SELECT
- Aliasing Column Names with AS
- Filtering with WHERE
- SELECT *, EXCEPT, REPLACE
- Subqueries with WITH
- Sorting with ORDER BY
- Simple Queries
- Aggregates
- Computing Aggregates by Using GROUP BY
- Counting Records by Using COUNT
- Filtering Grouped Items by Using HAVING
- Finding Unique Values by Using DISTINCT
- A Brief Primer on Arrays and Structs
- Creating Arrays by Using ARRAY_AGG
- Array of STRUCT
- TUPLE
- Working with Arrays
- UNNEST an Array
- Joining Tables
- The JOIN Explained
- INNER JOIN
- CROSS JOIN
- OUTER JOIN
- Saving and Sharing
- Query History and Caching
- Saved Queries
- Views Versus Shared Queries
- Summary
- 3. Data Types, Functions, and Operators
- Numeric Types and Functions
- Mathematical Functions
- Standard-Compliant Floating-Point Division
- SAFE Functions
- Comparisons
- Precise Decimal Calculations with NUMERIC
- Numeric Types and Functions
- Working with BOOL
- Logical Operations
- Conditional Expressions
- Cleaner NULL-Handling with COALESCE
- Casting and Coercion
- Using COUNTIF to Avoid Casting Booleans
- String Functions
- Internationalization
- Printing and Parsing
- String Manipulation Functions
- Transformation Functions
- Regular Expressions
- Summary of String Functions
- Working with TIMESTAMP
- Parsing and Formatting Timestamps
- Extracting Calendar Parts
- Arithmetic with Timestamps
- Date, Time, and DateTime
- Working with GIS Functions
- Summary
- 4. Loading Data into BigQuery
- The Basics
- Loading from a Local Source
- Specifying a Schema
- Copying into a New Table
- Data Management (DDL and DML)
- Loading Data Efficiently
- Impact of compression and staging via Google Cloud Storage
- Price and quota
- The Basics
- Federated Queries and External Data Sources
- How to Use Federated Queries
- Wildcards
- Temporary table
- Loading and querying Parquet and ORC
- Loading and querying Hive partitions
- How to Use Federated Queries
- When to Use Federated Queries and External Data Sources
- Exploratory work using federated queries
- ELT in SQL for experimentation
- External query in Cloud SQL
- Interactive Exploration and Querying of Data in Google Sheets
- Loading Google Sheets data into BigQuery
- Populating a Google Sheets spreadsheet with data from BigQuery
- Exploring BigQuery tables using Sheets
- Exploring BigQuery tables as a data sheet in Google Sheets
- Joining Sheets data with a large dataset in BigQuery
- SQL Queries on Data in Cloud Bigtable
- NoSQL Queries based on a row-key prefix
- Ad hoc SQL queries on Cloud Bigtable data
- Improving performance
- Transfers and Exports
- Data Transfer Service
- Data locality
- Setting up destination table
- Create a transfer job
- Scheduled queries
- Cross-region dataset copy
- Data Transfer Service
- Exporting Stackdriver Logs
- Using Cloud Dataflow to Read/Write from BigQuery
- Using a Dataflow template to load directly from MySQL
- Writing a Dataflow job
- Using the Streaming API directly
- Moving On-Premises Data
- Data Migration Methods
- Summary
- 5. Developing with BigQuery
- Developing Programmatically
- Accessing BigQuery via the REST API
- Dataset manipulation
- Table manipulation
- Querying
- Limitations
- Accessing BigQuery via the REST API
- Google Cloud Client Library
- Dataset manipulation
- Dataset information
- Creating a dataset
- Deleting a dataset
- Modifying attributes of a dataset
- Dataset manipulation
- Table management
- Obtaining table properties
- Deleting a table
- Creating an empty table
- Updating a tables schema
- Inserting rows into a table
- Creating an empty table with schema
- Loading a pandas DataFrame
- Loading from a URI
- Loading from a local file
- Copying a table
- Extracting data from a table
- Browsing the rows of a table
- Developing Programmatically
- Querying
- Dry run
- Executing the query
- Creating a pandas DataFrame
- Parameterized queries
- Accessing BigQuery from Data Science Tools
- Notebooks on Google Cloud Platform
- Jupyter Magics
- Running a parameterized query
- Saving query results to pandas
- Notebooks on Google Cloud Platform
- Working with BigQuery, pandas, and Jupyter
- Working with BigQuery from R
- Cloud Dataflow
- JDBC/ODBC drivers
- Incorporating BigQuery Data into Google Slides (in G Suite)
- Bash Scripting with BigQuery
- Creating Datasets and Tables
- Checking whether a dataset exists
- Creating a dataset in a different project
- Creating a table
- Complex schema
- Copying datasets
- Loading and inserting data
- Extracting data
- Creating Datasets and Tables
- Executing Queries
- Previewing data
- Creating views
- BigQuery Objects
- Showing details
- Updating
- Summary
- 6. Architecture of BigQuery
- High-Level Architecture
- Life of a Query Request
- Step 1: HTTP POST
- Step 2: Routing
- Step 3: Job Server
- Step 4: Query engine
- Step 5: Returning the query results
- Life of a Query Request
- BigQuery Upgrades
- High-Level Architecture
- Query Engine (Dremel)
- Dremel Architecture
- Query Master
- Scheduler
- Worker Shard
- Shuffle
- Dremel Architecture
- Query Execution
- Scan-filter-count query
- Stage 0
- Poststage 0
- Stage 1
- Scan-filter-count query
- Scan-filter-aggregate query
- Stage 0
- Stage 1
- Stage 2
- Scan-filter-aggregate query with high cardinality
- Stage 0
- Distributed sort
- Broadcast JOIN query
- Hash join query
- Storage
- Storage Data
- Physical storage: Colossus
- Storage format: Capacitor
- Storage Data
- Metadata
- Storage sets
- Time travel
- Storage optimization
- Partitioning
- Clustering
- Reclustering
- Performance optimizations with clustered tables
- DML
- Meta-File
- Summary
- 7. Optimizing Performance and Cost
- Principles of Performance
- Key Drivers of Performance
- Controlling Cost
- Estimating per-query cost
- Finding the most expensive queries
- Principles of Performance
- Measuring and Troubleshooting
- Measuring Query Speed Using REST API
- Measuring Query Speed Using BigQuery Workload Tester
- Troubleshooting Workloads Using Stackdriver
- Reading Query Plan Information
- Obtaining query plan information from the job details
- Visualizing the query plan information
- Increasing Query Speed
- Minimizing I/O
- Be purposeful in SELECT
- Reducing data being read
- Reducing the number of expensive computations
- Minimizing I/O
- Caching the Results of Previous Queries
- Caching intermediate results
- Accelerating queries with BI Engine
- Performing Efficient Joins
- Denormalization
- Avoiding self-joins of large tables
- Reducing the data being joined
- Using a window function instead of self-join
- Joining with precomputed values
- JOIN versus denormalization
- Avoiding Overwhelming a Worker
- Limiting large sorts
- Data skew
- Optimizing user-defined functions
- Using Approximate Aggregation Functions
- Approximate count
- Approximate top
- HLL functions
- Optimizing How Data Is Stored and Accessed
- Minimizing Network Overhead
- Compressed, partial responses
- Batching multiple requests
- Bulk reads using BigQuery Storage API
- Minimizing Network Overhead
- Choosing an Efficient Storage Format
- Internal versus external data sources
- Setting up life cycle management on staging buckets
- Storing data as arrays of structs
- Storing data as geography types
- Partitioning Tables to Reduce Scan Size
- Antipattern: Table suffixes and wildcards
- Partitioned tables
- Clustering Tables Based on High-Cardinality Keys
- Clustering by the partitioning column
- Reclustering
- Side benefits of clustering
- Time-Insensitive Use Cases
- Batch Queries
- File Loads
- Summary
- Checklist
- 8. Advanced Queries
- Reusable Queries
- Parameterized Queries
- Named parameters
- Named timestamp parameters
- Positional parameters
- Array and struct parameters
- Parameterized Queries
- SQL User-Defined Functions
- Persistent UDFs
- Public UDFs
- Reusable Queries
- Reusing Parts of Queries
- Correlated subquery
- WITH clause
- Defining constants
- Advanced SQL
- Working with Arrays
- Using arrays to preserve ordering
- Using arrays to store repeated fields
- Using arrays for generating data
- Array functions
- Working with Arrays
- Window Functions
- Aggregate analytic functions
- Navigation functions
- Numbering functions
- Table Metadata
- Building queries dynamically
- Labels and tags
- Time travel
- Data Definition Language and Data Manipulation Language
- DDL
- Options list
- Empty table
- Changing options
- DDL
- DML
- Insert SELECT
- Insert VALUES
- Insert VALUES with subquery SELECT
- Deleting rows
- Updating row values
- MERGE statement
- Beyond SQL
- JavaScript UDFs
- Scripting
- A sequence of statements
- Temporary tables
- Anatomy of a simple script
- Looping
- Stored procedures
- Parameters to stored procedures
- Advanced Functions
- BigQuery Geographic Information Systems
- Geographic types
- Creating Polygons
- GIS predicate functions
- GIS Measures
- Geometry transformations and aggregations
- BigQuery Geographic Information Systems
- Useful Statistical Functions
- Statistics
- Quantiles
- Correlation
- Hash Algorithms
- Fingerprint function
- MD5 and SHA
- UUID
- Random number generator
- Summary
- 9. Machine Learning in BigQuery
- What Is Machine Learning?
- Formulating a Machine Learning Problem
- Types of Machine Learning Problems
- Regression
- Classification
- Recommender
- Clustering
- Unstructured data
- Summary of model types
- What Is Machine Learning?
- Building a Regression Model
- Choose the Label
- Exploring the Dataset to Find Features
- Impact of station
- Day of week
- Number of bicycles
- Creating a Training Dataset
- Training and Evaluating the Model
- Evaluating the model
- Combining days of the week
- Bucketizing the hour of day
- Predicting with the Model
- The need for TRANSFORM
- Generating batch predictions
- Examining Model Weights
- More-Complex Regression Models
- Deep Neural Networks
- Gradient-boosted trees
- Human insights and auxiliary data
- Building a Classification Model
- Training
- Evaluation
- Prediction
- Choosing the Threshold
- Customizing BigQuery ML
- Controlling Data Split
- Balancing Classes
- Regularization
- k-Means Clustering
- Whats Being Clustered?
- Clustering Bicycle Stations
- Carrying Out Clustering
- Understanding the Clusters
- Data-Driven Decisions
- Recommender Systems
- The MovieLens Dataset
- Matrix Factorization
- Making Recommendations
- Filtering out previously rated movies
- Customer targeting
- Batch predictions for all users and movies
- Incorporating User and Movie Information
- Obtaining user and product factors
- Creating input features
- Training hybrid recommendation model
- Custom Machine Learning Models on GCP
- Hyperparameter Tuning
- Hyperparameter tuning using scripting
- Hyperparameter tuning in Python
- Hyperparameter tuning using AI Platform
- Hyperparameter Tuning
- AutoML
- Support for TensorFlow
- TensorFlows BigQueryReader
- Using pandas
- Apache Beam/Cloud Dataflow
- Exporting to TensorFlow
- Predicting with TensorFlow models
- Summary
- 10. Administering and Securing BigQuery
- Infrastructure Security
- Identity and Access Management
- Identity
- Role
- Predefined roles
- Primitive roles
- Custom roles
- Resource
- Administering BigQuery
- Job Management
- Authorizing Users
- Restoring Deleted Records and Tables
- Continuous Integration/Continuous Deployment
- Invoking BigQuery from a Cloud Function
- Putting table, view, and function creation under version control
- Cost/Billing Exports
- Costs by month by product
- Visualizing the billing report
- Labels
- Dashboards, Monitoring, and Audit Logging
- Cloud Security Command Center
- Stackdriver monitoring and audit logging
- Availability, Disaster Recovery, and Encryption
- Zones, Regions, and Multiregions
- BigQuery and Failure Handling
- Disk failures
- Machine failures
- Zonal failures
- Regional failures
- Durability, Backups, and Disaster Recovery
- Privacy and Encryption
- Access transparency
- Virtual Private Cloud Service Controls
- Customer-Managed Encryption Keys
- Regulatory Compliance
- Data Locality
- Restricting Access to Subsets of Data
- Authorized views
- Dynamic filtering based on user
- Removing All Transactions Related to a Single Individual
- DML
- Crypto-shredding
- Data Loss Prevention
- CMEK
- Data Exfiltration Protection
- Summary
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
JavaScript gives web developers great power to create rich interactive browser experiences, and much of that power is provided by the browser itself. Modern web APIs enable web-based applications to come to life like never before, supporting actions that once required browser plug-ins. Some are s...(186.15 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
How will software development and operations have to change to meet the sustainability and green needs of the planet? And what does that imply for development organizations? In this eye-opening book, sustainable software advocates Anne Currie, Sarah Hsu, and Sara Bergman provide a unique overview...(160.65 zł najniższa cena z 30 dni)
177.65 zł
209.00 zł(-15%) -
OpenTelemetry is a revolution in observability data. Instead of running multiple uncoordinated pipelines, OpenTelemetry provides users with a single integrated stream of data, providing multiple sources of high-quality telemetry data: tracing, metrics, logs, RUM, eBPF, and more. This practical gu...(143.65 zł najniższa cena z 30 dni)
152.15 zł
179.00 zł(-15%) -
Interested in developing embedded systems? Since they don't tolerate inefficiency, these systems require a disciplined approach to programming. This easy-to-read guide helps you cultivate good development practices based on classic software design patterns and new patterns unique to embedded prog...(152.15 zł najniższa cena z 30 dni)
160.65 zł
189.00 zł(-15%) -
If you use Linux in your day-to-day work, then Linux Pocket Guide is the perfect on-the-job reference. This thoroughly updated 20th anniversary edition explains more than 200 Linux commands, including new commands for file handling, package management, version control, file format conversions, an...(92.65 zł najniższa cena z 30 dni)
101.15 zł
119.00 zł(-15%) -
Gain the valuable skills and techniques you need to accelerate the delivery of machine learning solutions. With this practical guide, data scientists, ML engineers, and their leaders will learn how to bridge the gap between data science and Lean product delivery in a practical and simple way. Dav...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
254.15 zł
299.00 zł(-15%) -
This practical book provides a detailed explanation of the zero trust security model. Zero trust is a security paradigm shift that eliminates the concept of traditional perimeter-based security and requires you to "always assume breach" and "never trust but always verify." The updated edition off...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
Decentralized finance (DeFi) is a rapidly growing field in fintech, having grown from $700 million to $100 billion over the past three years alone. But the lack of reliable information makes this area both risky and murky. In this practical book, experienced securities attorney Alexandra Damsker ...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
Whether you're a startup founder trying to disrupt an industry or an entrepreneur trying to provoke change from within, your biggest challenge is creating a product people actually want. Lean Analytics steers you in the right direction.This book shows you how to validate your initial idea, find t...(126.65 zł najniższa cena z 30 dni)
126.65 zł
149.00 zł(-15%) -
When it comes to building user interfaces on the web, React enables web developers to unlock a new world of possibilities. This practical book helps you take a deep dive into fundamental concepts of this JavaScript library, including JSX syntax and advanced patterns, the virtual DOM, React reconc...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Google BigQuery: The Definitive Guide. Data Warehousing, Analytics, and Machine Learning at Scale Valliappa Lakshmanan, Jordan Tigani (0) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.