Google BigQuery: The Definitive Guide. Data Warehousing, Analytics, and Machine Learning at Scale
![Język publikacji: angielski Język publikacji: angielski](https://static01.helion.com.pl/global/flagi/1.png)
- Autorzy:
- Valliappa Lakshmanan, Jordan Tigani
![Google BigQuery: The Definitive Guide. Data Warehousing, Analytics, and Machine Learning at Scale Valliappa Lakshmanan, Jordan Tigani - okładka ebooka](https://static01.helion.com.pl/global/okladki/326x466/e_1cv6.png)
![Google BigQuery: The Definitive Guide. Data Warehousing, Analytics, and Machine Learning at Scale Valliappa Lakshmanan, Jordan Tigani - tył okładki ebooka](https://static01.helion.com.pl/global/okladki-tyl/326x466/e_1cv6.png)
- 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
-
To czwarte, zaktualizowane wydanie znakomitego przewodnika poświęconego zastosowaniu uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w analizie danych. Dzięki książce dowiesz się wszystkiego, co trzeba wiedzieć o wstępnym przetwarzaniu danych, znajdowaniu kluczowych spostrzeżeń, prog...
Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV
(83.40 zł najniższa cena z 30 dni)97.30 zł
139.00 zł(-30%) -
Dzięki tej książce łatwo przyswoisz teoretyczne podstawy i zaczniesz je płynnie wdrażać w rzeczywistych scenariuszach. Dowiesz się, w jaki sposób myślenie przyczynowe ułatwia rozwiązywanie problemów, i poznasz pojęcia Pearla, takie jak strukturalny model przyczynowy, interwencje, kontrfakty itp. ...
Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko
(65.40 zł najniższa cena z 30 dni)76.30 zł
109.00 zł(-30%) -
Oto zaktualizowane wydanie popularnego przewodnika, dzięki któremu skorzystasz z ponad dwustu sprawdzonych receptur bazujących na najnowszych wydaniach bibliotek Pythona. Wystarczy, że skopiujesz i dostosujesz kod do swoich potrzeb. Możesz też go uruchamiać i testować za pomocą przykładowego zbio...
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
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)48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
Głębokie sieci neuronowe mają niesamowity potencjał. Osiągnięcia ostatnich lat nadały procesom uczenia głębokiego zupełnie nową jakość. Obecnie nawet programiści niezaznajomieni z tą technologią mogą korzystać z prostych i niezwykle skutecznych narzędzi, pozwalających na sprawne implementowanie p...
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
(107.40 zł najniższa cena z 30 dni)125.30 zł
179.00 zł(-30%) -
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)
34.30 zł
49.00 zł(-30%) -
To książka przeznaczona dla inżynierów, którzy chcą stosować systemy uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych. Zaprezentowano w niej systemy ML używane w szybko rozwijających się startupach, a także przedstawiono holistyczne podejście do ich projektowania ― z...
Jak projektować systemy uczenia maszynowego. Iteracyjne tworzenie aplikacji gotowych do pracy Jak projektować systemy uczenia maszynowego. Iteracyjne tworzenie aplikacji gotowych do pracy
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
Oto pierwszy tom dzieła, które stanowi inspirujące spojrzenie na sztuczną inteligencję. Jego zrozumienie nie wymaga wybitnej znajomości informatyki i matematyki. Książka jest wspaniałą syntezą wczesnych i późniejszych koncepcji, a także technik, przeprowadzoną we frameworku idei, metod i technolo...
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1 Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1
(101.40 zł najniższa cena z 30 dni)118.30 zł
169.00 zł(-30%)
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)
208.45 zł
249.00 zł(-16%) -
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)
251.30 zł
289.00 zł(-13%) -
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
(80.99 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...(181.45 zł najniższa cena z 30 dni)
181.40 zł
219.00 zł(-17%) -
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)216.75 zł
259.00 zł(-16%) -
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)
216.58 zł
259.00 zł(-16%)
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
-
Keeping up with the Python ecosystem can be daunting. Its developer tooling doesn't provide the out-of-the-box experience native to languages like Rust and Go. When it comes to long-term project maintenance or collaborating with others, every Python project faces the same problem: how to build re...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
209.24 zł
249.00 zł(-16%) -
Bringing a deep-learning project into production at scale is quite challenging. To successfully scale your project, a foundational understanding of full stack deep learning, including the knowledge that lies at the intersection of hardware, software, data, and algorithms, is required.This book il...(237.15 zł najniższa cena z 30 dni)
250.70 zł
289.00 zł(-13%) -
Frontend developers have to consider many things: browser compatibility, usability, performance, scalability, SEO, and other best practices. But the most fundamental aspect of creating websites is one that often falls short: accessibility. Accessibility is the cornerstone of any website, and if a...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
208.25 zł
249.00 zł(-16%) -
In this insightful and comprehensive guide, Addy Osmani shares more than a decade of experience working on the Chrome team at Google, uncovering secrets to engineering effectiveness, efficiency, and team success. Engineers and engineering leaders looking to scale their effectiveness and drive tra...(118.15 zł najniższa cena z 30 dni)
121.79 zł
149.00 zł(-18%) -
Data modeling is the single most overlooked feature in Power BI Desktop, yet it's what sets Power BI apart from other tools on the market. This practical book serves as your fast-forward button for data modeling with Power BI, Analysis Services tabular, and SQL databases. It serves as a starting ...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
207.65 zł
249.00 zł(-17%) -
C# is undeniably one of the most versatile programming languages available to engineers today. With this comprehensive guide, you'll learn just how powerful the combination of C# and .NET can be. Author Ian Griffiths guides you through C# 12.0 and .NET 8 fundamentals and techniques for building c...(228.65 zł najniższa cena z 30 dni)
250.94 zł
289.00 zł(-13%) -
Learn how to get started with Futures Thinking. With this practical guide, Phil Balagtas, founder of the Design Futures Initiative and the global Speculative Futures network, shows you how designers and futurists have made futures work at companies such as Atari, IBM, Apple, Disney, Autodesk, Luf...(152.15 zł najniższa cena z 30 dni)
156.65 zł
189.00 zł(-17%) -
Augmented Analytics isn't just another book on data and analytics; it's a holistic resource for reimagining the way your entire organization interacts with information to become insight-driven.Moving beyond traditional, limited ways of making sense of data, Augmented Analytics provides a dynamic,...(177.65 zł najniższa cena z 30 dni)
182.05 zł
219.00 zł(-17%) -
Learn how to prepare for—and pass—the Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) certification exam. This practical guide serves as both a study guide and point of entry for practitioners looking to explore and adopt cloud native technologies. Adrián González Sánchez ...
Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) Study Guide Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) Study Guide
(169.14 zł najniższa cena z 30 dni)177.65 zł
209.00 zł(-15%) -
Python is an excellent way to get started in programming, and this clear, concise guide walks you through Python a step at a time—beginning with basic programming concepts before moving on to functions, data structures, and object-oriented design. This revised third edition reflects the gro...(149.92 zł najniższa cena z 30 dni)
149.82 zł
179.00 zł(-16%)
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
![Loader](https://static01.helion.com.pl/ebookpoint/img/ajax-loader.gif)
![ajax-loader](https://static01.helion.com.pl/ebookpoint/img/ajax-loader.gif)
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.