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- EditorialAcademic Press
- Año de publicación2019
- ISBN 10 0128169168
- ISBN 13 9780128169162
- EncuadernaciónTapa blanda
- IdiomaInglés
- Número de edición2
- Número de páginas432
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Data Architecture: A Primer for the Data Scientist: A Primer for the Data Scientist
Publicado por
Academic Press (edition 2), 2019
ISBN 10: 0128169168
ISBN 13: 9780128169162
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Data Architecture: A Primer for the Data Scientist : A Primer for the Data Scientist
Publicado por
Elsevier Science Publishing Co Inc, 2019
ISBN 10: 0128169168
ISBN 13: 9780128169162
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Data Architecture : A Primer for the Data Scientist
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Data Architecture: A Primer for the Data Scientist
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Data Architecture: A Primer for the Data Scientist
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Data Architecture : A Primer for the Data Scientist
Publicado por
Academic Press, 2019
ISBN 10: 0128169168
ISBN 13: 9780128169162
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Data Architecture: A Primer for the Data Scientist
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Data Architecture: A Primer for the Data Scientist: Big Data, Data Warehouse and Data Vault
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Data Architecture : A Primer for the Data Scientist
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Data Architecture: A Primer for the Data Scientist (Paperback)
Publicado por
Elsevier Science Publishing Co Inc, San Diego, 2019
ISBN 10: 0128169168
ISBN 13: 9780128169162
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Paperback. Condición: new. Paperback. Over the past 5 years, the concept of big data has matured, data science has grown exponentially, and data architecture has become a standard part of organizational decision-making. Throughout all this change, the basic principles that shape the architecture of data have remained the same. There remains a need for people to take a look at the "bigger picture" and to understand where their data fit into the grand scheme of things.Data Architecture: A Primer for the Data Scientist, Second Edition addresses the larger architectural picture of how big data fits within the existing information infrastructure or data warehousing systems. This is an essential topic not only for data scientists, analysts, and managers but also for researchers and engineers who increasingly need to deal with large and complex sets of data. Until data are gathered and can be placed into an existing framework or architecture, they cannot be used to their full potential. Drawing upon years of practical experience and using numerous examples and case studies from across various industries, the authors seek to explain this larger picture into which big data fits, giving data scientists the necessary context for how pieces of the puzzle should fit together. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Nº de ref. del artículo: 9780128169162
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