• Buradasın

    Data intensive applications kitap ne anlatıyor?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    "Designing Data-Intensive Applications" kitabı, veri yoğun uygulamaların tasarımı ve yönetimi hakkında kapsamlı bir rehber sunar 13.
    Kitapta anlatılan konular arasında:
    • Veri modelleme ve depolama: İlişkisel ve NoSQL veritabanları gibi farklı veri modelleri ve bunların kullanım alanları 34.
    • Dağıtılmış sistemler: Veri dağıtımında sharding ve partitioning gibi kavramlar, veri tutarlılığının sağlanması ve arızalara karşı dayanıklılık 34.
    • İşlem yönetimi: ACID özellikleri ve dağıtılmış işlem modelleri gibi konular 3.
    • Toplu ve akış işleme: Map-reduce tekniği, batch ve stream veri işleme detayları 34.
    • Etik ve gelecek: Veri sistemlerinin geleceği ve veri işleme etiği üzerine düşünceler 45.
    Bu kitap, yazılım mühendisleri ve mimarları için, veri işleme ve depolama teknolojilerini etkili bir şekilde kullanmayı öğrenmek açısından faydalı bir kaynaktır 23.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. ithalkitaplar.com
        1
      2. igorfil.com
        2
      3. blinkist.com
        3
      4. augmentedmind.de
        4
      5. nurkiewicz.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Data Intensive Applications kaç sayfa?

    "Data Intensive Computing Applications for Big Data" kitabı 620 sayfadan oluşmaktadır. "Designing Data-Intensive Applications" kitabının ise 590 sayfası bulunmaktadır.
    5 kaynak

    Veri analizi için hangi kitap okunmalı?

    Veri analizi için okunabilecek bazı önemli kitaplar şunlardır: 1. "Microsoft Excel Veri Analizi ve İş Modellemesi" - Wayne L. Winston: Excel'de veri analizi ve istatistiksel modelleme konularında kapsamlı bir rehberdir. 2. "Çıplak İstatistik - Veriden Korkuyu Sıyırma" - Charles Wheelan: Açıklayıcı ve çıkarımsal istatistikler, olasılık ve regresyon konularını anlaşılır bir şekilde ele alır. 3. "Python for Data Analysis" - Wes McKinney: Python programlama dilini kullanarak veri keşfi, temizleme ve analiz yöntemlerini öğretir. 4. "Practical Statistics for Data Scientists" - Andrew Bruce ve Peter Bruce: Veri bilimciler için temel istatistik kavramlarını ve gerçek dünya verileri üzerinde uygulamalarını içerir. 5. "Verilerle Hikaye Anlatma: İş Uzmanları için Veri Görselleştirme Kılavuzu" - Cole Nussbaumer Knaflic: Verilerin etkili bir şekilde nasıl sunulacağını ve görselleştirileceğini öğretir.
    5 kaynak