![[รีวิว] Big Data Fundamentals: Concepts, Drivers & Techniques (Thomas Erl) สรุปหนังสือ.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2605141/c1a-085k3-gpdgp5g8b9rv-z9tknx.jpg)
Show Notes
Big Data Fundamentals: Concepts, Drivers & Techniques (Thomas Erl)
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/0134291077?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Big-Data-Fundamentals%3A-Concepts%2C-Drivers-%26amp%3B-Techniques-Thomas-Erl.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/project-management-for-dummies-uk-edition-unabridged/id890639060?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Big+Data+Fundamentals+Concepts+Drivers+amp+Techniques+Thomas+Erl+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Big-Data-Fundamentals-Thomas-Erl.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Big-Data-Fundamentals-Thomas-Erl.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Big-Data-Fundamentals-Thomas-Erl.html
- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/0134291077/
#คุณลักษณะห้าVของบิ๊กดาต้า #ธรรมาภิบาลและคุณค่าข้อมูล #OLTPOLAPและETL #การประมวลผลแบบกระจายและNoSQL #แมชชีนเลิร์นนิงและการวิเคราะห์ข้อความ #BigDataFundamentals
Big Data Fundamentals: Concepts, Drivers & Techniques เป็นหนังสือความรู้ด้านเทคโนโลยีสารสนเทศและการวิเคราะห์ข้อมูล โดย Thomas Erl, Wajid Khattak และ Paul Buhler จัดทำขึ้นเพื่ออธิบายภาพรวมของบิ๊กดาต้าในภาษาที่เข้าถึงได้สำหรับทั้งผู้ทำงานธุรกิจและผู้ทำงานเทคโนโลยี หนังสือไม่ได้มุ่งสอนเขียนโปรแกรม หรือผูกเนื้อหาไว้กับผลิตภัณฑ์ของผู้ขายรายใดรายหนึ่ง แต่เสนอกรอบคิดสำหรับทำความเข้าใจว่า เหตุใดข้อมูลขนาดใหญ่จึงสร้างคุณค่าทางธุรกิจได้ และองค์กรต้องเตรียมองค์ประกอบใดบ้างเพื่อใช้ประโยชน์จากข้อมูลนั้น เนื้อหาครอบคลุมคุณลักษณะสำคัญของข้อมูล, ความสัมพันธ์กับระบบข้อมูลแบบดั้งเดิม, การประมวลผลแบบกระจาย, ฐานข้อมูล NoSQL, การกำกับดูแลข้อมูล และเทคนิควิเคราะห์ตั้งแต่สถิติพื้นฐานจนถึงแมชชีนเลิร์นนิง จุดมุ่งหมายหลักคือช่วยให้ผู้อ่านเชื่อมภาษาของผู้บริหาร, นักวิเคราะห์ และฝ่ายไอทีเข้าด้วยกัน เพื่อประเมินโครงการบิ๊กดาต้าจากปัญหาจริง, ความพร้อมของข้อมูล และผลลัพธ์ที่องค์กรต้องการ ไม่ใช่จากกระแสของเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว.
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/0134291077?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Big-Data-Fundamentals%3A-Concepts%2C-Drivers-%26amp%3B-Techniques-Thomas-Erl.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/project-management-for-dummies-uk-edition-unabridged/id890639060?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Big+Data+Fundamentals+Concepts+Drivers+amp+Techniques+Thomas+Erl+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Big-Data-Fundamentals-Thomas-Erl.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Big-Data-Fundamentals-Thomas-Erl.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Big-Data-Fundamentals-Thomas-Erl.html
- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/0134291077/
#คุณลักษณะห้าVของบิ๊กดาต้า #ธรรมาภิบาลและคุณค่าข้อมูล #OLTPOLAPและETL #การประมวลผลแบบกระจายและNoSQL #แมชชีนเลิร์นนิงและการวิเคราะห์ข้อความ #BigDataFundamentals
Big Data Fundamentals: Concepts, Drivers & Techniques เป็นหนังสือความรู้ด้านเทคโนโลยีสารสนเทศและการวิเคราะห์ข้อมูล โดย Thomas Erl, Wajid Khattak และ Paul Buhler จัดทำขึ้นเพื่ออธิบายภาพรวมของบิ๊กดาต้าในภาษาที่เข้าถึงได้สำหรับทั้งผู้ทำงานธุรกิจและผู้ทำงานเทคโนโลยี หนังสือไม่ได้มุ่งสอนเขียนโปรแกรม หรือผูกเนื้อหาไว้กับผลิตภัณฑ์ของผู้ขายรายใดรายหนึ่ง แต่เสนอกรอบคิดสำหรับทำความเข้าใจว่า เหตุใดข้อมูลขนาดใหญ่จึงสร้างคุณค่าทางธุรกิจได้ และองค์กรต้องเตรียมองค์ประกอบใดบ้างเพื่อใช้ประโยชน์จากข้อมูลนั้น เนื้อหาครอบคลุมคุณลักษณะสำคัญของข้อมูล, ความสัมพันธ์กับระบบข้อมูลแบบดั้งเดิม, การประมวลผลแบบกระจาย, ฐานข้อมูล NoSQL, การกำกับดูแลข้อมูล และเทคนิควิเคราะห์ตั้งแต่สถิติพื้นฐานจนถึงแมชชีนเลิร์นนิง จุดมุ่งหมายหลักคือช่วยให้ผู้อ่านเชื่อมภาษาของผู้บริหาร, นักวิเคราะห์ และฝ่ายไอทีเข้าด้วยกัน เพื่อประเมินโครงการบิ๊กดาต้าจากปัญหาจริง, ความพร้อมของข้อมูล และผลลัพธ์ที่องค์กรต้องการ ไม่ใช่จากกระแสของเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว.
