Google Bigquery: La Guía Definitiva: Almacenamiento de datos, análisis y aprendizaje automático a escala

Puntuación:   (4,5 de 5)

Google Bigquery: La Guía Definitiva: Almacenamiento de datos, análisis y aprendizaje automático a escala (Valliappa Lakshmanan)

Opiniones de los lectores

Resumen:

El libro ofrece una visión completa y detallada de BigQuery, lo que lo convierte en un recurso esencial tanto para principiantes como para usuarios experimentados. Sin embargo, ha recibido críticas por su calidad de impresión, especialmente porque se presenta en blanco y negro, lo que puede dificultar la legibilidad.

Ventajas:

Información detallada y práctica
excelente cobertura de BigQuery
claramente escrito con grandes ejemplos
valioso para el aprendizaje
bien estructurado
completo y actualizado con nuevas características
información de alta calidad de autores de confianza.

Desventajas:

La calidad de impresión es mala, le falta color, lo que afecta a la legibilidad
algunos contenidos pueden estar desfasados
problemas con contenidos incorrectos (Java incluido con BigQuery)
precio elevado.

(basado en 19 opiniones de lectores)

Título original:

Google Bigquery: The Definitive Guide: Data Warehousing, Analytics, and Machine Learning at Scale

Contenido del libro:

Trabaje con conjuntos de datos a escala de petabytes mientras construye un lugar de trabajo ágil y colaborativo en el proceso. Este práctico libro es la referencia canónica de Google BigQuery, el motor de consulta que permite realizar análisis interactivos de grandes conjuntos de datos.

BigQuery permite a las empresas almacenar, consultar, ingerir y aprender de sus datos de forma eficaz en un marco práctico. Con este libro, examinará cómo analizar datos a escala para obtener información de grandes conjuntos de datos de forma eficaz.

Valliappa Lakshmanan, director técnico de Google Cloud Platform, y Jordan Tigani, director de ingeniería del equipo de BigQuery, proporcionan las mejores prácticas para el almacenamiento de datos moderno dentro de una nube pública autoescalable y sin servidor. Tanto si desea explorar partes de BigQuery con las que no está familiarizado como si prefiere centrarse en tareas específicas, esta referencia es indispensable.

Otros datos del libro:

ISBN:9781492044468
Autor:
Editorial:
Encuadernación:Tapa blanda
Año de publicación:2019
Número de páginas:350

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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)