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  • Format: ePub

A Série Universitária foi desenvolvida pelo Senac São Paulo com o intuito de preparar profissionais para o mercado de trabalho. Os títulos abrangem diversas áreas, abordando desde conhecimentos teóricos e práticos adequados às exigências profissionais até a formação ética e sólida. Estrutura de banco de dados para big data apresenta um breve histórico da evolução do armazenamento de dados até o fenômeno big data, explorando as limitações dos modelos tradicionais de armazenamento e as inovações necessárias que surgiram para atender às novas demandas. Entre os temas abordados, destacam-se os…mehr

  • Geräte: eReader
  • mit Kopierschutz
  • eBook Hilfe
  • Größe: 5.12MB
Produktbeschreibung
A Série Universitária foi desenvolvida pelo Senac São Paulo com o intuito de preparar profissionais para o mercado de trabalho. Os títulos abrangem diversas áreas, abordando desde conhecimentos teóricos e práticos adequados às exigências profissionais até a formação ética e sólida. Estrutura de banco de dados para big data apresenta um breve histórico da evolução do armazenamento de dados até o fenômeno big data, explorando as limitações dos modelos tradicionais de armazenamento e as inovações necessárias que surgiram para atender às novas demandas. Entre os temas abordados, destacam-se os quatro tipos principais de bancos de dados NoSQL: orientado a colunas, chave-valor, orientado a documentos e orientado a grafos. O livro trata ainda dos data lakes e apresenta as novas tendências em bancos de dados para big data. O objetivo é proporcionar ao leitor um panorama abrangente e completo do armazenamento de dados para big data, contemplando desde as necessidades mais fundamentais até as propostas mais recentes.

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Autorenporträt
Marino H. Catarino é bacharel em ciências da computação pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP), pós-graduado em engenharia de sistemas pela Escola Superior Aberta do Brasil (ESAB) e mestre em ciências da computação pelo IME-USP. É professor de graduação e pós-graduação na Faculdade Impacta, professor convidado de pós-graduação do Instituto Presbiteriano Mackenzie e professor convidado da Escola Livre de Inteligência Artificial. Analista de sistemas da USP, tem ampla experiência na área de ciência da computação com ênfase em big data, modelagem e armazenamento de dados, mineração de dados e com grafos.