Science, Computer & Technology Databases / General (5000)
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Learn Pandas: Master Data Manipulation, Integration, and Automation in Real-World Projects
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Data Pipelines in Machine Learning: Building End-to-End Systems for Data Ingestion, Training, Deployment, and Monitoring at Scale
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Aprenda Pandas: Domine Manipulação, Integração e Automação de Dados em Projetos Corporativos
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Developing Applications Using Neo4j Database: Create Efficient Systems for Handling Complex Data Structures
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Neo4j for Data Scientists and Analysts: Analyze Relationships in Large Datasets to Gain Insights Faster
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Machine Learning: Python for Data Science: A Practical Guide to Building, Training, Testing and Deploying Machine Learning / AI models
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Practical Knowledge Graphs: A Hands-On Guide to Building Intelligent Systems with Python, SPARQL, and Neo4j
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Ciencia de Datos con Python desde Cero - Volumen 3 (Nivel Avanzado): Machine Learning Avanzado y Big Data con Python: Domina Random Forest, Gradient Boosting, PySpark y el despliegue de modelos en la nube con ejemplos prácticos
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Aprenda AWS Redshift: Domine Integração, Análise e Automação de Dados em Ambientes Modernos
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Don't Kill the Goose That Laid the Golden Eggs: Choices in the Societal Foundations of Governance, Voting, Finance, and Money
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Learn AWS Glue: Create Serverless ETL Pipelines and Data Catalogs
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Data On Your Plate: The Missing Guide For Data Consumers
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Vector Databases: The Engine of the AI Revolution
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Simple Data: Trust by Design
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Elasticsearch 9: BBQ Vector Search and AI-Powered Semantic Retrieval: Build Production Systems with Better Binary Quantization, Esql Joins, and Hybrid Search for Rag Applications
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Arangodb for Developers: Multi-Model Nosql & Aql Mastery: Build Scalable Graph, Document and Key-Value Systems with Performance Tuning, Clustering, Real-World Use Cases, Docker and Kubernetes
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The Cost of "Good Enough" Data: Why Modern Architectures Fail at Scale
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The AI Compliance Blueprint: Modernising Compliance
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Vengono mostrati per primi i prodotti che rispondono a questi criteri: rilevanza rispetto alla ricerca, dati di venduto, disponibilità, data di pubblicazione, tipologia di prodotto, personalizzazione ad eccezione delle sponsorizzazioni.
