オークションとネットショッピングでapache spark pythonの価格の安い順

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1	楽天Kobo電子書籍ストア Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark Using Python The ultimate guide to getting certified in Apache Spark using practical examples with Python【電子書籍】[ Saba Shah ] 送料無料カードOK	3,014円			0件 0.00
2	楽天Kobo電子書籍ストア Mastering Machine Learning on AWS Advanced machine learning in Python using SageMaker, Apache Spark, and TensorFlow【電子書籍】[ Dr. Saket S.R. Mengle ] 送料無料カードOK	3,722円 +708			0件 0.00
3	楽天Kobo電子書籍ストア Ultimate Big Data Analytics with Apache Hadoop: Master Big Data Analytics with Apache Hadoop Using Apache Spark, Hive, and Python【電子書籍】[ Simhadri Govindappa ] 送料無料カードOK	4,587円 +1,573			0件 0.00
4	楽天Kobo電子書籍ストア Ultimate Big Data Analytics with Apache Hadoop Master Big Data Analytics with Apache Hadoop Using Apache Spark, Hive, and Python (English Edition【電子書籍】[ Simhadri Govindappa ] 送料無料カードOK	5,046円 +2,032			0件 0.00
5	楽天Kobo電子書籍ストア PySpark Cookbook Over 60 recipes for implementing big data processing and analytics using Apache Spark and Python【電子書籍】[ Tomasz Drabas ] 送料無料カードOK	5,155円 +2,141			0件 0.00
6	楽天Kobo電子書籍ストア Hands-On Data Science and Python Machine Learning This book covers the fundamentals of machine learning with Python in a concise and dynamic manner. It covers data mining and large-scale machine learning using Apache Spark.【電子書籍】[ Frank Kane ] 送料無料カードOK	5,155円 +2,141			0件 0.00
7	楽天Kobo電子書籍ストア Frank Kane's Taming Big Data with Apache Spark and Python Frank Kane's hands-on Spark training course, based on his bestselling Taming Big Data with Apache Spark and Python video, now available in a book. Understand and analyze large dat【電子書籍】 送料無料カードOK	5,155円 +2,141			0件 0.00
8	Glomarket 洋書 Paperback, Big Data Processing with Apache Spark: Efficiently tackle large datasets and big data analysis with Spark and Python カードOK	10,885円 +7,871			0件 0.00
9	Glomarket 洋書 Paperback, Mastering Machine Learning on AWS: Advanced machine learning in Python using SageMaker, Apache Spark, and TensorFlow カードOK	11,648円 +8,634			0件 0.00

　最終更新時刻：2025年06月20日 11時10分33秒