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Data Science and Big Data Computing: Frameworks and Methodologies - Couverture souple

 
9783319811390: Data Science and Big Data Computing: Frameworks and Methodologies

Synopsis

This illuminating text/reference surveys the state of the art in data science, and provides practical guidance on big data analytics. Expert perspectives are provided by authoritative researchers and practitioners from around the world, discussing research developments and emerging trends, presenting case studies on helpful frameworks and innovative methodologies, and suggesting best practices for efficient and effective data analytics. Features: reviews a framework for fast data applications, a technique for complex event processing, and agglomerative approaches for the partitioning of networks; introduces a unified approach to data modeling and management, and a distributed computing perspective on interfacing physical and cyber worlds; presents techniques for machine learning for big data, and identifying duplicate records in data repositories; examines enabling technologies and tools for data mining; proposes frameworks for data extraction, and adaptive decision making and social media analysis.

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À propos de l?auteur

Professor Zaigham Mahmood is a Senior Technology Consultant at Debesis Education UK and Associate Lecturer (Research) at the University of Derby, UK. He also holds positions as Foreign Professor at NUST and IIU in Islamabad, Pakistan, and Professor Extraordinaire at the North West University Potchefstroom, South Africa. Prof. Mahmood is a certified cloud computing instructor and a regular speaker at international conferences devoted to Cloud Computing and E-Government. His specialized areas of research include distributed computing, project management, and e-government. Among his many publications are the Springer titles Cloud Computing: Challenges, Limitations and R&D Solutions, Continued Rise of the Cloud, Cloud Computing: Methods and Practical Approaches, Software Engineering Frameworks for the Cloud Computing Paradigm, and Cloud Computing for Enterprise Architectures.

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ISBN 10 :  3319318594 ISBN 13 :  9783319318592
Editeur : Springer International Publishin..., 2016
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Reviews the latest research and practice in data science and big dataDiscusses tools and techniques for big data storage and analyticsDescribes the frameworks relevant to data science, and their applicationProfessor Zaigham Ma. N° de réf. du vendeur 448756054

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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This illuminating text/reference surveys the state of the art in data science, and provides practical guidance on big data analytics. Expert perspectives are provided by authoritative researchers and practitioners from around the world, discussing research developments and emerging trends, presenting case studies on helpful frameworks and innovative methodologies, and suggesting best practices for efficient and effective data analytics. Features: reviews a framework for fast data applications, a technique for complex event processing, and agglomerative approaches for the partitioning of networks; introduces a unified approach to data modeling and management, and a distributed computing perspective on interfacing physical and cyber worlds; presents techniques for machine learning for big data, and identifying duplicate records in data repositories; examines enabling technologies and tools for data mining; proposes frameworks for data extraction, and adaptive decision making and social media analysis. N° de réf. du vendeur 9783319811390

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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This illuminating text/reference surveys the state of the art in data science, and provides practical guidance on big data analytics. Expert perspectives are provided by authoritative researchers and practitioners from around the world, discussing research developments and emerging trends, presenting case studies on helpful frameworks and innovative methodologies, and suggesting best practices for efficient and effective data analytics. Features: reviews a framework for fast data applications, a technique for complex event processing, and agglomerative approaches for the partitioning of networks; introduces a unified approach to data modeling and management, and a distributed computing perspective on interfacing physical and cyber worlds; presents techniques for machine learning for big data, and identifying duplicate records in data repositories; examines enabling technologies and tools for data mining; proposes frameworks for data extraction, and adaptive decision making and social media analysis. 344 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783319811390

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