Advances in Data Science and Analytics : Concepts and Paradigms
Langue : anglais
Edité par Wiley-Scrivener, 2022
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- Titre
- Advances in Data Science and Analytics : Concepts and Paradigms
- Auteur
- Niranjanamurthy, M.; Gianey, Hemant Kumar; Gandomi, Amir H.
- Éditeur
- Wiley-Scrivener
- Année de publication
- 2022
- État de l'article
- As New
- Reliure
- Couverture rigide
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 111979188X
- ISBN à 13 chiffres
- 9781119791881
Presenting the concepts and advances of data science and analytics, this volume, written and edited by a global team of experts, also goes into the practical applications that can be utilized across multiple disciplines and industries, for both the engineer and the student, focusing on machining learning, big data, business intelligence, and analytics.
Data science is an interdisciplinary field that uses scientific methods, processes, algorithms, and systems to extract knowledge and insights from many structural and unstructured data. Data science is related to data mining, deep learning, and big data. Data analytics software is a more focused version of this and can even be considered part of the larger process. Analytics is devoted to realizing actionable insights that can be applied immediately based on existing queries. For the purposes of this volume, data science is an umbrella term that encompasses data analytics, data mining, machine learning, and several other related disciplines. While a data scientist is expected to forecast the future based on past patterns, data analysts extract meaningful insights from various data sources.
Although data mining and other related areas have been around for a few decades, data science and analytics are still quickly evolving, and the processes and technologies change, almost on a day-to-day basis. This volume provides an overview of some of the most important advances in these areas today, including practical coverage of the daily applications. Valuable as a learning tool for beginners in this area as well as a daily reference for engineers and scientists working in these areas, this is a must-have for any library.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
M. Niranjanamurthy, PhD, is an assistant professor in the Department of Computer Applications, M. S. Ramaiah Institute of Technology, Bangalore, Karnataka, India. He earned his PhD in computer science at JJTU. He has over 13 years of teaching experience and two years of industry experience as a software engineer. He has published four books and 85 papers in technical journals and conferences. He has six patents to his credit and has won numerous awards.
Hemant Kumar Gianey, PhD, is a senior assistant professor in the Computer Science Department at Vellore Institute of Technology, AP, India. He also worked at Thapar Institute of Engineering and Technology, Patiala, Punjab, India and worked as a post-doctoral researcher in the Computer Science and Engineering Department at National Cheng Kung University in Taiwan. He has over 15 years of teaching and industry experience. He has conducted many workshops and has been a guest speaker in various universities. He has also published many research papers on in scientific and technical journals.
Amir H. Gandomi, PhD, is a professor of data science in the Department of Engineering and Information Technology, University of Technology Sydney. Before joining UTS, he was an assistant professor at the School of Business, Stevens Institute of Technology, NJ, and a distinguished research fellow at BEACON Center, Michigan State University. He has published over 150 journal papers and four books and collectively has been cited more than 14,000 times. He has been named as one of the world's most influential scientific minds and a Highly Cited Researcher (top 1%) for three consecutive years, from 2017 to 2019. He has also served as associate editor, editor, and guest editor in several prestigious journals and has delivered several keynote talks. He is also part of a NASA technology cluster on Big Data, Artificial Intelligence, and Machine Learning.
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Droit de rétractation
Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
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