Data Science in Context: Foundations, Challenges, Opportunities
Langue : anglais
Edité par Cambridge University Press, 2023
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N° de réf. du vendeur 14429
- Titre
- Data Science in Context: Foundations, Challenges, Opportunities
- Auteur
- Spector, Alfred Z.; Norvig, Peter; Wiggins, Chris; Wing, Jeannette M.
- Éditeur
- Cambridge University Press
- Année de publication
- 2023
- État de l'article
- Très bon
- Jaquette
- Pas de jaquette
- Reliure
- Couverture rigide
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1009272209
- ISBN à 13 chiffres
- 9781009272209
- Édition
- Edition originale
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- 7 pouces de largeur par 10 pouces de hauteur par 0,88 pouce de profondeur
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- Science: Technology
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À propos de l’auteur
Peter Norvig is a Distinguished Education Fellow at Stanford's Human-Centered Artificial Intelligence Institute and a researcher at Google; previously he directed Google's core search algorithms group and Google's research group. He has taught at the University of Southern California, Stanford University, and the University of California at Berkeley, from which he received a Ph.D. in 1986 and the distinguished alumni award in 2006. He was co-teacher of an Artificial Intelligence class that signed up 160,000 students, helping to kick off the current round of massive open online classes. His books include Artificial Intelligence: A Modern Approach (the leading textbook in the field) and Paradigms of AI Programming: Case Studies in Common Lisp. He is also the author of the Gettysburg Powerpoint Presentation and the world's longest palindromic sentence. He is a fellow of the AAAI, ACM, California Academy of Science and American Academy of Arts & Sciences.
Chris Wiggins is an Associate Professor of Applied Mathematics at Columbia University and the Chief Data Scientist at The New York Times. At Columbia he is a founding member of the executive committee of the Data Science Institute, and of the Department of Applied Physics and Applied Mathematics as well as the Department of Systems Biology, and is affiliated faculty in Statistics. He is a co-founder and co-organizer of hackNY (http://hackNY.org), a non-profit which since 2010 has organized once a semester student hackathons, and the hackNY Fellows Program, a structured summer internship at NYC startups. Prior to joining the faculty at Columbia he was a Courant Instructor at NYU (1998–2001) and earned his Ph.D. at Princeton University (1993–1998) in theoretical physics. He is a Fellow of the American Physical Society and is a recipient of Columbia's Avanessians Diversity Award.
Jeannette M. Wing is the Executive Vice President for Research and Professor of Computer Science at Columbia University. She joined Columbia in 2017 as the inaugural Avanessians Director of the Data Science Institute. From 2013 to 2017, she was a Corporate Vice President of Microsoft Research. She twice served as the Head of the Computer Science Department at Carnegie Mellon University, where she had been on the faculty since 1985. From 2007–2010 she was the Assistant Director of the Computer and Information Science and Engineering Directorate at the National Science Foundation. Professor Wing's current research focus is on trustworthy AI. She is known for her research contributions in security and privacy, programming languages, and concurrent and distributed systems. Her 2006 seminal essay, titled 'Computational Thinking,' is credited with helping to establish the centrality of computer science to problem-solving in fields where previously it had not been embraced. She received the Computing Research Association Distinguished Service Award in 2011 and the ACM Distinguished Service Award in 2014. She is a Fellow of the American Academy of Arts and Sciences, American Association for the Advancement of Science, ACM, and IEEE. She received her S.B., S.M., and Ph.D. degrees in Computer Science from MIT.
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