Etin dmitry (6 résultats)
Research Data that Can be Trusted
Bouzinier, Michael; Etin, Dmitry; Khoshnevis, Naeem; Shad, Max; Yockel, Scott
Langue : anglais
Edité par Springer, 2026
Série : Livre 101 sur 60 - SpringerBriefs in Computer Science
- Couverture souple
Vendeur : Books Puddle, New York, NY, Etats-UnisBooks Puddle
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EUR 84,49
EUR 3,44 expéditionExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 4 disponible(s)
Etat : New.
Research Data That Can Be Trusted
Bouzinier, Michael Etin, Dmitry Khoshnevis, Naeem Shad, Max Yockel, Scott
Langue : anglais
Edité par Springer Nature Switzerland Ag, 2026
Série : Livre 101 sur 60 - SpringerBriefs in Computer Science
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Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-UniRevaluation Books
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EUR 77,69
EUR 11,64 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Paperback. Etat : Brand New. 223 pages. 6.10x0.51x9.25 inches. In Stock.
Langue : anglais
Edité par Springer, 2026
Série : Livre 101 sur 60 - SpringerBriefs in Computer Science
- Couverture souple
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AllemagneAHA-BUCH GmbH
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EUR 60,34
EUR 30,50 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - In this book we argue for the need for a new approach to data provenance and explain how recent advancements in data processing workflow automation present an opportunity to address this need. We introduce descriptive dataflow operators - a novel appro…ach based on integrating descriptive workflow languages with a data modeling Domain-Specific Language (DSL). We review the current workflow automation technologies and propose a DSL that supports complex data transformations, enhances reproducibility, and enables precise data lineage tracking. Within the framework we introduce the concept of descriptive dataflow operators for more flexible and expressive data transformations.Modern healthcare increasingly relies on complex data pipelines to process diverse diagnostic information, clinical records, and research data. This growing complexity, combined with emerging AI/ML applications and stricter regulatory oversight, demands sophisticated approaches to data preparation, documentation, and validation. Healthcare organizations face mounting pressure to ensure granular traceability and reproducibility of their data transformations while maintaining regulatory compliance. These challenges are particularly acute in research settings, where data provenance and quality validation become critical for scientific reproducibility and regulatory adherence.Given the increasing complexity of healthcare data, data ingestion and transformation workflows present significant technical challenges, particularly in ensuring the reproducibility and seamless integration of diverse datasets for ML and AI model development.We introduce the Dorieh Data Platform as an exemplar implementation of a DSL, providing a comprehensive framework for reproducible research. The platform's infrastructure supports robust data lineage documentation, validation, and error logging, making it a powerful tool for healthcare data analysis by ensuring transparent, auditable data processes and regulatory conformance.We show how to apply this framework to analyze healthcare claims data quality, revealing insights into inconsistencies and deficiencies. Our approach demonstrates the potential for improved data management and accountability in scientific research, underscoring the necessity for precise, reproducible data transformation methodologies to produce reliable research outcomes.
Research Data that Can be Trusted
Bouzinier, Michael; Etin, Dmitry; Khoshnevis, Naeem; Shad, Max; Yockel, Scott
Langue : anglais
Edité par Springer, 2026
Série : Livre 101 sur 60 - SpringerBriefs in Computer Science
- Couverture souple
- impression à la demande
Vendeur : Majestic Books, Hounslow, Royaume-UniMajestic Books
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EUR 84,59
EUR 7,57 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 4 disponible(s)
Etat : New. Print on Demand.
Research Data that Can be Trusted
Bouzinier, Michael; Etin, Dmitry; Khoshnevis, Naeem; Shad, Max; Yockel, Scott
Langue : anglais
Edité par Springer, 2026
Série : Livre 101 sur 60 - SpringerBriefs in Computer Science
- Couverture souple
- impression à la demande
Vendeur : Biblios, frankfurt am main, HESSE, AllemagneBiblios
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EUR 87,13
EUR 9,95 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 4 disponible(s)
Etat : New. PRINT ON DEMAND.
Research Data that Can be Trusted
Bouzinier, Michael; Etin, Dmitry; Khoshnevis, Naeem; Shad, Max; Yockel, Scott
Langue : anglais
Edité par Springer Verlag GmbH, 2026
Série : Livre 101 sur 60 - SpringerBriefs in Computer Science
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Vendeur : moluna, Greven, Allemagnemoluna
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EUR 48,37
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