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Applied Data Analytics - Principles and Applications (River Publishers Series in Signal, Image and Speech Processing)
Vendeur : Books From California, Simi Valley, CA, Etats-Unis
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Expédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
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Applied Data Analytics : Principles and Applications
Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
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Applied Data Analytics - Principles and Applications
Vendeur : Majestic Books, Hounslow, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 4 sur 5 étoiles
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Applied Data Analytics : Principles and Applications
Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-Unis
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Applied Data Analytics - Principles and Applications
Vendeur : Books Puddle, New York, NY, Etats-Unis
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Applied Data Analytics : Principles and Applications
Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 55,17
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Applied Data Analytics - Principles and Applications
Vendeur : Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Allemagne
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Applied Data Analytics : Principles and Applications
Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni
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EUR 63,27
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Applied Data Analytics - Principles and Applications
Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-Unis
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Applied Data Analytics - Principles and Applications
Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-Unis
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Applied Data Analytics - Principles and Applications (River Publishers Series in Signal, Image and Speech Processing)
Vendeur : Lucky's Textbooks, Dallas, TX, Etats-Unis
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Applied Data Analytics - Principles and Applications (River Publishers Series in Signal, Image and Speech Processing)
Vendeur : Majestic Books, Hounslow, Royaume-Uni
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Applied Data Analytics - Principles and Applications
Langue: anglais
Edité par River Publishers Okt 2024, 2024
ISBN 10 : 8770043531 ISBN 13 : 9788770043533
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
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Ajouter au panierTaschenbuch. Etat : Neu. Neuware - The emergence of huge amounts of data which require analysis and in some cases real-time processing has forced exploration into fast algorithms for handling very lage data sizes. Analysis of x-ray images in medical applications, cyber security data, crime data, telecommunications and stock market data, health records and business analytics data are but a few areas of interest. Applications and platforms including R, RapidMiner and Weka provide the basis for analysis, often used by practitioners who pay little to no attention to the underlying mathematics and processes impacting the data. This often leads to an inability to explain results or correct mistakes, or to spot errors.
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Applied Data Analytics - Principles and Applications (River Publishers Series in Signal, Image and Speech Processing)
Vendeur : California Books, Miami, FL, Etats-Unis
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Applied Data Analytics - Principles and Applications
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Applied Data Analytics - Principles and Applications (River Publishers Series in Signal, Image and Speech Processing)
Vendeur : Books Puddle, New York, NY, Etats-Unis
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Applied Data Analytics - Principles and Applications
Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni
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Applied Data Analytics - Principles and Applications (River Publishers Series in Signal, Image and Speech Processing)
Vendeur : Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Allemagne
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Applied Data Analytics - Principles and Applications
Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni
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Applied Data Analytics - Principles and Applications
Vendeur : PBShop.store US, Wood Dale, IL, Etats-Unis
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Applied Data Analytics - Principles and Applications
Vendeur : PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Royaume-Uni
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Ajouter au panierEtat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Johnson I. AgbinyaThe emergence of huge amounts of data which require analysis and in some cases real-time processing has forced exploration into fast algorithms for handling very lage data sizes. Analysis of x-ray images in medical applic.
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Applied Data Analytics : Principles and Applications
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
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Ajouter au panierBuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The emergence of huge amounts of data which require analysis and in some cases real-time processing has forced exploration into fast algorithms for handling very lage data sizes. Analysis of x-ray images in medical applications, cyber security data, crime data, telecommunications and stock market data, health records and business analytics data are but a few areas of interest. Applications and platforms including R, RapidMiner and Weka provide the basis for analysis, often used by practitioners who pay little to no attention to the underlying mathematics and processes impacting the data. This often leads to an inability to explain results or correct mistakes, or to spot errors.Applied Data Analytics - Principles and Applications seeks to bridge this missing gap by providing some of the most sought after techniques in big data analytics. Establishing strong foundations in these topics provides practical ease when big data analyses are undertaken using the widely available open source and commercially orientated computation platforms, languages and visualisation systems. The book, when combined with such platforms, provides a complete set of tools required to handle big data and can lead to fast implementations and applications.The book contains a mixture of machine learning foundations, deep learning, artificial intelligence, statistics and evolutionary learning mathematics written from the usage point of view with rich explanations on what the concepts mean. The author has thus avoided the complexities often associated with these concepts when found in research papers. The tutorial nature of the book and the applications provided are some of the reasons why the book is suitable for undergraduate, postgraduate and big data analytics enthusiasts.This text should ease the fear of mathematics often associated with practical data analytics and support rapid applications in artificial intelligence, environmental sensor data modelling and analysis, health informatics, business data analytics, data from Internet of Things and deep learning applications.
