Hypothesis Generation and Interpretation: Design Principles and Patterns for Big Data... (Bog, Hardback, Engelsk)
  1. Forside
  2. Bøger
  3. Engelske bøger
  4. Kybernetik og systemteori
  5. Ekspertsystemer og vidensbaserede systemer
  6. Machine learning
  7. Data mining
  8. Matematisk datateori
  9. Hypothesis Generation and Interpretation: Design Principles...

Hypothesis Generation and Interpretation: Design Principles and Patterns for Big Data Applications

(Bog, Hardback, Engelsk)
Forfatter: Hiroshi Ishikawa
Hypothesis Generation and Interpretation: Design Principles and Patterns for Big Data Applications
Forlag: Springer International Publishing AG

Bemærk: Kan ikke leveres før jul.

Når du handler på WilliamDam.dk, betaler du den pris du ser.

  • Ingen gebyrer
  • Ingen abonnementer
  • Ingen bindingsperioder

Relaterede kategorier

Data mining Ekspertsystemer og vidensbaserede systemer Kybernetik og systemteori Machine learning Matematisk datateori
  = Emner / kategorier
  = Sektioner / guides
  = Specialsider
  = Kampagner

Beskrivelse

This book focuses in detail on data science and data analysis and emphasizes the importance of data engineering and data management in the design of big data applications.

Læsernes anmeldelser (0)

Alle detaljer

Forlag Springer International Publishing AG
Forfatter Hiroshi Ishikawa
Type Bog
Format Hardback
Sprog Engelsk
Udgave 2024 ed.
Udgivelsesdato 02-02-2024
Første udgivelsesår 2024
Serie Studies in Big Data
Illustrationer 125 Illustrations, color; 52 Illustrations, black and white; XII, 372 p. 177 illus., 125 illus. in color.
Originalsprog Switzerland
Sideantal 372
Indbinding Hardback
Forlag Springer International Publishing AG
Sideoplysninger 372 pages, 125 Illustrations, color; 52 Illustrations, black and white; XII, 372 p. 177 illus., 125
Mål 235 x 155
ISBN-13 / EAN-13 9783031435393