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Sinopsis
THIS ILLUMINATING TEXT/REFERENCE SURVEYS THE STATE OF THE ART IN DATA SCIENCE, AND PROVIDES PRACTICAL GUIDANCE ON BIG DATA ANALYTICS. EXPERT PERSPECTIVES ARE PROVIDED BY AUTHORITATIVE RESEARCHERS AND PRACTITIONERS FROM AROUND THE WORLD, DISCUSSING RESEARCH DEVELOPMENTS AND EMERGING TRENDS, PRESENTING CASE STUDIES ON HELPFUL FRAMEWORKS AND INNOVATIVE METHODOLOGIES, AND SUGGESTING BEST PRACTICES FOR EFFICIENT AND EFFECTIVE DATA ANALYTICS. FEATURES: REVIEWS A FRAMEWORK FOR FAST DATA APPLICATIONS, A TECHNIQUE FOR COMPLEX EVENT PROCESSING, AND AGGLOMERATIVE APPROACHES FOR THE PARTITIONING OF NETWORKS; INTRODUCES A UNIFIED APPROACH TO DATA MODELING AND MANAGEMENT, AND A DISTRIBUTED COMPUTING PERSPECTIVE ON INTERFACING PHYSICAL AND CYBER WORLDS; PRESENTS TECHNIQUES FOR MACHINE LEARNING FOR BIG DATA, AND IDENTIFYING DUPLICATE RECORDS IN DATA REPOSITORIES; EXAMINES ENABLING TECHNOLOGIES AND TOOLS FOR DATA MINING; PROPOSES FRAMEWORKS FOR DATA EXTRACTION, AND ADAPTIVE DECISION MAKING AND SOCIAL MEDIA ANALYSIS.
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Críticas
“This title presents recent research and future trends in the area of big data. ... It will be of value to students and researchers looking for research topics and to data scientists exploring ongoing work in the field of big data. Summing Up: Recommended. Graduate students; faculty and professionals.” (C. Tappert, Choice, Vol. 54 (7), March, 2017)
Reseña del editor
This illuminating text/reference surveys the state of the art in data science, and provides practical guidance on big data analytics. Expert perspectives are provided by authoritative researchers and practitioners from around the world, discussing research developments and emerging trends, presenting case studies on helpful frameworks and innovative methodologies, and suggesting best practices for efficient and effective data analytics. Features: reviews a framework for fast data applications, a technique for complex event processing, and agglomerative approaches for the partitioning of networks; introduces a unified approach to data modeling and management, and a distributed computing perspective on interfacing physical and cyber worlds; presents techniques for machine learning for big data, and identifying duplicate records in data repositories; examines enabling technologies and tools for data mining; proposes frameworks for data extraction, and adaptive decision making and social media analysis.
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- EditorialSpringer
- Año de publicación2016
- ISBN 10 3319318594
- ISBN 13 9783319318592
- EncuadernaciónTapa dura
- IdiomaInglés
- Número de edición1
- Número de páginas344
- EditorMahmood Zaigham
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Data Science and Big Data Computing: Frameworks and Methodologies
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Data Science and Big Data Computing. Frameworks and Methodologies.
Publicado por
Cham, Springer International Publishing., 2016
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