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Reseña del editor
A technical book about popular space-efficient data structures and fast algorithms that are extremely useful in modern Big Data applications. The purpose of this book is to introduce technology practitioners, including software architects and developers, as well as technology decision makers to probabilistic data structures and algorithms. Reading this book, you will get a theoretical and practical understanding of probabilistic data structures and learn about their common uses.
Biografía del autor
Andrii Gakhov is a mathematician and software engineer holding a Ph.D. in mathematical modeling and numerical methods. He has been a teacher in the School of Computer Science at V. Karazin Kharkiv National University in Ukraine for a number of years and currently works as a software practitioner for ferret go GmbH, the leading community moderation, automation, and analytics company in Germany. His fields of interests include machine learning, stream mining, and data analysis.
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- EditorialBoD - Books on Demand
- Año de publicación2022
- ISBN 10 3748190484
- ISBN 13 9783748190486
- EncuadernaciónTapa blanda
- IdiomaInglés
- Número de páginas220
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Probabilistic Data Structures and Algorithms for Big Data Applications
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Probabilistic Data Structures and Algorithms for Big Data Applications
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