Mastering Data Science (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: Apple Academic Press Inc., Oakville, 2026
- Tapa dura
- Nuevo
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Vendedor de IberLibro desde 12 de octubre de 2005
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Hardcover. In an era defined by explosive data growth, understanding data science is more essential than ever. This book offers a clear and practical introduction to the field, equipping readers with the tools to collect, clean, analyze, and interpret data for informed decision-making.Covering core concepts and modern techniques, the book guides readers through data analysis, statistics, machine learning, and big data technologies, supported by real-world examples, case studies, and hands-on exercises. Complex topics are presented in an accessible way, enabling a strong grasp of data patterns, algorithms, and analytical thinking.The volume also addresses emerging trends and ethical considerations, including data privacy and responsible AI use. Designed for students, early learners, and professionals across disciplines such as business, healthcare, finance, and marketing, this book serves as both a foundational guide and a practical resource for applying data science in real-world contexts. Introduces the field of data science, covering essential concepts, techniques, and technologies, from foundational principles to advanced topics. Through practical examples, case studies, and hands-on exercises, it details data analysis, data mining, big data technologies, statistical analysis, machine learning, and ethical considerations. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9781779640505
- Título
- Mastering Data Science (Hardcover)
- Autor
- Anamika Ahirwar
- Editorial
- Apple Academic Press Inc., Oakville
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1779640501
- ISBN 13
- 9781779640505
In an era defined by explosive data growth, understanding data science is more essential than ever. This book offers a clear and practical introduction to the field, equipping readers with the tools to collect, clean, analyze, and interpret data for informed decision-making.
Covering core concepts and modern techniques, the book guides readers through data analysis, statistics, machine learning, and big data technologies, supported by real-world examples, case studies, and hands-on exercises. Complex topics are presented in an accessible way, enabling a strong grasp of data patterns, algorithms, and analytical thinking.
The volume also addresses emerging trends and ethical considerations, including data privacy and responsible AI use. Designed for students, early learners, and professionals across disciplines such as business, healthcare, finance, and marketing, this book serves as both a foundational guide and a practical resource for applying data science in real-world contexts.
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Acerca del autor
Aashi Singh Bhadouria is an Assistant Professor of Computer Science and Engineering at the Madhav Institute of Technology and Science, Gwalior, India. She has published numerous research papers in national and international journals and has participated in several conferences. Her research interests include digital image processing, computer vision, machine learning, natural image processing, big data computing, and artificial intelligence. She has supervised undergraduate and postgraduate students on major, minor, and internship projects and is a member of IEEE.
Anamika Ahirwar, PhD, is Professor and Head of the Department of Computer Science and Engineering at the Compucom Institute of Technology and Management, Rajasthan, India. With over 21 years of academic and research experience, she has published more than 80 papers in indexed journals and conference proceedings. She has authored and edited several books with leading international publishers and has received multiple honors, including the I2OR National Eminent Researcher Award, Academic Influencer Award, and Faculty Excellence Award. Dr. Ahirwar holds five published patents and has supervised numerous postgraduate and doctoral scholars. She also serves as a reviewer and editorial board member for reputed journals and conferences, contributing actively to advancements in emerging technologies.
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