Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This volume is aiming at a wide range of readers andresearchers in the area of Big Data by presenting the recent advances in the fieldsof Big Data Analysis, as well as the techniques and tools usedto analyze it. The book includes 10 distinct chaptersproviding a concise introduction to Big Data Analysis and recent Techniques and Environments forBig Data Analysis. It gives insightinto how the expensive fitness evaluation of evolutionarylearning can play a vital role in big data analysis by adopting Parallel, Grid, and Cloud computing environments.

N� de ref. del art�culo 9783319801605

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Techniques and Environments for Big Data Analysis : Parallel, Cloud, and Grid Computing
Editor: Springer International Publishing, Springer International Publishing
Fecha de publicaci�n: 2018
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 3319801600
ISBN 13: 9783319801605
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 235�mil�metros de ancho por 155 de alto por 12 de largo
Peso: 318 gramos

Acerca de

Sinopsis

This volume is aiming at a wide range of readers and researchers in the area of Big Data by presenting the recent advances in the fields of Big Data Analysis, as well as the techniques and tools used to analyze it. The book includes 10 distinct chapters providing a concise introduction to Big Data Analysis and recent Techniques and Environments for Big Data Analysis. It gives insight into how the expensive fitness evaluation of evolutionary learning can play a vital role in big data analysis by adopting Parallel, Grid, and Cloud computing environments.

De la contraportada

This volume is aiming at a wide range of readers andresearchers in the area of Big Data by presenting the recent advances in the fieldsof Big Data Analysis, as well as the techniques and tools used to analyze it. The book includes 10 distinct chaptersproviding a concise introduction to Big Data Analysis and recent Techniques and Environments forBig Data Analysis. It gives insightinto how the expensive fitness evaluation of evolutionarylearning can play a vital role in big data analysis by adopting Parallel, Grid, and Cloud computing environments.

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