Jindal anish (45 resultados)
Internet of Energy for Smart Cities : Machine Learning Models and Techniques
Jindal, Anish (EDT); Kumar, Neeraj (EDT); Aujla, Gagangeet Singh (EDT)
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Internet of Energy for Smart Cities : Machine Learning Models and Techniques
Jindal, Anish (EDT); Kumar, Neeraj (EDT); Aujla, Gagangeet Singh (EDT)
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Internet of Energy for Smart Cities : Machine Learning Models and Techniques
Jindal, Anish (EDT); Kumar, Neeraj (EDT); Aujla, Gagangeet Singh (EDT)
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Internet of Energy for Smart Cities : Machine Learning Models and Techniques
Jindal, Anish (EDT); Kumar, Neeraj (EDT); Aujla, Gagangeet Singh (EDT)
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Internet of Energy for Smart Cities: Machine Learning Models and Techniques
Jindal, Anish (Editor)/ Kumar, Neeraj (Editor)/ Aujla, Gagangeet Singh (Editor)
- Tapa blanda
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Paperback. Condición: Brand New. 322 pages. 9.18x6.12x9.21 inches. In Stock.
Big Data Analytics: Theory, Techniques, Platforms, and Applications (SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology)
Demirbaga, Ümit; Aujla, Gagangeet Singh; Jindal, Anish; Kalyon, Oğuzhan
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2024
Serie: Libro 344 de 472 - SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
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Big Data Analytics : Theory, Techniques, Platforms, and Applications
Demirbaga, Ümit; Aujla, Gagangeet Singh; Jindal, Anish; Kalyon, Oguzhan
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2024
Serie: Libro 344 de 472 - SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
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Big Data Analytics : Theory, Techniques, Platforms, and Applications
Demirbaga, Ümit; Aujla, Gagangeet Singh; Jindal, Anish; Kalyon, Oguzhan
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2024
Serie: Libro 344 de 472 - SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
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Big Data Analytics : Theory, Techniques, Platforms, and Applications
Demirbaga, Ümit; Aujla, Gagangeet Singh; Jindal, Anish; Kalyon, Oguzhan
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2024
Serie: Libro 344 de 472 - SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
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Big Data Analytics: Theory, Techniques, Platforms, and Applications (Springerbriefs in Applied Sciences and Technology) [Hardcover] [May 08, 2024] Demirbaga, Ümit; Aujla, Gagangeet Singh; Jindal, Anish and Kalyon, Oäuzhan
Demirbaga, Ümit; Aujla, Gagangeet Singh; Jindal, Anish; Kalyon, Oğuzhan
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2024
Serie: Libro 344 de 472 - SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
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Big Data Analytics : Theory, Techniques, Platforms, and Applications
Demirbaga, Ümit; Aujla, Gagangeet Singh; Jindal, Anish; Kalyon, Oguzhan
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2024
Serie: Libro 344 de 472 - SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2025
Serie: Libro 344 de 472 - SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
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Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book introduces readers to big data analytics. It covers the background to and the concepts of big data, big data analytics, and cloud computing, along with the process of setting up, configuring, and getting familiar with the big data analyti…cs working environments in the first two chapters. The third chapter provides comprehensive information on big data processing systems - from installing these systems to implementing real-world data applications, along with the necessary codes. The next chapter dives into the details of big data storage technologies, including their types, essentiality, durability, and availability, and reveals their differences in their properties. The fifth and sixth chapters guide the reader through understanding, configuring, and performing the monitoring and debugging of big data systems and present the available commercial and open-source tools for this purpose. Chapter seven gives information about a trending machine learning, Bayesian network: a probabilistic graphical model, by presenting a real-world probabilistic application to understand causal, complex, and hidden relationships for diagnosis and forecasting in a scalable manner for big data. Special sections throughout the eighth chapter present different case studies and applications to help the readers to develop their big data analytics skills using various big data analytics frameworks.The book will be of interest to business executives and IT managers as well as university students and their course leaders, in fact all those who want to get involved in the big data world.
- Tapa dura
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino UnidoChiron Media
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Jindal, Anish (EDT); Kumar, Neeraj (EDT); Aujla, Gagangeet Singh (EDT)
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EUR 212,15
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Jindal, Anish (EDT); Kumar, Neeraj (EDT); Aujla, Gagangeet Singh (EDT)
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EUR 212,66
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Editorial: Springer, 2024
Serie: Libro 344 de 472 - SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
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Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
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Condición: New. 2024th edition NO-PA16APR2015-KAP.
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EUR 226,27
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Internet of Energy for Smart Cities : Machine Learning Models and Techniques
Jindal, Anish (EDT); Kumar, Neeraj (EDT); Aujla, Gagangeet Singh (EDT)
- Tapa dura
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EUR 213,38
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2024
Serie: Libro 344 de 472 - SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
- Tapa dura
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EUR 175,09
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book introduces readers to big data analytics. It covers the background to and the concepts of big data, big data analytics, and cloud computing, along with the process of setting up, configuring, and getting familiar with the big data analytics work…ing environments in the first two chapters. The third chapter provides comprehensive information on big data processing systems - from installing these systems to implementing real-world data applications, along with the necessary codes. The next chapter dives into the details of big data storage technologies, including their types, essentiality, durability, and availability, and reveals their differences in their properties. The fifth and sixth chapters guide the reader through understanding, configuring, and performing the monitoring and debugging of big data systems and present the available commercial and open-source tools for this purpose. Chapter seven gives information about a trending machine learning, Bayesian network: a probabilistic graphical model, by presenting a real-world probabilistic application to understand causal, complex, and hidden relationships for diagnosis and forecasting in a scalable manner for big data. Special sections throughout the eighth chapter present different case studies and applications to help the readers to develop their big data analytics skills using various big data analytics frameworks.The book will be of interest to business executives and IT managers as well as university students and their course leaders, in fact all those who want to get involved in the big data world.
- Tapa dura
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