Data Science Analytics and Applications (Hardcover)
Idioma: alemán
Editorial: Springer Fachmedien Wiesbaden, Weisbaden, 2019
- Primera edición
- Tapa dura
- Nuevo
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Hardcover. This book offers the proceedings of the Second International Data Science Conference (iDSC2019), organized by Salzburg University of Applied Sciences, Austria. The Conference brought together researchers, scientists, and business experts to discuss new ways of embracing agile approaches to various facets of data science, including machine learning and artificial intelligence, data mining, data visualization, and communication. The papers gathered here include case studies of applied techniques, and theoretical papers that push the field into the future. The full-length scientific-track papers on Data Analytics are broadly grouped by category, including Complexity; NLP and Semantics; Modelling; and Comprehensibility.Included among real-world applications of data science are papers onExploring insider trading using hypernetworksData-driven approach to detection of autism spectrum disorderAnonymization and sentiment analysis of Twitter postsTheoretical papers in the book cover such topics as Optimal Regression Tree Models Through Mixed Integer Programming; Chance Influence in Datasets with Large Number of Features; Adversarial Networks A Technology for Image Augmentation; and Optimal Regression Tree Models Through Mixed Integer Programming.Five shorter student-track papers are also published here, on topics such as State-of-the-art Deep Learning Methods to effect Neural Machine Translation from Natural Language into SQLA Smart Recommendation System to Simplify Projecting for a HMI/SCADA Platform Use of Adversarial Networks as a Technology for Image AugmentationUsing Supervised Learning to Predict the Reliability of a Welding ProcessThe work collected in this volume of proceedings will provide researchers and practitioners with a detailed snapshot of current progress in the field of data science. Moreover, it willstimulate new study, research, and the development of new applications. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9783658274948
- Título
- Data Science Analytics and Applications (Hardcover)
- Autor
- Peter Haber
- Editorial
- Springer Fachmedien Wiesbaden, Weisbaden
- Año de publicación
- 2019
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- alemán
- ISBN 10
- 3658274948
- ISBN 13
- 9783658274948
- Edición
- 1ª Edición
This book offers the proceedings of the Second International Data Science Conference (iDSC2019), organized by Salzburg University of Applied Sciences, Austria. The Conference brought together researchers, scientists, and business experts to discuss new ways of embracing agile approaches to various facets of data science, including machine learning and artificial intelligence, data mining, data visualization, and communication. The papers gathered here include case studies of applied techniques, and theoretical papers that push the field into the future. The full-length scientific-track papers on Data Analytics are broadly grouped by category, including Complexity; NLP and Semantics; Modelling; and Comprehensibility.
Included among real-world applications of data science are papers on- Exploring insider trading using hypernetworks
- Data-driven approach to detection of autism spectrum disorder
- Anonymization and sentiment analysis of Twitter posts
Theoretical papers in the book cover such topics as Optimal Regression Tree Models Through Mixed Integer Programming; Chance Influence in Datasets with Large Number of Features; Adversarial Networks ― A Technology for Image Augmentation; and Optimal Regression Tree Models Through Mixed Integer Programming.
Five shorter student-track papers are also published here, on topics such as
- State-of-the-art Deep Learning Methods to effect Neural Machine Translation from Natural Language into SQL
- A Smart Recommendation System to Simplify Projecting for a HMI/SCADA Platform
- Use of Adversarial Networks as a Technology for Image Augmentation
- Using Supervised Learning to Predict the Reliability of a Welding Process
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Peter Haber is a Professor of Information and Communication Technology, in particular for analog and digital signal processing, and responsible coordinator for system theory and electrical engineering at Salzburg University of Applied Sciences. He is a researcher and project manager, leading and coordinating national and international projects in the field of IT and IT management, while also integrating data science solutions at businesses. Since 2009 he has been a member of the international advisory board for the IATED conferences.
Thomas Lampoltshammer is an Assistant Professor for ICT and Deputy Head of the Centre for E-Governance at the Department of E-Governance and Administration, Danube University Krems, Austria. His current research focus is on the domain of data governance, the effects of ICT application in a connected society, and the effects on a data-driven society. He has a substantial background in the design and implementation of expert anddecision-making systems, data analytics, and semantic-based reasoning.
Manfred Mayr is the Academic Program Director for Business Informatics and Digital Transformation as well department head for IT Management at Salzburg University of Applied Sciences. He is a lecturer at international conferences and the author of various publications in the field of IT management and business informatics. In addition, he has coordinated several national and international research projects.
The editors are the conference chairs of the International Data Science Conference.
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