Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book constitutes the refereed proceedings of theSecond International Conference on Data Science, ICDS 2015, held in Sydney,Australia, during August 8-9, 2015.The 19 revised full papers and 5 short papers presentedwere carefully reviewed and selected from 31 submissions. The papers focus onthe following topics: mathematical issues in data science; big data issues andapplications; data quality and data preparation; data-driven scientificresearch; evaluation and measurement in data service; big data mining andknowledge management; case study of data science; social impacts of datascience. Bestandsnummer des Verk�ufers 9783319244730

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Bibliografische Details

Titel: Data Science : Second International ...

Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing

Erscheinungsdatum: 2015

Einband: Taschenbuch

Zustand: Neu

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Inhaltsangabe:

This book constitutes the refereed proceedings of the Second International Conference on Data Science, ICDS 2015, held in Sydney, Australia, during August 8-9, 2015.

The 19 revised full papers and 5 short papers presented were carefully reviewed and selected from 31 submissions. The papers focus on the following topics: mathematical issues in data science; big data issues and applications; data quality and data preparation; data-driven scientific research; evaluation and measurement in data service; big data mining and knowledge management; case study of data science; social impacts of data science.

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This book constitutes the refereed proceedings of theSecond International Conference on Data Science, ICDS 2015, held in Sydney,Australia, during August 8-9, 2015.

The 19 revised full papers and 5 short papers presentedwere carefully reviewed and selected from 31 submissions. The papers focus onthe following topics: mathematical issues in data science; big data issues andapplications; data quality and data preparation; data-driven scientificresearch; evaluation and measurement in data service; big data mining andknowledge management; case study of data science; social impacts of datascience.

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