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9781786305763 - Advances in Data Science: Symbolic, Complex, and Network Data (Innovation, Entrepreneurship, Management; Big Data, Intelligence and Data Analaysis, Band 4) (6 Ergebnisse)
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Advances in Data Science
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Advances in Data Science: Symbolic, Complex, and Network Data
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Advances in Data Science: Symbolic, Complex, and Network Data: Vol 4
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Advances in Data Science: Symbolic, Complex, and Network Data
Sprache: Englisch
Verlag: ISTE Ltd and John Wiley & Sons Inc, 2020
ISBN 10: 1786305763 ISBN 13: 9781786305763
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
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Zustand: New. 2020. 1st Edition. Hardback. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 258 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Data science unifies statistics, data analysis and machine learning to achieve a better understanding of the masses of data which are produced today, and to improve prediction. Special kinds of data (symbolic, network, complex, compositional) are increasingly frequent in data science. These data require specific methodologies, but there is a lack of reference work in this field. Advances in Data Science fills this gap. It presents a collection of up-to-date contributions by eminent scholars following two international workshops held in Beijing and Paris. The 10 chapters are organized into four parts: Symbolic Data, Complex Data, Network Data and Clustering. They include fundamental contributions, as well as applications to several domains, including business and the social sciences.
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Zustand: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Seiten: 258 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Data science unifies statistics, data analysis and machine learning to achieve a better understanding of the masses of data which are produced today, and to improve prediction. Special kinds of data (symbolic, network, complex, compositional) are increasingly frequent in data science. These data require specific methodologies, but there is a lack of reference work in this field. Advances in Data Science fills this gap. It presents a collection of up-to-date contributions by eminent scholars following two international workshops held in Beijing and Paris. The 10 chapters are organized into four parts: Symbolic Data, Complex Data, Network Data and Clustering. They include fundamental contributions, as well as applications to several domains, including business and the social sciences.
