Parallel computing data science von matloff norman (8 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Routledge 2020
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Buch 17 von 73. Buch 17 von 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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Sprache: Englisch
Verlag: Routledge 2020
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Buch 17 von 73. Buch 17 von 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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Sprache: Englisch
Verlag: Routledge 2020
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Buch 17 von 73. Buch 17 von 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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paperback. Zustand: Sehr gut. 352 Seiten; 9780367738198.2 Gewicht in Gramm: 500.
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis 2020
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Buch 17 von 73. Buch 17 von 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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Paperback. Zustand: Brand New. 328 pages. 9.21x6.14x0.91 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC 2015
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Buch 17 von 73. Buch 17 von 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC 2020
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Buch 17 von 73. Buch 17 von 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Parallel Computing for Data Science | With Examples in R, C++ and CUDA | Norman Matloff | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2020 | Chapman and Hall/CRC | EAN 9780367738198 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbi…eter: preigu.
Sprache: Englisch
Verlag: CRC Press 2015
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Buch 17 von 73. Buch 17 von 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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Gebunden. Zustand: New. Dr. Norman Matloff is a professor of computer science at the University of California, Davis, where he was a founding member of the Department of Statistics. He is a statistical consultant and a former database software developer. He has.
Sprache: Englisch
Verlag: CRC Press Jun 2015 2015
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Buch 17 von 73. Buch 17 von 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - This is one of the first parallel computing books to focus exclusively on parallel data structures, algorithms, software tools, and applications in data science. The book prepares readers to write effective parallel code in various languages and learn more about different R packages and other tools.… It covers the classic 'n observations, p variables' matrix format and common data structures. Many examples illustrate the range of issues encountered in parallel programming.
