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Principles of Data Science (Arabnia, Hamid R. (Hrsg.) / Daimi, Kevin (Hrsg.) / Stahlbock, Robert (Hrsg.) / Soviany, Cristina (Hrsg.) / Heilig, Leonard (Hrsg.) / Brüssau, Kai (Hrsg.))
Principles of Data Science
Autor Arabnia, Hamid R. (Hrsg.) / Daimi, Kevin (Hrsg.) / Stahlbock, Robert (Hrsg.) / Soviany, Cristina (Hrsg.) / Heilig, Leonard (Hrsg.) / Brüssau, Kai (Hrsg.)
Verlag Springer International Publishing
Sprache Englisch
Mediaform PDF
Erscheinungsjahr 2020
Seiten 276 S.
Artikelnummer 34404829
ISBN 978-3-030-43981-1
Auflage 1st ed. 2020
Plattform PDF
Reihe Transactions on Computational Science and Computational Intelligence
Kopierschutz Wasserzeichen
CHF 200.80
Zusammenfassung
This book provides readers with a thorough understanding of various research areas within the field of data science. The book introduces readers to various techniques for data acquisition, extraction, and cleaning, data summarizing and modeling, data analysis and communication techniques, data science tools, deep learning, and various data science applications. Researchers can extract and conclude various future ideas and topics that could result in potential publications or thesis. Furthermore, this book contributes to Data Scientists' preparation and to enhancing their knowledge of the field. The book provides a rich collection of manuscripts in highly regarded data science topics, edited by professors with long experience in the field of data science.
  • Introduces various techniques, methods, and algorithms adopted by Data Science experts
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  • Presents a road map of future trends suitable for innovative data science research and practice