دانلود کتاب Handbook of Big Data – کتاب راهنمای داده های بزرگ

توضیحات

Handbook of Big Data provides a state-of-the-art overview of the analysis of large-scale datasets. Featuring contributions from well-known experts in statistics and computer science, this handbook presents a carefully curated collection of techniques from both industry and academia. Thus, the text instills a working understanding of key statistical and computing ideas that can be readily applied in research and practice. Offering balanced coverage of methodology, theory, and applications, this handbook: Describes modern, scalable approaches for analyzing increasingly large datasets Defines the underlying concepts of the available analytical tools and techniques Details intercommunity advances in computational statistics and machine learning Handbook of Big Data also identifies areas in need of further development, encouraging greater communication and collaboration between researchers in big data sub-specialties such as genomics, computational biology, and finance. Peter Bhlmann is a professor of statistics at ETH Zrich, Switzerland, fellow of the Institute of Mathematical Statistics, elected member of the International Statistical Institute, and co-author of the book titled Statistics for High-Dimensional Data: Methods, Theory and Applications. He was named a Thomson Reuters 2014 Highly Cited Researcher in mathematics, served on various editorial boards and as editor of the Annals of Statistics, and delivered numerous presentations including a Medallion Lecture at the 2009 Joint Statistical Meetings, a read paper to the Royal Statistical Society in 2010, the 14th Bahadur Memorial Lectures at the University of Chicago, Illinois, USA, and other named lectures. Petros Drineas is an associate professor in the Computer Science Department at Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, New York, USA. He is the recipient of an Outstanding Early Research Award from Rensselaer Polytechnic Institute, an NSF CAREER award, and two fellowships from the European Molecular Biology Organization. He has served as a visiting professor at the US Sandia National Laboratories; visiting fellow at the Institute for Pure and Applied Mathematics, University of California, Los Angeles; long-term visitor at the Simons Institute for the Theory of Computing, University of California, Berkeley; program director in two divisions at the US National Science Foundation; and worked for industrial labs. He is a co-organizer of the series of workshops on Algorithms for Modern Massive Datasets and his research has been featured in numerous popular press articles. Michael Kane is a member of the research faculty at Yale University, New Haven, Connecticut, USA. He is a winner of the American Statistical Associations Chambers Statistical Software Award for The Bigmemory Project, a set of software libraries that allow the R programming environment to accommodate large datasets for statistical analysis. He is a grantee on the Defense Advanced Research Projects Agencys XDATA project, part of the White Houses Big Data Initiative, and on the Gates Foundations Round 11 Grand Challenges Exploration. He has collaborated with companies including AT&T Labs Research, Paradigm4, Sybase, (a SAP company), and Oracle. Mark van der Laan is the Jiann-Ping Hsu/Karl E. Peace professor of biostatistics and statistics at the University of California, Berkeley, USA. He is the inventor of targeted maximum likelihood estimation, a general semiparametric efficient estimation method that incorporates the state of the art in machine learning through the ensemble method super learning. He is the recipient of the 2005 COPPS Presidents and Snedecor Awards, the 2005-van Dantzig Award, and the 2004 Spiegelman Award. He is also the founding editor of the International Journal of Biostatistics and the Journal of Causal Inference, and the co-author of more than 250 publications and various books.

————————————————————–

ترجمه ماشینی :

Handbook of Big Data یک نمای کلی پیشرفته از تجزیه و تحلیل مجموعه داده های در مقیاس بزرگ ارائه می دهد. این کتابچه با مشارکت کارشناسان مشهور آمار و علوم کامپیوتر، مجموعه‌ای از تکنیک‌ها را از هر دو صنعت و دانشگاه ارائه می‌کند. بنابراین، متن درک درستی از ایده‌های آماری و محاسباتی کلیدی را القا می‌کند که می‌توانند به آسانی در تحقیق و عمل به کار روند. این کتابچه راهنما با ارائه پوشش متوازن از روش‌شناسی، نظریه و کاربردها: رویکردهای مدرن و مقیاس‌پذیر برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ را توصیف می‌کند. مفاهیم اساسی ابزارها و تکنیک‌های تحلیلی موجود را تعریف می‌کند. مناطقی که نیاز به توسعه بیشتر دارند، تشویق به ارتباطات و همکاری بیشتر بین محققان در زیر تخصص های داده های بزرگ مانند ژنومیک، زیست شناسی محاسباتی و امور مالی. پیتر بلمن، استاد آمار در ETH Zrich، سوئیس، عضو موسسه آمار ریاضی، عضو منتخب موسسه آماری بین‌المللی، و یکی از نویسندگان کتابی با عنوان آمار برای داده‌های با ابعاد بالا: روش‌ها، تئوری و کاربردها است. او در سال 2014 به عنوان محقق بسیار مورد استناد تامسون رویترز در ریاضیات انتخاب شد، در هیئت های تحریریه مختلف و به عنوان سردبیر Annals of Statistics خدمت کرد و ارائه های متعددی از جمله سخنرانی مدالیون در نشست های آماری مشترک در سال 2009، مقاله خواندنی برای انجمن رویال آمار ارائه کرد. در سال 2010، چ

tag : دانلود کتاب کتاب راهنمای داده های بزرگ , Download کتاب راهنمای داده های بزرگ , دانلود کتاب راهنمای داده های بزرگ , Download Handbook of Big Data Book , کتاب راهنمای داده های بزرگ دانلود , buy کتاب راهنمای داده های بزرگ , خرید کتاب کتاب راهنمای داده های بزرگ , دانلود کتاب Handbook of Big Data , کتاب Handbook of Big Data , دانلود Handbook of Big Data , خرید Handbook of Big Data , خرید کتاب Handbook of Big Data ,