توضیحات
Complete guidance for mastering the tools and techniques of the digital revolution
With the digital revolution opening up tremendous opportunities in many fields, there is a growing need for skilled professionals who can develop data-intensive systems and extract information and knowledge from them. This book frames for the first time a new systematic approach for tackling the challenges of data-intensive computing, providing decision makers and technical experts alike with practical tools for dealing with our exploding data collections.
Emphasizing data-intensive thinking and interdisciplinary collaboration, The Data Bonanza: Improving Knowledge Discovery in Science, Engineering, and Business examines the essential components of knowledge discovery, surveys many of the current research efforts worldwide, and points to new areas for innovation. Complete with a wealth of examples and DISPEL-based methods demonstrating how to gain more from data in real-world systems, the book:
- Outlines the concepts and rationale for implementing data-intensive computing in organizations
- Covers from the ground up problem-solving strategies for data analysis in a data-rich world
- Introduces techniques for data-intensive engineering using the Data-Intensive Systems Process Engineering Language DISPEL
- Features in-depth case studies in customer relations, environmental hazards, seismology, and more
- Showcases successful applications in areas ranging from astronomy and the humanities to transport engineering
- Includes sample program snippets throughout the text as well as additional materials on a companion website
The Data Bonanza is a must-have guide for information strategists, data analysts, and engineers in business, research, and government, and for anyone wishing to be on the cutting edge of data mining, machine learning, databases, distributed systems, or large-scale computing.Content:
Chapter 1 The Digital?Data Challenge (pages 513): Malcolm Atkinson and Mark Parsons
Chapter 2 The Digital?Data Revolution (pages 1536): Malcolm Atkinson
Chapter 3 The Data?Intensive Survival Guide (pages 3760): Malcolm Atkinson
Chapter 4 Data?Intensive Thinking with DISPEL (pages 61122): Malcolm Atkinson
Chapter 5 Data?Intensive Analysis (pages 127145): Oscar Corcho and Jano van Hemert
Chapter 6 Problem Solving in Data?Intensive Knowledge Discovery (pages 147163): Oscar Corcho and Jano van Hemert
Chapter 7 Data?Intensive Components and Usage Patterns (pages 165179): Oscar Corcho
Chapter 8 Sharing and Reuse in Knowledge Discovery (pages 181192): Oscar Corcho
Chapter 9 Platforms for Data?Intensive Analysis (pages 197201): David Snelling
Chapter 10 Definition of the DISPEL Language (pages 203236): Paul Martin and Gagarine Yaikhom
Chapter 11 DISPEL Development (pages 237249): Adrian Mouat and David Snelling
Chapter 12 DISPEL Enactment (pages 251273): Chee Sun Liew, Amrey Krause and David Snelling
Chapter 13 The Application Foundations of DISPEL (pages 277285): Rob Baxter
Chapter 14 Analytical Platform for Customer Relationship Management (pages 287300): Maciej Jarka and Mark Parsons
Chapter 15 Environmental Risk Management (pages 301326): Ladislav Hluchy, Ondrej Habala, Viet Tran and Branislav Simo
Chapter 16 Analyzing Gene Expression Imaging Data in Developmental Biology (pages 327351): Liangxiu Han, Jano van Hemert, Ian Overton, Paolo Besana and Richard Baldock
Chapter 17 Data?Intensive Seismology: Research Horizons (pages 353376): Michelle Galea, Andreas Rietbrock, Alessandro Spinuso and Luca Trani
Chapter 18 Data?Intensive Methods in Astronomy (pages 381394): Thomas D. Kitching, Robert G. Mann, Laura E. Valkonen, Mark S. Holliman, Alastair Hume and Keith T. Noddle
Chapter 19 The World at One’s Fingertips: Interactive Interpretation of Environmental Data (pages 395416): Jon Blower, Keith Haines and Alastair Gemmell
Chapter 20 Data?Driven Research in the Humanitiesthe DARIAH Research Infrastructure (pages 417430): Andreas Aschenbrenner, Tobias Blanke, Christiane Fritze and Wolfgang Pempe
Chapter 21 Analysis of Large and Complex Engineering and Transport Data (pages 431440): Jim Austin
Chapter 22 Estimating Species DistributionsAcross Space, Through Time, and with Features of the Environment (pages 441458): Steve Kelling, Daniel Fink, Wesley Hochachka, Ken Rosenberg, Robert Cook, Theodoros Damoulas, Claudio Silva and William Michener
Chapter 23 Data?Intensive Trends (pages 459476): Malcolm Atkinson and Paolo Besana
Chapter 24 Data?Rich Futures (pages 477498): Malcolm Atkinson
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
راهنمایی کامل برای تسلط بر ابزارها و تکنیک های انقلاب دیجیتال
با باز شدن انقلاب دیجیتال فرصت های فوق العاده ای در بسیاری از زمینه ها ، نیاز به فزاینده ای برای متخصصان ماهر وجود دارد که می تواند سیستم های فشرده داده را توسعه داده و اطلاعات و دانش را از آنها استخراج کند. این کتاب برای اولین بار یک رویکرد سیستماتیک جدید برای مقابله با چالش های محاسبات فشرده داده ، ارائه تصمیم گیرندگان و کارشناسان فنی به طور یکسان با ابزارهای عملی برای مقابله با مجموعه داده های منفجر شده ما قاب می کند.
با تأکید بر تفکر فشرده داده و همکاری بین رشته ای ، داده های داده: بهبود کشف دانش در علم ، مهندسی و تجارت به بررسی مؤلفه های اساسی کشف دانش می پردازد ، بسیاری از تلاش های تحقیق فعلی را در سراسر جهان بررسی می کند. و به مناطق جدید برای نوآوری اشاره می کند. با نمونه های زیادی از نمونه ها و روش های مبتنی بر دیسپل که نشان می دهد چگونگی کسب اطلاعات بیشتر از داده ها در سیستم های دنیای واقعی ، کتاب:
- مفاهیم و دلیل منطقی برای اجرای محاسبات فشرده داده در سازمان ها را تشریح می کند
- شامل استراتژی های حل مسئله برای تجزیه و تحلیل داده ها در یک جهان غنی از داده ها
- تکنیک هایی برای مهندسی با افزایش داده با استفاده از داده های سیستم های فشرده سازی داده های مهندسی داده های مهندسی
- برنامه های کاربردی موفق در مناطقی از نجوم و علوم انسانی گرفته تا مهندسی حمل و نقل را نشان می دهد
- شامل برنامه نمونه قطعه ها در طول متن و همچنین مطالب اضافی در یک وب سایت همراه تجارت ، تحقیق و دولت و برای هر کسی که مایل به حضور در حاشیه داده کاوی ، یادگیری ماشین ، بانک اطلاعاتی ، سیستم های توزیع شده یا محاسبات در مقیاس بزرگ باشد ): مالکوم اتکینسون و مارک پارسونز
فصل 2 انقلاب داده دیجیتال (صفحات 1536): مالکوم اتکینسون
فصل 3 داده ها؟ راهنمای بقاء فشرده (صفحات 3760): مالکوم اتکینسون
فصل 4 داده؟ تفکر با Dispel (صفحات 61122): مالکوم اتکینسون
فصل 5 داده؟ تجزیه و تحلیل فشرده (صفحات 127145): اسکار کورچو و ژانو ون همرت
فصل 6 حل مسئله در داده ها؟ کشف دانش فشرده (صفحات 147163): اسکار کورچو و Jano Van Hemert
فصل 7 داده ها؟ مؤلفه های فشرده و الگوهای استفاده (صفحات 165179): اسکار کورچو
فصل 8 اشتراک و استفاده مجدد در کشف دانش (صفحات 181192): اسکار کورچو
فصل 9 سیستم عامل برای داده ها؟ تجزیه و تحلیل فشرده (صفحات 197201): دیوید اسنلینگ
فصل 10 تعریف زبان Dispel (صفحات 203236): پل مارتین و گاگارین یایکوم
فصل 11 توسعه (صفحات 237249): Adrian Mouat و David Snelling
فصل 12 تصویب Dispel (صفحات 251273): Chee Sun Liew ، Amrey Krause و David Snelling
فصل 13 مبانی برنامه Dispel (صفحات 277285): Rob Baxter
فصل 14 بستر تحلیلی برای مدیریت ارتباط با مشتری (صفحات 287300): Maciej Jarka and Mark Parsons
فصل 15 مدیریت ریسک زیست محیطی (صفحات 301326): لادیسلاو هلوچی ، اوندرج هالبا ، ویت تران و برانیسلاو سیمو
فصل 16 تجزیه و تحلیل ژن تجزیه و تحلیل داده های تصویربرداری در زیست شناسی رشد Jano Van Hemert ، Ian Overton ، Paolo Besana و Richard Baldock
فصل 17 داده ها؟ خفاش شناسی فشرده: افق های تحقیقاتی (صفحات 353376): میشل گالیا ، آندریاس ریتبروک ، آلساندرو اسنونو و لوکا ترنی
فصل 18 نجوم (صفحات 381394): توماس دی. کیچینگ ، رابرت جی مان ، لورا ای. والکونن ، مارک س. هالیمان ، آلاستر هیوم و کیت تی. نودل
فصل 19 جهان در نوک انگشتان شخص: تفسیر تعاملی از داده های زیست محیطی ( صفحات 395416): Jon Blower ، Keith Haines and Alastair Gemmell
فصل 20 داده؟ تحقیقات رانده شده در زیرساخت های تحقیقاتی انسان دوستانه Dariah (صفحات 417430): Andreas Aschenbrenner ، Tobias Blanke ، Christian Fritze and Wolfgang Pempe
فصل 21 داده های مهندسی و حمل و نقل بزرگ و پیچیده (صفحات 431440): جیم آستین
فصل 22 تخمین توزیع گونه ها فضای ، با گذشت زمان ، و با ویژگی های محیط (صفحات 441458): استیو کیلینگ ، دانیل فینک ، وسلی هوچاشکا ، کن روزنبرگ ، کن روزنبرگ ، کن روزنبرگ ، کن روزنبرگ ، کن روزنبرگ ، کن روزنبرگ ، کن روزنبرگ ، کن روزنبرگ ، کن روزنبرگ ، رابرت کوک ، تئودوروس دامولاس ، کلودیو سیلوا و ویلیام میشنر
فصل 23 داده ها؟ روندهای فشرده (صفحات 459476): مالکوم اتکینسون و پائولو بسانا
فصل 24 داده ها؟
tag : دانلود کتاب Bonanza Data: بهبود کشف دانش در علوم ، مهندسی و تجارت , Download Bonanza Data: بهبود کشف دانش در علوم ، مهندسی و تجارت , دانلود Bonanza Data: بهبود کشف دانش در علوم ، مهندسی و تجارت , Download The DATA Bonanza: Improving Knowledge Discovery in Science, Engineering, and Business Book , Bonanza Data: بهبود کشف دانش در علوم ، مهندسی و تجارت دانلود , buy Bonanza Data: بهبود کشف دانش در علوم ، مهندسی و تجارت , خرید کتاب Bonanza Data: بهبود کشف دانش در علوم ، مهندسی و تجارت , دانلود کتاب The DATA Bonanza: Improving Knowledge Discovery in Science, Engineering, and Business , کتاب The DATA Bonanza: Improving Knowledge Discovery in Science, Engineering, and Business , دانلود The DATA Bonanza: Improving Knowledge Discovery in Science, Engineering, and Business , خرید The DATA Bonanza: Improving Knowledge Discovery in Science, Engineering, and Business , خرید کتاب The DATA Bonanza: Improving Knowledge Discovery in Science, Engineering, and Business ,
< Li> ویژگی های مطالعات عمیق در روابط مشتری ، خطرات زیست محیطی ، لرزه نگاری و موارد دیگر
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.