Автор: Peter Bühlmann, Petros Drineas, Michael Kane, Mark van der Laan
Издательство: Chapman and Hall/CRC
Год: February 18, 2016
Страниц: 41
Язык: английский
Формат:
ISBN: 9781482249071
Аннотация книги на русском
Особенности
- Показывает текущий ландшафт в области анализа Больших Данных (Big Data)
- Акцент на вычислительную статистику и машинное обучение
- Устраняет правильный баланс не только между статистической теорией и приложениями в области информатики, но и между широтой тем и глубиной, до которой изучается каждая тема
Резюме
В «Справочнике Больших Данных» (Handbook of Big Data) представлен современный обзор анализа крупномасштабных наборов данных. В этом пособии представлены материалы известных специалистов по статистике и информатике. В этой книге представлен тщательно подобранный набор методов как в промышленности, так и в научных кругах. Таким образом, текст дает рабочее понимание ключевых статистических и вычислительных идей, которые могут быть легко применены в исследованиях и практике.
Предлагая сбалансированный охват методологии, теории и приложений, этот справочник:
- Описывает современные масштабируемые подходы для анализа все более крупных наборов данных
- Определяет основные концепции доступных аналитических инструментов и методов
- Подробная информация о взаимодействии между сообществами в вычислительной статистике и компьютерном обучении
В «Справочнике по Большим данным» также указаны области, нуждающиеся в дальнейшем развитии, поощряя более широкую коммуникацию и сотрудничество между исследователями в больших поднаборадах данных, таких как геномика, вычислительная биология и финансы.
Аннотация книги на английском
Features
- Depicts the current landscape of big data analysis
- Emphasizes computational statistics and machine learning
- Strikes the right balance not only between statistical theory and applications in computer science but also between the breadth of topics and the depth to which each topic is explored
Summary
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.
Скачать книгу из интернета:
