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Katalogdatenanzeige

Data Science and Digital Business

Data Science and Digital Business
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
Hinweise auf parallele Ausgaben 518312658 Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Data science and digital business
ISBN 978-3-319-95650-3
978-3-319-95652-7
Name García Márquez, Fausto Pedro ¬[HerausgeberIn]¬
Lev, Benjamin ¬[HerausgeberIn]¬
ANZEIGE DER KETTE Lev, Benjamin ¬[HerausgeberIn]¬
T I T E L Data Science and Digital Business
Verlagsort Cham
Verlag Springer International Publishing
Erscheinungsjahr 2019
2019
Umfang Online-Ressource (VIII, 316 p. 117 illus, online resource)
Reihe SpringerLink. Bücher
Titelhinweis Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Data science and digital business
Printed editionISBN: 978-3-319-95650-3
Printed editionISBN: 978-3-319-95652-7
ISBN ISBN 978-3-319-95651-0
Klassifikation KJT
KJMD
KJT
BUS049000
658.40301
HD30.23
QH 500
ST 530
Kurzbeschreibung This book combines the analytic principles of digital business and data science with business practice and big data. The interdisciplinary, contributed volume provides an interface between the main disciplines of engineering and technology and business administration. Written for managers, engineers and researchers who want to understand big data and develop new skills that are necessary in the digital business, it not only discusses the latest research, but also presents case studies demonstrating the successful application of data in the digital business
2. Kurzbeschreibung Advanced Regression Models in Data Science -- Data Science Method in Analysis of Flood Risk in Mississippi Gulf Coast Area -- An efficient bundle-like algorithm for data-driven multi-objective bi-level signal design for traffic networks with hazardous material transportation -- Deploying a scalable Data Science environment using Docker -- Data Science and Conversational Interfaces: A new revolution in Digital Business -- After 2017: Managers Exit and Banks Arise
1. Schlagwortkette Data Science
Data Mining
ANZEIGE DER KETTE Data Science -- Data Mining
SWB-Titel-Idn 516888161
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttps://doi.org/10.1007/978-3-319-95651-0
Internetseite / Link Volltext
Siehe auch Volltext
Kataloginformation500290859 Datensatzanfang . Kataloginformation500290859 Seitenanfang .
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