{"product_id":"9780262038393","title":"Mathematik von Big Data: Tabellenkalkulationen, Datenbanken, Matrizen und Diagramme","description":"\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n \u003ctd style=\"\"\u003e\u003cstrong\u003eAutor\/Mitwirkende(r):\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"\"\u003e Kepner, Jeremy; Jananthan, Hayden; Leiserson, Charles E.\u003cbr\u003e\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd style=\"\"\u003e \u003cstrong\u003eHerausgeber:\u003c\/strong\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e Der MIT-Verlag\u003cbr\u003e\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd style=\"\"\u003e \u003cstrong\u003eDatum:\u003c\/strong\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd\u003e 17.07.2018\u003cbr\u003e\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd style=\"\"\u003e \u003cstrong\u003eBindung:\u003c\/strong\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"\"\u003e Gebundenes Buch\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd style=\"\"\u003e \u003cstrong\u003eZustand:\u003c\/strong\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"\"\u003e NEU\u003cbr\u003e\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e \u003cb\u003eDas erste Buch, das die gemeinsamen mathematischen Grundlagen der Big Data-Analyse anhand einer Reihe von Anwendungen und Technologien präsentiert.\u003c\/b\u003e \u003cp\u003eHeute nehmen Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt von Daten in zahlreichen Bereichen rasant zu, darunter Internetsuche, Gesundheitswesen, Finanzen, soziale Medien, drahtlose Geräte und Cybersicherheit. Tatsächlich wachsen diese Daten mit einer Geschwindigkeit, die unsere Analysekapazität übersteigt. Die Tools – darunter Tabellenkalkulationen, Datenbanken, Matrizen und Diagramme –, die entwickelt wurden, um diese Herausforderung zu bewältigen, spiegeln alle die Notwendigkeit wider, Daten als ganze Sätze und nicht als einzelne Elemente zu speichern und zu verarbeiten. Dieses Buch stellt die gemeinsamen mathematischen Grundlagen dieser Datensätze vor, die für viele Anwendungen und Technologien gelten. Assoziative Arrays vereinheitlichen und vereinfachen Daten, sodass die Leser über die Unterschiede zwischen den verschiedenen Tools hinwegsehen und ihre mathematischen Ähnlichkeiten nutzen können, um die schwierigsten Big-Data-Herausforderungen zu lösen.\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eDas Buch führt zunächst in das Konzept des assoziativen Arrays in praktischer Hinsicht ein, präsentiert das assoziative Array-Manipulationssystem D4M (Dynamic Distributed Dimensional Data Model) und beschreibt die Anwendung assoziativer Arrays auf Graphenanalyse und maschinelles Lernen. Es liefert eine mathematisch strenge Definition assoziativer Arrays und beschreibt die Eigenschaften assoziativer Arrays, die sich aus dieser Definition ergeben. Abschließend zeigt das Buch, wie Konzepte der Linearität erweitert werden können, um assoziative Arrays einzuschließen. \u003ci\u003eMathematics of Big Data\u003c\/i\u003e kann als Lehrbuch oder Nachschlagewerk von Ingenieuren, Wissenschaftlern, Mathematikern, Informatikern und Softwareentwicklern verwendet werden, die Big Data analysieren.\u003c\/p\u003e","brand":"The MIT Press","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":42899616235775,"sku":"9780262038393","price":80.0,"currency_code":"USD","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0452\/0886\/2873\/files\/9780262038393_s600x595.jpg?v=1782316296","url":"https:\/\/massivebookshop.com\/de\/products\/9780262038393","provider":"MASSIVE BOOKSHOP","version":"1.0","type":"link"}