Hypothesis Generation and Interpretation: Design Principles and Patterns for Big Data Applications

by Hiroshi Ishikawa

1st ed. 2024. - Cham: Springer International Publishing, Imprint: Springer, 2024

Online Monographie, Elektronische Ressource - 1 Online-Ressource (XII, 372 p. 177 illus., 125 illus. in color)

Zugriff:

Springer Computer Science (inkl. Lecture Notes in Computer Science) 2024 (Volltext)

Titel:	Hypothesis Generation and Interpretation: Design Principles and Patterns for Big Data Applications
Verantwortlichkeitsangabe:	by Hiroshi Ishikawa
Autor/in / Beteiligte Person:	Ishikawa, Hiroshi
Lokaler Link:	Springer Computer Science (inkl. Lecture Notes in Computer Science) 2024 (Volltext)
Link:	Volltext
Verwandtes Werk:	Studies in Big Data
Ausgabe:	1st ed. 2024
Veröffentlichung:	Cham: Springer International Publishing, Imprint: Springer, 2024
Medientyp:	Monographie
Datenträgertyp:	Elektronische Ressource
Umfang:	1 Online-Ressource (XII, 372 p. 177 illus., 125 illus. in color)
ISBN:	9783031435409
DOI:	10.1007/978-3-031-43540-9
Schlagwort:	Computer science Database management Data mining Machine learning Big data System theory
Sonstiges:	Online-Ressource [Kann nicht per Fernleihe bestellt werden!] Gesamttitelangabe: Studies in Big Data ; 139 Printed edition: 9783031435393 Printed edition: 9783031435416 Printed edition: 9783031435423 hbz Verbund-ID: HT030623258

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