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      Big Data Analytics : Methods and Applications

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      https://www.riss.kr/link?id=M14668544

      • 저자
      • 발행사항

        India : Springer, 2016

      • 발행연도

        2016

      • 작성언어

        영어

      • 주제어
      • DDC

        006.312 판사항(23)

      • ISBN

        9788132236269

      • 자료형태

        일반단행본

      • 발행국(도시)

        인도

      • 서명/저자사항

        Big Data Analytics: Methods and Applications / Saumyadipta Pyne, B. L. S. Prakasa Rao, S. B. Rao, editors.

      • 형태사항

        xii, 276 p. : ill. ; 24 cm.

      • 일반주기명

        Includes bibliographical references.

      • 소장기관
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      목차 (Table of Contents)

      • 자료제공 : aladin
      • Chapter 1. Introduction: The Promises and Challenges of Big Data Analytics.- Chapter 2. Massive Data Analysis: Tasks, Tools, Applications and Challenges.- Chapter 3. Statistical Challenges with Big Data in Management Science.- Chapter 4. Application of Mixture Models to Large Datasets.- Chapter 5. An Efficient Partition-Repetition Approach in Clustering of Big Data.- Chapter 6. Multithreaded Graph Algorithms for Large-scale Analytics.- Chapter 7. On-line Graph Partitioning with an Affine Message Combining Cost Function.- Chapter 8. Big Data Analytics Platforms for Real-time Applications in IoT.- Chapter 9. Complex Event Processing in Big Data Systems.- Chapter 10. Unwanted Traffic Identification in Large-scale University Networks: A Case Study.- Chapter 11. Application-Level Benchmarking of Big Data Systems.- Chapter 12. Managing Large Scale Standardized Electronic Healthcare Records.- Chapter 13. Microbiome Data Mining for Microbial Interactions and Relationships.- Chapter 14. A Nonlinear Technique for Analysis of Big Data in Neuroscience.- Chapter 15. Big Data and Cancer Research.
      • 자료제공 : aladin
      • Chapter 1. Introduction: The Promises and Challenges of Big Data Analytics.- Chapter 2. Massive Data Analysis: Tasks, Tools, Applications and Challenges.- Chapter 3. Statistical Challenges with Big Data in Management Science.- Chapter 4. Application of Mixture Models to Large Datasets.- Chapter 5. An Efficient Partition-Repetition Approach in Clustering of Big Data.- Chapter 6. Multithreaded Graph Algorithms for Large-scale Analytics.- Chapter 7. On-line Graph Partitioning with an Affine Message Combining Cost Function.- Chapter 8. Big Data Analytics Platforms for Real-time Applications in IoT.- Chapter 9. Complex Event Processing in Big Data Systems.- Chapter 10. Unwanted Traffic Identification in Large-scale University Networks: A Case Study.- Chapter 11. Application-Level Benchmarking of Big Data Systems.- Chapter 12. Managing Large Scale Standardized Electronic Healthcare Records.- Chapter 13. Microbiome Data Mining for Microbial Interactions and Relationships.- Chapter 14. A Nonlinear Technique for Analysis of Big Data in Neuroscience.- Chapter 15. Big Data and Cancer Research.
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