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Big Data, IoT, and Machine Learning (eBook)

Tools and Applications

Rashmi Agrawal, Neha Gupta, Marcin Paprzycki (Herausgeber)

eBook Download: EPUB

2020
337 Seiten
CRC Press (Verlag)
978-1-000-09830-3 (ISBN)

The idea behind this book is to simplify the journey of aspiring readers and researchers to understand Big Data, IoT and Machine Learning. It also includes various real-time/offline applications and case studies in the fields of engineering, computer science, information security and cloud computing using modern tools.This book consists of two sections: Section I contains the topics related to Applications of Machine Learning, and Section II addresses issues about Big Data, the Cloud and the Internet of Things. This brings all the related technologies into a single source so that undergraduate and postgraduate students, researchers, academicians and people in industry can easily understand them.Features Addresses the complete data science technologies workflow Explores basic and high-level concepts and services as a manual for those in the industry and at the same time can help beginners to understand both basic and advanced aspects of machine learning Covers data processing and security solutions in IoT and Big Data applications Offers adaptive, robust, scalable and reliable applications to develop solutions for day-to-day problems Presents security issues and data migration techniques of NoSQL databases

Erscheint lt. Verlag	1.9.2020
Sprache	englisch
Themenwelt	Kunst / Musik / Theater ► Design / Innenarchitektur / Mode
	Informatik ► Datenbanken ► Data Warehouse / Data Mining
	Informatik ► Netzwerke ► Sicherheit / Firewall
	Informatik ► Theorie / Studium ► Algorithmen
	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
	Informatik ► Weitere Themen ► Hardware
	Recht / Steuern ► Privatrecht / Bürgerliches Recht ► IT-Recht
	Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik
	Technik ► Maschinenbau
	Technik ► Umwelttechnik / Biotechnologie
	Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management
ISBN-10	1-000-09830-3 / 1000098303
ISBN-13	978-1-000-09830-3 / 9781000098303

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