Data Science for Complex Systems (Hardcover)
Lingua: inglese
Editore: Cambridge University Press, Cambridge, 2023
- Rilegato
- Nuovo

Da: CitiRetail, Stevenage, Regno UnitoCitiRetail
Venditore AbeBooks dal 29 giugno 2022
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Hardcover. Many real-life systems are dynamic, evolving, and intertwined. Examples of such systems displaying 'complexity', can be found in a wide variety of contexts ranging from economics to biology, to the environmental and physical sciences. The study of complex systems involves analysis and interpretation of vast quantities of data, which necessitates the application of many classical and modern tools and techniques from statistics, network science, machine learning, and agent-based modelling. Drawing from the latest research, this self-contained and pedagogical text describes some of the most important and widely used methods, emphasising both empirical and theoretical approaches. More broadly, this book provides an accessible guide to a data-driven toolkit for scientists, engineers, and social scientists who require effective analysis of large quantities of data, whether that be related to social networks, financial markets, economies or other types of complex systems. This book provides an accessible guide to the tools and techniques of data science that can be utilised for the analysis of complex systems. This text is an invaluable resource for scientists, engineers and social scientists who require effective analysis of large quantities of data. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
Codice articolo 9781108844796
- Titolo
- Data Science for Complex Systems (Hardcover)
- Autore
- Anindya S. Chakrabarti
- Editore
- Cambridge University Press, Cambridge
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Hardcover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1108844790
- ISBN 13
- 9781108844796
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
K. Shuvo Bakar is Senior Lecturer at the University of Sydney. His research interests are Bayesian modelling and computation to reduce uncertainty in inferential statements. He works on statistical machine learning methods and applications to real-life data-driven problems.
Anirban Chakraborti is Dean of Research at the School of Engineering and Technology at BML Munjal University, India. His main research interests lie in the areas of econophysics, data science, quantum physics and nanomaterial science.
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CitiRetail
Stevenage, Regno Unito
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