Data Science for Water Utilities
Lingua: inglese
Editore: Taylor and Francis Ltd, GB, 2023
- Brossura
- Nuovo

Da: Rarewaves.com USA, London, London, Regno UnitoRarewaves.com USA
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This addition to the Data Science Series introduces the principles of data science and the R language to the singular needs of water professionals. The book provides unique data and examples relevant to managing water utility and is sourced from the author's extensive experience.Data Science for Water Utilities: Data as a Source of Value is an applied, practical guide that shows water professionals how to use data science to solve urban water management problems. Content develops through four case studies. The first looks at analysing water quality to ensure public health. The second considers customer feedback. The third case study introduces smart meter data. The guide flows easily from basic principles through code that, with each case study, increases in complexity. The last case study analyses data using basic machine learning.Readers will be familiar with analysing data but do not need coding experience to use this book. The title will be essential reading for anyone seeking a practical introduction to data science and creating value with R.…
Codice articolo LU-9781032354545
- Titolo
- Data Science for Water Utilities
- Autore
- Peter Prevos
- Editore
- Taylor and Francis Ltd, GB
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1032354542
- ISBN 13
- 9781032354545
- Peso dell'articolo
- 390 grammi
- Serie
- Libro 25 di 36: Chapman & Hall/CRC Data Science
This addition to the Data Science Series introduces the principles of data science and the R language to the singular needs of water professionals. The book provides unique data and examples relevant to managing water utility and is sourced from the author’s extensive experience.
Data Science for Water Utilities: Data as a Source of Value is an applied, practical guide that shows water professionals how to use data science to solve urban water management problems. Content develops through four case studies. The first looks at analysing water quality to ensure public health. The second considers customer feedback. The third case study introduces smart meter data. The guide flows easily from basic principles through code that, with each case study, increases in complexity. The last case study analyses data using basic machine learning.
Readers will be familiar with analysing data but do not need coding experience to use this book. The title will be essential reading for anyone seeking a practical introduction to data science and creating value with R.
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Informazioni sull’autore
Peter Prevos is a civil engineer and social scientist who manages the data science function at Coliban Water in regional Australia. Peter has three decades of experience in water management in Europe, Asia and Australia. He promotes creating value from data using code. He is the author of several books and runs leading courses in data science for water professionals.
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