Calheiros rodrigo (23 risultati)
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A GESTãO DAS ÁGUAS NO CENTRO-OESTE DO BRASIL
Quadros Rückert, Fabiano; Da Silva Andrade, Maria Helena; Da Silva, William Marcos; Güntzel, Adriana Maria; Roche, Kennedy Francis; Rocha, Rodrigo; De Almeida Spindola, Luciana; Panarelli, Eliana Aparecida; Fernandes Ribeiro De Oliveira, Víncler; Martins Da Silva, Érica; Dos Santos, Fábio Alexandre; Fernandes Calheiros, Débora; Pavodesi Fonseca, Claudia; Farias Fonseca, Simone; Gutiérrez González, Martha Yolanda; Steinke, Valdir Adilson; Maimoni De Figueiredo, Daniela; Fantin-Cruz, Ibraim
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Buyya, Rajkumar (EDT); Calheiros, Rodrigo N. (EDT); Dastjerdi, Amir Vahid (EDT)
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Big Data : Principles and Paradigms
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Big Data: Principles and Paradigms
Buyya, Rajkumar (Editor)/ Calheiros, Rodrigo N. (Editor)/ Dastjerdi, Amir Vahid (Editor)
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Big Data: Principles and Paradigms captures the state-of-the-art research on the architectural aspects, technologies, and applications of Big Data. The book identifies potential future directions and technologies that facilitate in…sight into numerous scientific, business, and consumer applications. To help realize Big Data's full potential, the book addresses numerous challenges, offering the conceptual and technological solutions for tackling them. These challenges include life-cycle data management, large-scale storage, flexible processing infrastructure, data modeling, scalable machine learning, data analysis algorithms, sampling techniques, and privacy and ethical issues. 496 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Big Data: Principles and Paradigms captures the state-of-the-art research on the architectural aspects, technologies, and applications of Big Data. The book identifies potential future directions and technologies that facilitate insight… into numerous scientific, business, and consumer applications. To help realize Big Data's full potential, the book addresses numerous challenges, offering the conceptual and technological solutions for tackling them. These challenges include life-cycle data management, large-scale storage, flexible processing infrastructure, data modeling, scalable machine learning, data analysis algorithms, sampling techniques, and privacy and ethical issues.
