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  1. Data Science and Knowledge Discovery
    Beteiligt: Portela, Filipe (Herausgeber)
    Erschienen: 2022
    Verlag:  MDPI - Multidisciplinary Digital Publishing Institute, Basel

    Hochschulbibliothek der Fachhochschule Aachen
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Universitätsbibliothek der RWTH Aachen
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Fachhochschule Dortmund, Hochschulbibliothek
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Universitätsbibliothek Dortmund
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Hochschulbibliothek der Hochschule Düsseldorf
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Universitäts- und Landesbibliothek Düsseldorf
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Universitätsbibliothek Duisburg-Essen
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Universitätsbibliothek der Fernuniversität
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Universitätsbibliothek der RPTU in Kaiserslautern
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Deutsche Zentralbibliothek für Medizin - Informationszentrum Lebenswissenschaften, Köln
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Technische Hochschule Köln, Hochschulbibliothek
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    Zentralbibliothek der Sportwissenschaften der Deutschen Sporthochschule Köln
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Hochschule Niederrhein, Bibliothek
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Hochschule Ruhr West, Hochschulbibliothek
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Hochschule Ruhr West, Hochschulbibliothek, Zweigbibliothek Bottrop
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Universitäts- und Landesbibliothek Münster
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Universitätsbibliothek Paderborn
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Hochschule Koblenz, RheinAhrCampus, Bibliothek
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Universitätsbibliothek Siegen
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Universitätsbibliothek Trier
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Universitätsbibliothek Wuppertal
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
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    Quelle: Verbundkataloge
    Beteiligt: Portela, Filipe (Herausgeber)
    Sprache: Unbestimmt
    Medientyp: Ebook
    Format: Online
    ISBN: 9783036543154
    Weitere Identifier:
    10.3390/books978-3-0365-4315-4
    Weitere Schlagworte: crisis reporting; chatbots; journalists; news media; COVID-19; textbook research; digital humanities; digital infrastructures; data analysis; content base image retrieval; semantic information retrieval; deep features; multimedia document retrieval; data science; open government data; governance and social institutions; economic determinants of open data; geoinformation technology; fractal dimension; territorial road network; box-counting framework; script Python; ArcGIS; internet of things; LoRaWAN; ICT; The Things Network; ESP32 microcontroller; decision systems; rule based systems; databases; rough sets; prediction by partial matching; spatio-temporal; activity recognition; smart homes; artificial intelligence; automation; e-commerce; machine learning; big data; customer relationship management (CRM); distracted driving; driving behavior; driving operation area; data augmentation; feature extraction; authorship; text mining; attribution; neural networks; deep learning; forensic intelligence; dashboard; WebGIS; data analytics; SARS-CoV-2; Big Data; Web Intelligence; media analytics; social sciences; humanities; linked open data; adaptation process; interdisciplinary research; media criticism; classification; information systems; public health; data mining; ioCOVID19; n/a; Information technology industries; Computer science
    Umfang: 1 electronic resource (254 pages)
  2. Data Science and Knowledge Discovery
    Beteiligt: Portela, Filipe (Herausgeber)
    Erschienen: 2022
    Verlag:  MDPI - Multidisciplinary Digital Publishing Institute, Basel

    Hochschulbibliothek der Fachhochschule Aachen
    keine Fernleihe
    Universitätsbibliothek der RWTH Aachen
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    Evangelische Hochschule Rheinland-Westfalen-Lippe, Bibliothek
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    Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
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    Technische Hochschule Georg Agricola, Hochschulbibliothek
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    Fachhochschule Dortmund, Hochschulbibliothek
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    Universitätsbibliothek Dortmund
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    Hochschulbibliothek der Hochschule Düsseldorf
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    Universitäts- und Landesbibliothek Düsseldorf
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    Universitätsbibliothek Duisburg-Essen
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    Universitätsbibliothek der Fernuniversität
    keine Fernleihe
    Technische Hochschule Köln, Hochschulbibliothek
    keine Fernleihe
    Zentralbibliothek der Sportwissenschaften der Deutschen Sporthochschule Köln
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    Hochschule Niederrhein, Bibliothek
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    Hochschule Ruhr West, Hochschulbibliothek
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    FH Münster, Hochschulbibliothek
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    Universitäts- und Landesbibliothek Münster, Zentralbibliothek
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    Universitätsbibliothek Paderborn
    keine Fernleihe
    Hochschule Koblenz, RheinAhrCampus, Bibliothek
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Universitätsbibliothek Siegen
    keine Fernleihe
    Universitätsbibliothek Trier
    keine Fernleihe
    Universitätsbibliothek Wuppertal
    keine Fernleihe
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    Quelle: Verbundkataloge
    Beteiligt: Portela, Filipe (Herausgeber)
    Sprache: 0|e
    Medientyp: Ebook
    Format: Online
    ISBN: 9783036543154
    Schlagworte: Information technology industries; Computer science
    Weitere Schlagworte: crisis reporting; chatbots; journalists; news media; COVID-19; textbook research; digital humanities; digital infrastructures; data analysis; content base image retrieval; semantic information retrieval; deep features; multimedia document retrieval; data science; open government data; governance and social institutions; economic determinants of open data; geoinformation technology; fractal dimension; territorial road network; box-counting framework; script Python; ArcGIS; internet of things; LoRaWAN; ICT; The Things Network; ESP32 microcontroller; decision systems; rule based systems; databases; rough sets; prediction by partial matching; spatio-temporal; activity recognition; smart homes; artificial intelligence; automation; e-commerce; machine learning; big data; customer relationship management (CRM); distracted driving; driving behavior; driving operation area; data augmentation; feature extraction; authorship; text mining; attribution; neural networks; deep learning; forensic intelligence; dashboard; WebGIS; data analytics; SARS-CoV-2; Big Data; Web Intelligence; media analytics; social sciences; humanities; linked open data; adaptation process; interdisciplinary research; media criticism; classification; information systems; public health; data mining; ioCOVID19; n/a
    Umfang: 1 electronic resource (254 pages)
  3. Data Science and Knowledge Discovery
    Beteiligt: Portela, Filipe (Herausgeber)
    Erschienen: 2022
    Verlag:  MDPI - Multidisciplinary Digital Publishing Institute, Basel ; OAPEN FOUNDATION, The Hague

    Data Science (DS) is gaining significant importance in the decision process due to a mix of various areas, including Computer Science, Machine Learning, Math and Statistics, domain/business knowledge, software development, and traditional research.... mehr

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Bibliothek der Hochschule Darmstadt, Zentralbibliothek
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    TU Darmstadt, Universitäts- und Landesbibliothek - Stadtmitte
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    Bibliothek der Frankfurt University of Applied Sciences
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    Universitätsbibliothek J. C. Senckenberg, Zentralbibliothek (ZB)
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    Hochschul- und Landesbibliothek Fulda, Standort Heinrich-von-Bibra-Platz
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    Technische Hochschule Mittelhessen, Hochschulbibliothek Gießen
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    Universitätsbibliothek Gießen
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    Universitätsbibliothek Kassel, Landesbibliothek und Murhardsche Bibliothek der Stadt Kassel
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    Universität Mainz, Zentralbibliothek
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    Universität Marburg, Universitätsbibliothek
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    Data Science (DS) is gaining significant importance in the decision process due to a mix of various areas, including Computer Science, Machine Learning, Math and Statistics, domain/business knowledge, software development, and traditional research. In the business field, DS's application allows using scientific methods, processes, algorithms, and systems to extract knowledge and insights from structured and unstructured data to support the decision process. After collecting the data, it is crucial to discover the knowledge. In this step, Knowledge Discovery (KD) tasks are used to create knowledge from structured and unstructured sources (e.g., text, data, and images). The output needs to be in a readable and interpretable format. It must represent knowledge in a manner that facilitates inferencing. KD is applied in several areas, such as education, health, accounting, energy, and public administration. This book includes fourteen excellent articles which discuss this trending topic and present innovative solutions to show the importance of Data Science and Knowledge Discovery to researchers, managers, industry, society, and other communities. The chapters address several topics like Data mining, Deep Learning, Data Visualization and Analytics, Semantic data, Geospatial and Spatio-Temporal Data, Data Augmentation and Text Mining.

     

    Export in Literaturverwaltung   RIS-Format
      BibTeX-Format
    Quelle: Verbundkataloge
    Beteiligt: Portela, Filipe (Herausgeber)
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Ebook
    Format: Online
    ISBN: 9783036543154; 9783036543161
    Schlagworte: Information technology industries; Computer science
    Weitere Schlagworte: crisis reporting; chatbots; journalists; news media; COVID-19; textbook research; digital humanities; digital infrastructures; data analysis; content base image retrieval; semantic information retrieval; deep features; multimedia document retrieval; data science; open government data; governance and social institutions; economic determinants of open data; geoinformation technology; fractal dimension; territorial road network; box-counting framework; script Python; ArcGIS; internet of things; LoRaWAN; ICT; The Things Network; ESP32 microcontroller; decision systems; rule based systems; databases; rough sets; prediction by partial matching; spatio-temporal; activity recognition; smart homes; artificial intelligence; automation; e-commerce; machine learning; big data; customer relationship management (CRM); distracted driving; driving behavior; driving operation area; data augmentation; feature extraction; authorship; text mining; attribution; neural networks; deep learning; forensic intelligence; dashboard; WebGIS; data analytics; SARS-CoV-2; Big Data; Web Intelligence; media analytics; social sciences; humanities; linked open data; adaptation process; interdisciplinary research; media criticism; classification; information systems; public health; data mining; ioCOVID19; n/a
    Umfang: 1 Online-Ressource (254 p.)