Blick ins Buch

Probabilistic Data Structures and Algorithms for Big Data Applications

Buch | Softcover

2022
tredition (Verlag)
9783347543225 (ISBN)

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Probabilistic data structures is a common name for data structures based mostly on different hashing techniques. Unlike regular (or deterministic) data structures, they always provide approximated answers but with reliable ways to estimate possible errors. Fortunately, the potential losses and errors are fully compensated for by extremely low memory requirements, constant query time, and scaling, the factors that become essential in Big Data applications.

Andrii Gakhov ist Mathematiker und Software-Ingenieur mit einem Ph.D. in mathematischer Modellierung und numerischen Methoden. Er unterrichtet seit einigen Jahren an der Fakultät für Computer Science der V. Karazin Kharkiv National University in der Ukraine und arbeitet derzeit als Software-Practitioner für die ferret go GmbH, das führende Unternehmen für Community-Moderation, Automatisierung und Analyse in Deutschland. Zu seinen Interessengebieten gehören maschinelles Lernen, Stream Mining und Datenanalyse.

Erscheinungsdatum	03.08.2022
Verlagsort	Berlin
Sprache	russisch
Gewicht	328 g
Themenwelt	Informatik ► Theorie / Studium ► Algorithmen
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Informatik ► Weitere Themen
Schlagworte	algorithms • Big Data • Bloom filter • Caching • Cardinality • Computer Science • Hashing • probabilistic algorithms • probabilistic data structures
ISBN-13	9783347543225 / 9783347543225
Zustand	Neuware