Data Science and Big Data Analytics (eBook)
747 Seiten
Springer Nature Singapore (Verlag)
978-981-99-9179-2 (ISBN)
This book features high-quality research papers presented at the Third International Conference on Data Science and Big Data Analytics (IDBA 2023), organized by Sri Aurobindo Institute of Technology, Indore, India, in association with ACM and IEEE Computer Society in hybrid mode during June 16–17, 2023. This book discusses the topics such as data science, artificial intelligence, machine learning, quantum computing, big data and cloud security, computation security, big data security, information security, forecasting, data analytics, mathematics for data science, graph theory and application in data science, data visualization, computer vision, and analytics for social networks.
This book features high-quality research papers presented at the Third International Conference on Data Science and Big Data Analytics (IDBA 2023), organized by Sri Aurobindo Institute of Technology, Indore, India, in association with ACM and IEEE Computer Society in hybrid mode during June 16-17, 2023. This book discusses the topics such as data science, artificial intelligence, machine learning, quantum computing, big data and cloud security, computation security, big data security, information security, forecasting, data analytics, mathematics for data science, graph theory and application in data science, data visualization, computer vision, and analytics for social networks.
| Erscheint lt. Verlag | 16.3.2024 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Data-Intensive Research |
| Zusatzinfo | XIV, 747 p. 338 illus., 248 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Datenbanken ► Data Warehouse / Data Mining |
| Informatik ► Netzwerke ► Sicherheit / Firewall | |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik | |
| Technik ► Bauwesen | |
| Schlagworte | Analytics for Social Networks • Big Data • computer vision • Data Science • IDBA 2023 Proceedings • Knowledge Representation • machine learning |
| ISBN-10 | 981-99-9179-X / 981999179X |
| ISBN-13 | 978-981-99-9179-2 / 9789819991792 |
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