Big Data in Engineering Applications
☆☆☆☆☆
(0 opinii)
Najniższa cena (z dostawą)
175,49 EUR
Typowa cena4 141,29 PLN
Najniższa (90 dni)160,49 PLN
Liczba ofert7
Ostatnia aktualizacja1 tydzień temu
Historia ceny (90 dni)
Pełna historia
2026-08-08
2026-08-15
| Zaktualizowano | Cena |
|---|---|
| 2026-08-08 | 160,49 |
| 2026-08-15 | 179,99 |
| Sprzedawca | Cena produktu | Dostawa | Razem | Dostępność | Aktualizacja | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SP SpringerNatureLink Shop INT | 160,49 EUR | 15,00 EUR | 175,49 EUR | Dostępny | 5 dni temu | Zobacz ofertę |
| SP SpringerNatureLink Shop INT | 28 599,00 JPY | 19,00 JPY | 28 618,00 JPY | Dostępny | 5 dni temu | Zobacz ofertę |
| SP Springer Nature Author | 28 599,00 JPY | 0 zł | 28 599,00 JPY | Dostępny | 1 tydzień temu | Zobacz ofertę |
| SP SpringerNatureLink Shop INT | 199,99 USD | 15,00 USD | 214,99 USD | Dostępny | 5 dni temu | Zobacz ofertę |
| SP SpringerNatureLink Shop INT | 219,99 USD | 19,00 USD | 238,99 USD | Dostępny | 5 dni temu | Zobacz ofertę |
| SP SpringerNatureLink Shop INT | 219,99 USD | 25,00 USD | 244,99 USD | Dostępny | 5 dni temu | Zobacz ofertę |
| SP SpringerNatureLink Shop INT | 236,00 EUR | 29,00 EUR | 265,00 EUR | Dostępny | 5 dni temu | Zobacz ofertę |
Ceny i dostępność mogą ulec zmianie. Ostatnia aktualizacja: 08.08.2026 23:36.
0,0
☆☆☆☆☆
0 opinii
5★
0%
4★
0%
3★
0%
2★
0%
1★
0%
Opinie o produkcie
Brak opinii — bądź pierwszy!
This book presents the current trends, technologies, and challenges in Big Data in the diversified field of engineering and sciences. It covers the applications of Big Data ranging from conventional fields of mechanical engineering, civil engineering to electronics, electrical, and computer science to areas in pharmaceutical and biological sciences. This book consists of contributions from various authors from all sectors of academia and industries, demonstrating the imperative application of Big Data for the decision-making process in sectors where the volume, variety, and velocity of information keep increasing. The book is a useful reference for graduate students, researchers and scientists interested in exploring the potential of Big Data in the application of engineering areas.