Knowledge Graphs and Big Data Processing
☆☆☆☆☆
(0 opinii)
Najniższa cena (z dostawą)
56,59 EUR
Typowa cena43,64 PLN
Najniższa (90 dni)41,59 PLN
Liczba ofert3
Ostatnia aktualizacja3 tygodnie temu
Historia ceny (90 dni)
Pełna historia
2026-08-08
2026-08-14
| Zaktualizowano | Cena |
|---|---|
| 2026-08-08 | 41,59 |
| 2026-08-14 | 41,59 |
| Sprzedawca | Cena produktu | Dostawa | Razem | Dostępność | Aktualizacja | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Springer Nature Author | Cena produktu 41,59 EUR | Dostawa 15,00 EUR | Razem 56,59 EUR | Dostępność Dostępny | Aktualizacja 3 tygodnie temu | Zobacz ofertę |
| SpringerNatureLink Shop INT | Cena produktu 47,19 EUR ▲ 8,3% | Dostawa 0 zł | Razem 47,19 EUR | Dostępność Dostępny | Aktualizacja 2 tygodnie temu | Zobacz ofertę |
| OnBuy.com | Cena produktu 48,80 GBP | Dostawa 15,00 GBP | Razem 63,80 GBP | Dostępność Dostępny | Aktualizacja 4 tygodnie temu | Zobacz ofertę |
Ceny i dostępność mogą ulec zmianie. Ostatnia aktualizacja: 08.08.2026 08:26.
EAN
9783030531980
Springer Nature
0,0
☆☆☆☆☆
0 opinii
5★
0%
4★
0%
3★
0%
2★
0%
1★
0%
Opinie o produkcie
Brak opinii — bądź pierwszy!
This open access book is part of the LAMBDA Project (Learning, Applying, Multiplying Big Data Analytics), funded by the European Union, GA No. 809965. Data Analytics involves applying algorithmic processes to derive insights. Nowadays it is used in many industries to allow organizations and companies to make better decisions as well as to verify or disprove existing theories or models. The term data analytics is often used interchangeably with intelligence, statistics, reasoning, data mining, knowledge discovery, and others. The goal of this book is to introduce some of the definitions, methods, tools, frameworks, and solutions for big data processing, starting from the process of information extraction and knowledge representation, via knowledge processing and analytics to visualization, sense-making, and practical applications. Each chapter in this book addresses some pertinent aspect of the data processing chain, with a specific focus on understanding Enterprise Knowledge Graphs, Semantic Big Data Architectures, and Smart Data Analytics solutions. This book is addressed to graduate students from technical disciplines, to professional audiences following continuous education short courses, and to researchers from diverse areas following self-study courses. Basic skills in computer science, mathematics, and statistics are required.