Data Science and Big Data Computing : (Record no. 85860)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 04308nam a22003735i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 85860
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230207040531.0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 160705s2016 gw | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783319318615
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación QA76.9.B45
Número de documento/Ítem D383 2016
082 04 - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY
Número de clasificación 005.74
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Data Science and Big Data Computing :
Resto del título Frameworks and Methodologies
Mención de responsabilidad, etc. edited by Zaigham Mahmood
260 ## - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC.
Lugar de publicación, distribución, etc. Cham
Nombre del editor, distribuidor, etc. Springer International Publishing
Fecha de publicación, distribución, etc. 2016
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (XXI, 319 páginas)
Otras características físicas 68 ilustraciones
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido Texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Part I: Data Science Applications and Scenarios -- An Interoperability Framework and Distributed Platform for Fast Data Applications -- Complex Event Processing Framework for Big Data Applications -- Agglomerative Approaches for Partitioning of Networks in Big Data Scenarios -- Identifying Minimum-Sized Influential Vertices on Large-Scale Weighted Graphs: A Big Data Perspective -- Part II: Big Data Modelling and Frameworks -- A Unified Approach to Data Modelling and Management in Big Data Era -- Interfacing Physical and Cyber Worlds: A Big Data Perspective -- Distributed Platforms and Cloud Services: Enabling Machine Learning for Big Data -- An Analytics Driven Approach to Identify Duplicate Bug Records in Large Data Repositories -- Part III: Big Data Tools and Analytics -- Large Scale Data Analytics Tools: Apache Hive, Pig and HBase -- Big Data Analytics: Enabling Technologies and Tools -- A Framework for Data Mining and Knowledge Discovery in Cloud Computing -- Feature Selection for Adaptive Decision Making in Big Data Analytics -- Social Impact and Social Media Analysis Relating to Big Data.
520 3# - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. This illuminating text/reference surveys the state of the art in data science, and provides practical guidance on big data analytics. Expert perspectives are provided by an authoritative collection of thirty-six researchers and practitioners from around the world, discussing research developments and emerging trends, presenting case studies on helpful frameworks and innovative methodologies, and suggesting best practices for efficient and effective data analytics. Topics and features: Reviews a framework for fast data applications, a technique for complex event processing, and a selection of agglomerative approaches for partitioning of networks Discusses a big data approach to identifying minimum-sized influential vertices from large-scale weighted graphs Introduces a unified approach to data modeling and management, and offers a distributed computing perspective on interfacing physical and cyber worlds Presents techniques for machine learning in the context of big data, and describes an analytics-driven approach to identifying duplicate records in large data repositories Examines various enabling technologies and tools for data mining, including Apache Hadoop Proposes a novel framework for data extraction and knowledge discovery, and provides case studies on adaptive decision making and social media analysis This comprehensive volume is a valuable reference for researchers, lecturers and students interested in data science and big data, in addition to professionals seeking to adopt the latest approaches in data analytics to gain business intelligence for strategic decision-making.
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Redes informáticas
Número de control del registro de autoridad o número normalizado (OCoLC)872297
Fuente del encabezamiento o término embne
Número de control del registro de autoridad o número normalizado comprobar BNE19900997487
9 (RLIN) 141354
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Data mining
Número de control del registro de autoridad o número normalizado (OCoLC)887946
Fuente del encabezamiento o término embne
Número de control del registro de autoridad o número normalizado comprobar BNE20033218554
9 (RLIN) 162648
710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA
Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada SpringerLink (Online service)
Número de control del registro de autoridad o número normalizado Local
9 (RLIN) 106996
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Mahmood, Zaigham.
Término indicativo de función/relación editor literario
9 (RLIN) 99126
Número de control del registro de autoridad o número normalizado Local
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-31861-5
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA)
-- 1
901 ## - ID MILLENIUM
Id Millenium i9783319318615
907 ## - TRANSACCIONES MILLENIUM
id bib interno millenium .b12951389
fecha actualizac reg bib 10-10-17
fecha creacion reg bib 21-11-16
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
945 ## - ITEM MILLENIUM
Signatura QA76.9.B45 D383 2016 EB
Número de copia 1
Código de barras eBOOK
Agencia 0
Localización del ejemplar (ubicación) mae
Código 2 (categoría) -
Precio EUR0.00
Mensaje (popup en cliente staff) -
Mensaje (visible en OPAC) -
Estado b
Tipo de ejemplar 15
Total de préstamos 0
Total de renovaciones 0
Préstamos del año en curso 0
Préstamos del año anterior 0
Identificador de la copia de ejemplar en Millennium .i11594238
Fecha de creación del ejemplar 06-04-17
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 EBOOK, asignarmaterias , EBSPRINGER
998 ## - FONDO MILLENIUM
Biblioteca m
-- _alco
-- _vill
Fecha creación - -
Tipo de registro m
Tipo de materia E-book
e -
Idioma eng
País gw
h 0
Holdings
Información adicional para el OPAC Usos internos Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Precio Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Id de ejemplar Millenium Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente   No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 06/04/2017 0.00 En línea   QA76.9.B45 D383 2016 EB eBOOK .i11594238 17/12/2017 .i11594238 17/12/2017 LIBRO-E NO PRÉSTAMO