Data Engineering for Data Science

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Ouvrage en collaboration

Titre:	Data Engineering for Data Science
Auteur:	Dejaegere, Gilles; Abelló, Alberto; Torp, Kristian; Simitsis, Alkis
Statut de publication:	Publié, 2026-01
Sujet CREF:	Généralités
Volumes/pages:	360 p.
Mots-clés:	data analysis
	data governance
	data lakes
	data science
	federated learning
	information management
	information retrieval
	machine learning
	Open Access
	time series analysis
Note générale:	SCOPUS: bk.b
Langue:	Anglais
Identificateurs:	urn:isbn:9783032187642
	info:doi/10.1007/978-3-032-18765-9
	info:scp/105042794941

Data Engineering for Data Science
par Dejaegere, Gilles , Abelló, Alberto , Torp, Kristian , Simitsis, Alkis
Publication 2026-05-30
MLOps Systems for Developing ML Pipelines
par Kontaxakis, Antonios , Sacharidis, Dimitris , Simitsis, Alkis , Abelló, Alberto , Nadal, Sergi
Publication Springer Nature, 2026-01
Adversarial Learning for Fraud Detection
par Lunghi, Daniele , Simitsis, Alkis , Bontempi, Gianluca
Publication Springer Nature, 2026-01
Comprehensive Approach to Feature Selection
par Njoku, Uchechukwu U.F. , Abelló, Alberto , Bilalli, Besim , Bontempi, Gianluca
Publication Springer Nature, 2026-01
Analysis of Unconstrained Trajectories, the Case of AIS
par Wu, Song , Torp, Kristian , Sakr, Mahmoud , Zimanyi, Esteban
Publication Springer Nature, 2026-01

Référencement	Visibilité	Pérennité	Facilité
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