Data Science and Visual Computing / Earnshaw, Rae  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Data Science and Visual Computing Tipo de documento: documento electrónico Autores: Earnshaw, Rae, ; Dill, John, ; Kasik, David, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XVIII, 108 p. 16 ilustraciones, 11 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-24367-8 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Recuperación de información  Arquitectura de Computadores  Gráficos de computadora  Interfaces de usuario (sistemas informáticos)  La interacción persona-ordenador  Representación de almacenamiento de datos  Interfaces de usuario e interacción persona-computadora Clasificación: 005.72 Resumen: La ciencia de datos aborda la necesidad de extraer conocimiento e información de volúmenes de datos, a menudo de fuentes en tiempo real, en una amplia variedad de disciplinas como la astronomía, la bioinformática, la ingeniería, la ciencia, la medicina, las ciencias sociales, los negocios y las humanidades. La variedad y el volumen de las fuentes de datos ha aumentado enormemente con el tiempo, en particular las que generan datos en tiempo real. Esto ha planteado desafíos adicionales para la gestión y el análisis de datos, así como para su representación y visualización efectivas. Una amplia gama de áreas de aplicación pueden beneficiarse de las herramientas y los recursos visuales más recientes. Se necesita un análisis rápido en áreas en las que es necesario tomar decisiones inmediatas, como la previsión meteorológica, la bolsa de valores y las amenazas a la seguridad. En áreas en las que el volumen de datos que se produce supera con creces la capacidad actual para analizarlos todos, se está centrando la atención en la mejor manera de abordar estos desafíos. Las formas óptimas de abordar grandes conjuntos de datos en una variedad de disciplinas han llevado a la formación de institutos y centros nacionales e institucionales de ciencia de datos. Impulsados ​​por una prioridad nacional, pueden atraer apoyo para la investigación y el desarrollo dentro de sus organizaciones e instituciones para reunir conocimientos interdisciplinarios que permitan abordar una amplia variedad de problemas. La computación visual es un conjunto de herramientas y metodologías que utilizan imágenes 2D y 3D para extraer información de los datos. Dichos métodos incluyen el análisis de datos, la simulación y la exploración interactiva. Estos métodos se analizan y se discuten. Nota de contenido: Data Science -- Big Data -- Visual Computing -- Visualization -- Geometric Visualization -- Visual Analytics -- Data Science Institutes and Data Centers. Tipo de medio : Computadora Summary : Data science addresses the need to extract knowledge and information from data volumes, often from real-time sources in a wide variety of disciplines such as astronomy, bioinformatics, engineering, science, medicine, social science, business, and the humanities. The range and volume of data sources has increased enormously over time, particularly those generating real-time data. This has posed additional challenges for data management and data analysis of the data and effective representation and display. A wide range of application areas are able to benefit from the latest visual tools and facilities. Rapid analysis is needed in areas where immediate decisions need to be made. Such areas include weather forecasting, the stock exchange, and security threats. In areas where the volume of data being produced far exceeds the current capacity to analyze all of it, attention is being focussed how best to address these challenges. Optimum ways ofaddressing large data sets across a variety of disciplines have led to the formation of national and institutional Data Science Institutes and Centers. Being driven by national priority, they are able to attract support for research and development within their organizations and institutions to bring together interdisciplinary expertise to address a wide variety of problems. Visual computing is a set of tools and methodologies that utilize 2D and 3D images to extract information from data. Such methods include data analysis, simulation, and interactive exploration. These are analyzed and discussed. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Data Science and Visual Computing [documento electrónico] / Earnshaw, Rae, ; Dill, John, ; Kasik, David,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XVIII, 108 p. 16 ilustraciones, 11 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-24367-8 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Recuperación de información  Arquitectura de Computadores  Gráficos de computadora  Interfaces de usuario (sistemas informáticos)  La interacción persona-ordenador  Representación de almacenamiento de datos  Interfaces de usuario e interacción persona-computadora Clasificación: 005.72 Resumen: La ciencia de datos aborda la necesidad de extraer conocimiento e información de volúmenes de datos, a menudo de fuentes en tiempo real, en una amplia variedad de disciplinas como la astronomía, la bioinformática, la ingeniería, la ciencia, la medicina, las ciencias sociales, los negocios y las humanidades. La variedad y el volumen de las fuentes de datos ha aumentado enormemente con el tiempo, en particular las que generan datos en tiempo real. Esto ha planteado desafíos adicionales para la gestión y el análisis de datos, así como para su representación y visualización efectivas. Una amplia gama de áreas de aplicación pueden beneficiarse de las herramientas y los recursos visuales más recientes. Se necesita un análisis rápido en áreas en las que es necesario tomar decisiones inmediatas, como la previsión meteorológica, la bolsa de valores y las amenazas a la seguridad. En áreas en las que el volumen de datos que se produce supera con creces la capacidad actual para analizarlos todos, se está centrando la atención en la mejor manera de abordar estos desafíos. Las formas óptimas de abordar grandes conjuntos de datos en una variedad de disciplinas han llevado a la formación de institutos y centros nacionales e institucionales de ciencia de datos. Impulsados ​​por una prioridad nacional, pueden atraer apoyo para la investigación y el desarrollo dentro de sus organizaciones e instituciones para reunir conocimientos interdisciplinarios que permitan abordar una amplia variedad de problemas. La computación visual es un conjunto de herramientas y metodologías que utilizan imágenes 2D y 3D para extraer información de los datos. Dichos métodos incluyen el análisis de datos, la simulación y la exploración interactiva. Estos métodos se analizan y se discuten. Nota de contenido: Data Science -- Big Data -- Visual Computing -- Visualization -- Geometric Visualization -- Visual Analytics -- Data Science Institutes and Data Centers. Tipo de medio : Computadora Summary : Data science addresses the need to extract knowledge and information from data volumes, often from real-time sources in a wide variety of disciplines such as astronomy, bioinformatics, engineering, science, medicine, social science, business, and the humanities. The range and volume of data sources has increased enormously over time, particularly those generating real-time data. This has posed additional challenges for data management and data analysis of the data and effective representation and display. A wide range of application areas are able to benefit from the latest visual tools and facilities. Rapid analysis is needed in areas where immediate decisions need to be made. Such areas include weather forecasting, the stock exchange, and security threats. In areas where the volume of data being produced far exceeds the current capacity to analyze all of it, attention is being focussed how best to address these challenges. Optimum ways ofaddressing large data sets across a variety of disciplines have led to the formation of national and institutional Data Science Institutes and Centers. Being driven by national priority, they are able to attract support for research and development within their organizations and institutions to bring together interdisciplinary expertise to address a wide variety of problems. Visual computing is a set of tools and methodologies that utilize 2D and 3D images to extract information from data. Such methods include data analysis, simulation, and interactive exploration. These are analyzed and discussed. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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