Título :	Data Science and Digital Business
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	García Márquez, Fausto Pedro, ; Lev, Benjamin,
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2019
Número de páginas:	VIII, 316 p. 117 ilustraciones
ISBN/ISSN/DL:	978-3-319-95651-0
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	La investigación de operaciones  Investigación cuantitativa  Servicios de información empresarial  Comercio electrónico  Estadísticas  Gestión industrial  Investigación de Operaciones y Teoría de la Decisión  Análisis de datos y Big Data  Sistemas de Información Empresarial  comercio electrónico y negocios electrónicos  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros
Resumen:	Este libro combina los principios analíticos de los negocios digitales y la ciencia de datos con la práctica empresarial y big data. El volumen interdisciplinario aportado proporciona una interfaz entre las principales disciplinas de ingeniería y tecnología y administración de empresas. Escrito para gerentes, ingenieros e investigadores que desean comprender big data y desarrollar nuevas habilidades necesarias en el negocio digital, no solo analiza las últimas investigaciones, sino que también presenta estudios de casos que demuestran la aplicación exitosa de datos en el negocio digital.
Nota de contenido:	Advanced Regression Models in Data Science -- Data Science Method in Analysis of Flood Risk in Mississippi Gulf Coast Area -- An efficient bundle-like algorithm for data-driven multi-objective bi-level signal design for traffic networks with hazardous material transportation -- Deploying a scalable Data Science environment using Docker -- Data Science and Conversational Interfaces: A new revolution in Digital Business -- After 2017: Managers Exit and Banks Arise.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Data Science and Digital Business [documento electrónico] / García Márquez, Fausto Pedro, ; Lev, Benjamin,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - VIII, 316 p. 117 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-95651-0
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	La investigación de operaciones  Investigación cuantitativa  Servicios de información empresarial  Comercio electrónico  Estadísticas  Gestión industrial  Investigación de Operaciones y Teoría de la Decisión  Análisis de datos y Big Data  Sistemas de Información Empresarial  comercio electrónico y negocios electrónicos  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros
Resumen:	Este libro combina los principios analíticos de los negocios digitales y la ciencia de datos con la práctica empresarial y big data. El volumen interdisciplinario aportado proporciona una interfaz entre las principales disciplinas de ingeniería y tecnología y administración de empresas. Escrito para gerentes, ingenieros e investigadores que desean comprender big data y desarrollar nuevas habilidades necesarias en el negocio digital, no solo analiza las últimas investigaciones, sino que también presenta estudios de casos que demuestran la aplicación exitosa de datos en el negocio digital.
Nota de contenido:	Advanced Regression Models in Data Science -- Data Science Method in Analysis of Flood Risk in Mississippi Gulf Coast Area -- An efficient bundle-like algorithm for data-driven multi-objective bi-level signal design for traffic networks with hazardous material transportation -- Deploying a scalable Data Science environment using Docker -- Data Science and Conversational Interfaces: A new revolution in Digital Business -- After 2017: Managers Exit and Banks Arise.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i