Algorithms and data structures for large datasets Compass Algorithms Tankobon Softcover – July 26, 2024
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Detalles de producto
| Publisher | u30deu30a4u30cau30d3u51fau7248 |
| Publication date | July 26, 2024 |
| Language | Japanese |
| Print length | 328 pages |
| ISBN-10 | 4839984166 |
| ISBN-13 | 978-4839984168 |
| Item Weight | 630 g |
| Dimensions | 0.91 x 7.17 x 9.21 inches (2.3 x 18.2 x 23.4 cm) |
¿Quién Debería Comprarlo?
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This book provides essential algorithms for analyzing large datasets, crucial for data-driven decision-making in science.
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Useful for engineers working on applications that manage or process big data, enhancing efficiency and performance.
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Offers foundational knowledge on algorithms and data structures, vital for academic success in computer science.
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Novices may struggle with complex concepts presented in the book without prior knowledge of algorithms and data structures.
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DESCRIPCIÓN DEL PRODUCTO
Algorithms and data structures for large datasets Compass Algorithms Tankobon Softcover – July 26, 2024
Preguntas y respuestas de los clientes
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pregunta:
Who is the target audience for this book?
responder: The target audience includes readers with knowledge of basic data structures, algorithms, programming, and probability theory. -
pregunta:
What topics does the book cover?
responder: The book covers probabilistic data structures, streaming algorithms, and external storage data structures. -
pregunta:
Is this book suitable for beginners?
responder: This book is not designed for absolute beginners; a basic understanding of algorithms and Python is recommended.
Dzejla Medjedovic , Emin Tahirovic , Ines Dedovic Editorial Review
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Características y beneficios
- Comprehensive guidebook for large-scale data applications.
- Easy-to-understand explanations with rich illustrations.
- Covers probabilistic, streaming, and external storage data structures.
- Ideal for readers with basic programming and data structure knowledge.
- Explains traditional solutions and their limitations in large-scale contexts.
- Build scalable applications effectively with proven algorithms.
