دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: نویسندگان: Jain. Rakesh K., Dhotre. Prashant Shantaram, Mane. Deepak Tatyasaheb, Mahalle. Parikshit Narendra سری: ISBN (شابک) : 9781032327808, 9781003316671 ناشر: Taylor & Francis Group سال نشر: 2023 تعداد صفحات: 0 زبان: English فرمت فایل : EPUB (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 5 مگابایت
در صورت ایرانی بودن نویسنده امکان دانلود وجود ندارد و مبلغ عودت داده خواهد شد
در صورت تبدیل فایل کتاب Data Science for Civil Engineering: A Beginner's Guide به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب علم داده برای مهندسی عمران: راهنمای مبتدیان نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
Chapter 1 Introduction Deepak Mane and Prashant Dhotre 1.1 Introduction 1.2 Data Science: An Overview 1.3 Benefits, Challenges, and Applications of Data Science 1.4 Data Science and Civil Engineering: Opportunities 1.5 Summary of the Book References Chapter 2 Mathematical Foundation for Data Science Radhika Menon, Neha Shaikh, and Ambika Biradar 2.1 Linear Algebra 2.2 Calculus and Optimization Techniques 2.3 Regression Analysis Reference Chapter 3 Data Analytics for Environmental Engineering Ravindra K. Lad and R. A. Christian 3.1 Introduction to Environmental Engineering 3.2 Data Analysis in Environmental Engineering 3.3 Applications of Soft Computing Tools 3.4 Multiple Criteria Decision-Making (MCDM) Model References Chapter 4 Structural Engineering: Trends, Applications, and Advances Deepa A. Joshi and Manisha Shewale 4.1 Overview of Structural Engineering 4.2 Need of Data Science in Structural Engineering 4.3 Current Trends and Applications of Data Science in Structural Engineering 4.4 Application of AI in Concrete Technology 4.5 Conclusion and Future Scope References Chapter 5 Application of Data Science in Transportation Systems Rakesh K. Jain, Ashish R. Joshi, and Bharati H. Gavhane 5.1 Introduction to Transportation Engineering 5.2 Data Analytics in Transportation Industry 5.3 Applications of Data Analytics in Transportation Planning and Management 5.4 Boom Bike-Sharing Demand Case Study References Chapter 6 Data Analytics for Water Resource Engineering Shivaji Govind Patil and Sivakumar V. 6.1 Introduction to Water Resource Engineering 6.2 Role of Big Data in Water Resources 6.3 Advanced Computational Intelligence Techniques in Water Resource Management 6.4 Predictive Models 6.5 Applications of Data Analytics in Water Resource Engineering 6.6 Case Study on Identification of Potential Groundwater Recharge Zones and Suitable Locations for Appropriate Artificial Recharge Structures Using Remote Sensing and GIS Technology References Chapter 7 Data Analysis in Geomatics S S Shahapure 7.1 Introduction 7.2 Adjustment of Survey Measurement 7.3 Data Analysis in Satellite-Based Positioning System 7.4 Geospatial Analysis 7.5 Conclusion References Chapter 8 Conclusions Parikshit N. Mahalle 8.1 Summary 8.2 Business Intelligence 8.3 Research Openings and Future Outlook