Data Science in Engineering and Management: Applications, New Developments, and Future Trends

این کتاب بینشی در مورد علم داده ارائه می دهد و برنامه های کاربردی و استراتژی های پیاده سازی را ارائه می دهد. این شامل تحولات اخیر و روندهای آینده است و مفهوم علم داده را همراه با منشاء آن پوشش می دهد. بر مکانیسم‌های استخراج داده‌ها همراه با طبقه‌بندی، مفاهیم معماری و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده تمرکز دارد.

علم داده در مهندسی و مدیریت: کاربردها، توسعه‌های جدید و روندهای آینده مفهوم علم داده، استفاده از آن و منشاء آن، و همچنین ارائه روندهای اخیر، پیشرفت های آینده را برجسته می کند، همراه با بحث در مورد مشکلات، و ارائه راه حل ها. این بر مکانیسم های استخراج داده ها همراه با طبقه بندی، مفاهیم معماری و هوش تجاری با تجزیه و تحلیل پیش بینی تمرکز می کند. این یک نمای کلی از پیشرفت‌ها و برنامه‌های کاربردی اخیر در مورد داده‌های مرتبط با دیدگاه‌های مهندسی و مدیریت را ارائه می‌کند و همچنین نحوه انجام کار دانشمندان داده، تحلیل‌گران و مدیران برنامه‌ای که علاقه‌مند به بهره‌وری و بهبود کسب‌وکار خود هستند، می‌توانند با ترکیب یک گردش کار علم داده به طور موثر انجام دهند. p>

این کتاب برای محققین درگیر در علم داده مفید است و می تواند مرجعی برای تحقیقات آتی باشد. همچنین به عنوان ماده پشتیبانی برای دوره های کارشناسی و کارشناسی ارشد در رشته های مهندسی مرتبط مناسب است.

This book brings insight into Data Science and offers applications and implementation strategies. It includes recent developments and future trends and covers the concept of Data Science along with its origin. It focuses on the mechanisms of extracting data along with classifications, architectural concepts, and predictive analysis.

Data Science in Engineering and Management: Applications, New Developments, and Future Trends introduces the concept of data science, its use, and its origin, as well as presents recent trends, highlights future developments, along with discussing problems, and offering solutions. It focuses on the mechanisms of extracting data along with classifications, architectural concepts, and business intelligence with predictive analysis. It provides an overview of recent developments and applications on data linked to engineering and management perspectives and also covers how data scientists, analyst and program managers that are interested in productivity and improving their business can do so by incorporating a data science workflow effectively.

This book is useful to researchers involved in data science and can be a reference for future research. It is also suitable as supporting material for undergraduate and graduate-level courses in related engineering disciplines.