Data Science with Semantic Technologies -
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Présentation Data Science With Semantic Technologies Format Broché
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Résumé : 1. What is Data Science. 2. Big Data and its Future. 3. Smart Warehouse Testbed: From Conceptual Framework to a Real Project. 4. Empirical Study on Sentiment Analysis. 5. Forecasting on Covid-19 Data Using ARIMAX Model. 6. ML-Based Method for Detecting and Alerting to Cyber Attacks. 7. Machine Learning in Natural Language Processing-Emerging Trends and Challenges. 8. Machine Learning and Future Directions. 9. Towards a Web Standard for Neurosymbolic Integration and Knowledge Representation Using Model Cards. 10. Semantic Web Technologies. 11. Data Science with Semantic Technologies. 12. Ontological Perspective in Cancer Care System. 13. Interoperability Frameworks: Data Fabric and Data Mesh Architectures. 14. Recommender System for E-commerce: How Ontologies Support Recommendations.
Biographie:
1. What is Data Science.? 2. Big Data and its Future.? 3. Smart Warehouse Testbed: From Conceptual Framework to a Real Project.? 4. Empirical Study on Sentiment Analysis.? 5. Forecasting on Covid-19 Data Using ARIMAX Model.? 6. ML-Based Method for Detecting and Alerting to Cyber Attacks.? 7. Machine Learning in Natural Language Processing-Emerging Trends and Challenges.? 8. Machine Learning and Future Directions.? 9. Towards a Web Standard for Neurosymbolic Integration and Knowledge Representation Using Model Cards.? 10. Semantic Web Technologies.? 11. Data Science with Semantic Technologies.? 12. Ontological Perspective in Cancer Care System.? 13. Interoperability Frameworks: Data Fabric and Data Mesh Architectures.? 14. Recommender System for E-commerce: How Ontologies Support Recommendations.?...
Sommaire:
As data is an important asset for any organization, it is essential to apply semantic technologies in data science to fulfill the need of any organization. This volume of a two-volume handbook set provides a roadmap for new trends and future developments of data science with semantic technologies....
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