Data-Intensive Science -
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Présentation Data - Intensive Science Format Broché
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Résumé :
In this book, a diverse cross-section of application, computer, and data scientists explores the impact of data-intensive science on current research and describes emerging technologies that will enable future scientific breakthroughs. The book identifies best practices used to tackle challenges facing data-intensive science as well as gaps in these approaches. It also focuses on the integration of data-intensive science into standard research practice, explaining how components in the data-intensive science environment need to work together to provide the necessary infrastructure for community-scale scientific collaborations....
Biographie: Terence Critchlow is the chief scientist of the Scientific Data Management Group in the Computational Sciences and Mathematics Division of the Pacific Northwest National Laboratory (PNNL), where he leads projects on data analysis, data dissemination, and workflow system. A senior member of IEEE and ACM, Dr. Critchlow earned a PhD in computer science from the University of Utah. His research focuses on large-scale data management, metadata, data analysis, online analytical processing, data integration, data dissemination, and scientific workflows. Kerstin Kleese van Dam is an associate division director and lead of the Scientific Data Management Group at PNNL. In 2006, she received the British Female Innovators and Inventors Silver Award for the effective management of scientific data. Her research focuses on data management and analysis in extreme-scale environments.
Sommaire: In this book, a diverse cross-section of application, computer, and data scientists explores the impact of data-intensive science on current research and describes emerging technologies that will enable future scientific breakthroughs. The book identifies best practices used to tackle challenges facing data-intensive science as well as gaps in these approaches. It also focuses on the integration of data-intensive science into standard research practice, explaining how components in the data-intensive science environment need to work together to provide the necessary infrastructure for community-scale scientific collaborations.
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