Dòng Nội dung
1
Data Analysis and Visualization Using Python : Analyze Data to Create Visualizations for BI Systems / Ossama Embarak
Apress, 2018
394 p. : illustration ; 25 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006
Shifting focus to data structures, you will learn the various aspects of data structures from a data science perspective. You will then work with file I/O and regular expressions in Python, followed by gathering and cleaning data. Moving on to exploring and analyzing data, you will look at advanced data structures in Python. Then, you will take a deep dive into data visualization techniques, going through a number of plotting systems in Python.
Số bản sách: (1) Tài liệu số: (1)
2
Data mining and analysis : fundamental concepts and algorithms / Mohammed J. Zaki, Wagner Meira, Jr.
New York, NY : Cambridge University Press, 2014
xi, 593 p. : illustrations ; 26 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.312
Số bản sách: (1) Tài liệu số: (1)
3
Data Mining Techniques for the Life Sciences / Oliviero Carugo, Frank Eisenhaber
NJ : Humana, 2016
565 p. : illustration ; 24 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 005
This volume details several important databases and data mining tools. Data Mining Techniques for the Life Sciences, Second Edition guides readers through archives of macromolecular three-dimensional structures, databases of protein-protein interactions, thermodynamics information on protein and mutant stability, “Kbdock” protein domain structure database, PDB_REDO databank, erroneous sequences, substitution matrices, tools to align RNA sequences, interesting procedures for kinase family/subfamily classifications, new tools to predict protein crystallizability, metabolomics data, drug-target interaction predictions, and a recipe for protein-sequence-based function prediction and its implementation in the latest version of the ANNOTATOR software suite.
Số bản sách: (1) Tài liệu số: (1)
4
Dữ liệu nghiên cứu mở phục vụ chia sẻ, dùng chung trong kỷ nguyên số / Phùng Công Định
Đà Nẵng, 2023
21 tr.
Ký hiệu phân loại (DDC): 025
Trình bày về các cơ sở dữ liệu nghiên cứu khoa học và công nghệ lưu trữ tại Cục Thông tin Khoa học và Công nghệ quốc gia, đối tượng tham gia chia sẻ và khai thác dữ liệu, phương thức kết nối với cơ sở dữ liệu quốc gia về khoa học và công nghệ.
Số bản sách: (0) Tài liệu số: (1)
5
Khai thác luật kết hợp từ các tập mục hữu ích cao / Nguyễn Thị Thuý Loan, Mai Hoàng Thắng // Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Nguyễn Tất Thành . - 2018. - tr. 32-38. - ISSN: 2615-9015

Tp. Hồ Chí Minh : Trường Đại học Nguyễn Tất Thành, 2018
7 tr.
Ký hiệu phân loại (DDC): 005.75
Trong kinh doanh, các doanh nghiệp đều có chung một mong muốn là làm thế nào để tăng doanh thu hay lợi nhuận. Ví dụ, các siêu thị thường phân tích hoạt động kinh doanh của mình để xem xét sản phẩm nào mang lại lợi nhuận cao cho siêu thị. Để thực hiện được việc này, cần khai thác tập hữu ích cao. Gần đây có nhiều công trình quan tâm đến lĩnh vực này, nhưng các công trình trên tốn nhiều thời gian và bộ nhớ sử dụng trong quá trình khai thác. Trong công trình này, nhóm tác giả đề xuất một thuật toán giúp tiết kiệm được thời gian và bộ nhớ trong quá trình khai thác.
Số bản sách: (0) Tài liệu số: (1)