|
Dòng
|
Nội dung
|
|
1
|
Bảo vệ dữ liệu đã bị xóa / PV // Tạp chí Điện tử & Tin học . - 2015. - Tr. 62 - 63. - ISSN:
2 tr.
Ký hiệu phân loại (DDC): 005.7
Đề cập việc phải làm thế nào để đảm bảo nhữngdữ liệu cá nhân nhạy cảm không bị rò rỉ dù đã cẩn thận xóa chúng. Điều này đặc biệt quan trọng và cần thiết khi người dùng có ý định thanh lý máy tính hoặc nâng cấp ổ cứng cho phù hợp hơn. Qua bài viết này sẽ giúp người dùng hiểu rõ hơn về cơ chế xóa tập tin. Từ đó, người dùng biết cách làm thế nào để xóa bỏ tập tin một cách triệt để và xóa tan những quan ngại về bảo mật.
Số bản sách:
(0)
Tài liệu số:
(0)
|
|
2
|
Cấu trúc dữ liệu & giải thuật / Nguyễn Trung Trực
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học quốc gia Tp. Hồ Chí Minh, 2019
893 tr. ; cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 005.1
Mối quan hệ giữa cấu trúc dữ liệu và giải thuật, thiết kế và phân tích giải thuật; Một số cấu trúc dữ liệu, giải thuật xử lí chung và ứng dụng điển hình; Sắp xếp và tìm kiếm dữ liệu (Giáo trình là môn học cơ sở đào tạo kĩ sư tin học)
Số bản sách:
(1)
Tài liệu số:
(0)
|
|
3
|
|
|
4
|
Data Visualization : Trends and Challenges Toward Multidisciplinary Perception / S. Margret Anouncia, Hardik A. Gohel, Subbiah Vairamuthu
Springer, 2020
192 p. : illustration ; 25 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 005
In this book you will learn: Data visualization principles and values, Communicate data driven findings. Machine learning and data visualization. Inference and Modeling in data visualization. Informative datasets and software for reliance data visualization2. Data Visualization Techniques. Improving decision-making skills by boosting visual thinking. Understanding how people interpret different types of visual information. Using a wide array of graphs and charts to understand, analyze, and refine data. Working with multidimensional data and mapping it to graphical elements. Effective Space Usage , Mapping & Cartography. Leveraging data visualization and design principles to connect with your audience
Số bản sách:
(1)
Tài liệu số:
(0)
|
|
5
|
Dữ liệu lớn : = Big data : Phân tích và đo lường dữ liệu thông minh để đưa ra quyết định đúng đắn và cải thiện hiệu suất / Bernard Marr ; Thuỷ Nguyên dịch
Hà Nội. : Công Thương ; Công ty Sách Alpha, 2017
312 tr. : minh họa ; 21 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 658.4038
Giới thiệu về lý thuyết "Dữ liệu lớn" là các thông tin dữ liệu cá nhân của người dùng được thu thập liên tục, thông qua công nghệ sẽ được lưu trữ, xử lý, phân tích, sử dụng mô hình dữ liệu tối ưu... sẽ đưa ra các kết quả phù hợp với nhu cầu thực tế trong kinh doanh, xã hội học, ngân hàng... Trình bày góc nhìn về dữ liệu lớn theo các giai đoạn: Xây dựng chiến lược, đo lường chỉ số và dữ liệu, áp dụng phương pháp phân tích, báo cáo kết quả, biến đổi doanh nghiệp
Số bản sách:
(5)
Tài liệu số:
(0)
|
|
|
|
|