دانلود کتاب Spatiotemporal Data Analytics and Modeling : Techniques and Applications
کتاب "Spatiotemporal Data Analytics and Modeling: Techniques and Applications" که توسط John A، Satheesh Abimannan، El-Sayed M. El-Alfy و Yue-Shan Chang نوشته شده است، یک منبع جامع و ارزشمند در زمینه تحلیل و مدلسازی دادههای فضایی-زمانی است. این کتاب در سال ۲۰۲۴ توسط Springer Nature Singapore منتشر شده و به بررسی تکنیکها و کاربردهای مختلف در این حوزه میپردازد.
دادههای فضایی-زمانی به دادههایی اطلاق میشود که شامل اطلاعات مربوط به موقعیت جغرافیایی و زمان هستند. این نوع دادهها در بسیاری از زمینهها از جمله علوم محیطی، حمل و نقل، بهداشت عمومی و برنامهریزی شهری کاربرد دارند. نویسندگان این کتاب با ارائه تکنیکهای پیشرفته و مدلهای تحلیلی، به خوانندگان کمک میکنند تا بتوانند از این دادهها به بهترین نحو استفاده کنند و بینشهای عمیقتری از الگوهای فضایی و زمانی استخراج نمایند.
کتاب به گونهای طراحی شده است که هم برای محققان و دانشجویان در حوزههای مرتبط و هم برای حرفهایها و تصمیمگیرندگان در صنایع مختلف مفید باشد. با توجه به پیشرفتهای سریع در فناوریهای دادهکاوی و یادگیری ماشین، این کتاب به بررسی جدیدترین روشها و ابزارها در تحلیل دادههای فضایی-زمانی میپردازد و به خوانندگان این امکان را میدهد که با استفاده از این تکنیکها، به حل مسائل پیچیده و چالشهای موجود در دنیای واقعی بپردازند.
علاوه بر این، کتاب شامل مثالهای عملی و مطالعات موردی است که به درک بهتر مفاهیم و تکنیکها کمک میکند. این ویژگیها باعث میشود که کتاب "Spatiotemporal Data Analytics and Modeling: Techniques and Applications" به عنوان یک منبع آموزشی و مرجع معتبر در این حوزه شناخته شود.
در نهایت، این کتاب نه تنها به تحلیل دادههای فضایی-زمانی میپردازد، بلکه به بررسی چالشها و فرصتهای موجود در این زمینه نیز میپردازد. با توجه به اهمیت روزافزون دادههای فضایی-زمانی در تصمیمگیریهای مبتنی بر داده، مطالعه این کتاب میتواند به خوانندگان کمک کند تا درک عمیقتری از این حوزه پیدا کنند و مهارتهای لازم برای تحلیل و مدلسازی دادههای فضایی-زمانی را کسب نمایند.
دانلود کتاب Spatiotemporal Data Analytics and Modeling : Techniques and Applications را از طریق سایت سایبر یونی تجربه کنید.

Elias Phaahla
۲۰۲۴

Rafael A. Moral...
۲۰۲۴

Daniel Abreu de...
۲۰۲۴