Parallel Computing for Data Science: With Examples in R, C++ and CUDA (Chapman & Hall/CRC the R)
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Beschreibung
"Parallel Computing for Data Science: With Examples in R, C++ and CUDA" von Norman Matloff ist ein umfassendes Werk, das sich auf die Anwendung paralleler Rechenmethoden in der Datenwissenschaft konzentriert. Das Buch bietet eine Einführung in die Grundlagen des parallelen Rechnens und erläutert, wie diese Techniken genutzt werden können, um große Datensätze effizient zu verarbeiten und komplexe Berechnungen durchzuführen. Matloff deckt eine Vielzahl von Themen ab, darunter die theoretischen Grundlagen des parallelen Rechnens sowie praktische Implementierungen. Er verwendet dabei die Programmiersprachen R und C++ sowie CUDA für GPU-Programmierung als Hauptwerkzeuge. Diese Sprachen und Plattformen werden detailliert erklärt, um den Lesern zu zeigen, wie sie ihre Datenanalyseprojekte beschleunigen können. Das Buch richtet sich an Datenwissenschaftler, Analysten und Programmierer mit grundlegenden Kenntnissen in Programmierung und Statistik. Durch zahlreiche Beispiele und Übungen ermöglicht es den Lesern, die vorgestellten Konzepte praktisch anzuwenden und ein tieferes Verständnis für paralleles Rechnen im Kontext der Datenwissenschaft zu entwickeln.
Produktdetails
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Über den Autor
- Kartoniert
- 704 Seiten
- Erschienen 2021
- Manning Publications
- hardcover
- 700 Seiten
- Erschienen 2012
- Cambridge University Press
- hardcover
- 210 Seiten
- Erschienen 2008
- CRC Press Inc
- hardcover
- 360 Seiten
- Erschienen 2014
- Routledge
- hardcover
- 354 Seiten
- Erschienen 2015
- Nova Science Publishers Inc
- Kartoniert
- 360 Seiten
- Erschienen 2018
- Manning
- hardcover
- 643 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- hardcover
- 400 Seiten
- Erschienen 2008
- Academic Press
- Gebunden
- 456 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- paperback
- 148 Seiten
- Erschienen 1974
- Springer Berlin Heidelberg
- Kartoniert
- 404 Seiten
- Erschienen 2014
- Springer
- Kartoniert
- 1078 Seiten
- Erschienen 2001
- Springer



