Engineering and Management of Data Science, Analytics, and AI/ML Projects : Foundations, Models, Frameworks, Architectures, Standards, Processes, Practices, Platforms and Tools for Small and Big Data (Intelligent Systems Reference Library)

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Engineering and Management of Data Science, Analytics, and AI/ML Projects : Foundations, Models, Frameworks, Architectures, Standards, Processes, Practices, Platforms and Tools for Small and Big Data (Intelligent Systems Reference Library)

Mora, Manuel (EDT)/ Gómez, Jorge Marx (EDT)/ Wang, Fen (EDT)

ウェブストア価格 ¥41,674（本体¥37,886）
Springer Nature Switzerland AG（2025/12発売）
外貨定価 US$ 199.99
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製本 Hardcover:ハードカバー版
言語 ENG
商品コード 9783032068880

Full Description

This book presents a dual perspective on modern research and praxis on Data Science, Analytics, and AI/Machine Learning (DSA-AI/ML) system with small or big data. Consequently, potential readers—academics, researchers and practitioners interested in the systematic development and implementation of DSA-AI/ML systems—can be benefited with the high-quality conceptual and empirical research chapters focused on:

Foundations, Development Platforms, and Tools on Engineering and Management of DSA-AI/ML Projects:

DSA-AI/ML reference architectures.
Data visualization principles for DSA-AI/ML.
Federated Learning in large-scale DSA-AI/ML systems.

Achievements, Challenges, Trends, and Future Research Directions on DSA-AI/ML Projects:

Large multimodal model-based simulation game for DSA-AI/ML systems.
Value stream analysis and design applied to DSA-AI/ML systems.
Quality management 4.0 and AI for DSA-AI/ML systems.

Hence, this research-oriented co-edited book contributes to achieve the systematic development and implementation of Data Science, Analytics, and AI/ML systems.

1.A Review of Main Non-Proprietary Domain- Independent Data Science Analytics AI/ML Reference Architectures - a dual ISO/IEC/IEEE 42010 and IT Service Design Approach.- 2.Data Visualization in the Era of Data Science: a review.- 3.Requirements for using Federated Learning in Manufacturing Supply Chains.- 4.Large Multimodal Model-Based Simulation Game as a Socio-Technical System for Value Stream Analysis and Design.- 5.A Data-driven Clustering Approach for Assessing Service Performance of Brand Chains' Branches in the Food Service Industry Data Analytics Systems.- 6.Integrating Quality Management 4.0 with AI and Machine Learning.