Norman Matloff

eBook, ePUB

Parallel Computing for Data Science (eBook, ePUB)

With Examples in R, C++ and CUDA

Beschreibung

This is one of the first parallel computing books to focus exclusively on parallel data structures, algorithms, software tools, and applications in data science. The book prepares readers to write effective parallel code in various languages and learn more about different R packages and other tools. It covers the classic "n observations, p variables" matrix format and common data structures. Many examples illustrate the range of issues encountered in parallel programming.

Technische Details

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• Navigierbares Inhaltsverzeichnis für direkten Zugriff auf Text und Medien

Autor

Dr. Norman Matloff is a professor of computer science at the University of California, Davis, where he was a founding member of the Department of Statistics. He is a statistical consultant and a former database software developer. He has published numerous articles in prestigious journals, such as the ACM Transactions on Database Systems, ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation, Annals of Probability, Biometrika, Communications of the ACM, and IEEE Transactions on Data Engineering. He earned a PhD in pure mathematics from UCLA, specializing in probability/functional analysis and statistics.

Produktdetails

• Verlag: Taylor & Francis eBooks
• Erscheinungstermin: 4. Juni 2015
• Englisch
• ISBN-13: 9781040055250
• Artikelnr.: 72335712