Statistical regeneration and scalable clustering of big data using MapReduce in the Hadoop ecosystem: a case study of competence management in the computer science career = Statistische Regenerierung und skalierbares Clustering von Big Data mit MapReduce im Hadoop Ökosystem

vorgelegt von M.Sc. Mahdi Bohlouli ; 1. Gutachter: Prof. Dr. Madjid Fathi, Universität Siegen

Siegen, 2016

Online Monograph, Academic Publication, Electronic Resource - 1 Online-Ressource (xxii, 159 Seiten)

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Title:	Statistical regeneration and scalable clustering of big data using MapReduce in the Hadoop ecosystem: a case study of competence management in the computer science career = Statistische Regenerierung und skalierbares Clustering von Big Data mit MapReduce im Hadoop Ökosystem
Statement of Responsibility:	vorgelegt von M.Sc. Mahdi Bohlouli ; 1. Gutachter: Prof. Dr. Madjid Fathi, Universität Siegen
Author / Contributor:	Bohlouli, Mahdi ; Fathi, Madjid (1956-)
Corporate body:	Universität Siegen
Local link:	Volltext [kostenfrei] Volltext
Link:	Verlag - Full Text (Open Access) Langzeitarchivierung Nationalbibliothek - Full Text (Open Access)
Related work:	Erscheint auch als: Druck-Ausgabe: Statistical regeneration and scalable clustering of big data using MapReduce in the Hadoop ecosystem / Mahdi Bohlouli
Publication:	Siegen, 2016
Media Type:	Monograph, Academic Publication
Carrier Type:	Electronic Resource
Pagination:	1 Online-Ressource (xxii, 159 Seiten)
Additional details:	Paralleltitel: Statistische Regenerierung und skalierbares Clustering von Big Data mit MapReduce im Hadoop Ökosystem Online-Ressource [Kann nicht per Fernleihe bestellt werden!] Zusammenfassung in deutscher Sprache Dissertation, Universität Siegen, 2016 Lokale Notationen: QAT; TUH; TVUK; ZZZB Fächer: Wirtschaftswissenschaften; Informatik hbz Verbund-ID: HT019164954

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