Cuốn sách này áp dụng các kỹ thuật hướng đối tượng để phân tích vấn đề một cách hệ thống và quản lý độ phức tạp của chương trình bằng phương pháp trừu tượng hóa. Đặc tả, thiết kế, mã hóa, kiểm thử và lập tài liệu cho các chương trình đa tệp lớn được đề cập. Cuốn sách sử dụng các tính năng ngôn ngữ nâng cao như lớp, chuỗi, tệp không phải văn bản, con trỏ và đệ quy. Các kiểu dữ liệu trừu tượng như ngăn xếp, hàng đợi, danh sách, cây nhị phân, đống/hàng đợi ưu tiên, bảng băm và đồ thị cũng được xem xét.

Có những hàm ý đáng kể: khi tiến độ không thể được đo lường chính xác do số liệu thống kê không đầy đủ hoặc sai sót, kết quả có thể là những quyết định sai lầm, nghi ngờ về khả năng đạt được mục tiêu và lãng phí đáng kể nguồn lực. Việc có được số liệu thống kê đúng phụ thuộc vào chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu được sử dụng để tạo ra chúng, cũng như chất lượng của các quy trình thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu.

Cuốn sách sách này trang bị nền tảng công cụ, phương pháp phân tích dữ liệu và kỹ năng trình bày kết quả cho học viên trong lĩnh vực phân tích dữ liệu ứng dụng.

Cuốn sách C++ Data Structures của Patrick McClanahan là một tài liệu học thuật toàn diện, tập trung vào việc giảng dạy các khái niệm và kỹ thuật liên quan đến cấu trúc dữ liệu trong ngôn ngữ lập trình C++

Philipp Jaud khám phá tính tương thích của dữ liệu cá nhân như một tài sản kinh tế với Hiến chương về các quyền cơ bản của Liên minh châu Âu. Bằng cách phân tích bản chất tinh tế của dữ liệu cá nhân, tác giả đi sâu vào việc kiếm tiền từ dữ liệu, lập hồ sơ và vi phạm để làm nổi bật giá trị biến đổi của dữ liệu cá nhân. Nhấn mạnh vào quyền của chủ thể dữ liệu, các cuộc tranh luận về quyền sở hữu và các đề xuất về khuôn khổ pháp lý được thảo luận, trong khi các phản ứng và thách thức của cơ quan lập pháp trong thời đại kỹ thuật số được xem xét kỹ lưỡng và một cách tiếp cận cân bằng được ủng hộ.

Cuốn sách này cho thấy tầm nhìn về quyền truy cập mở vào dữ liệu khoa học có thể dễ dàng đạt được hơn thông qua mô hình theo giai đoạn mà các nhà tài trợ nghiên cứu, nhà hoạch định chính sách, nhà khoa học và tổ chức nghiên cứu có thể áp dụng trong thực tiễn của họ. Dựa trên kinh nghiệm của riêng mình về xử lý dữ liệu, về những phát hiện ban đầu với dữ liệu khoa học mở tại CERN (Tổ chức nghiên cứu hạt nhân châu Âu) và từ các nghiên cứu điển hình về dữ liệu thử nghiệm lâm sàng được chia sẻ, tác giả cập nhật hiểu biết của chúng ta về dữ liệu nghiên cứu - dữ liệu nghiên cứu là gì; dữ liệu phát triển động như thế nào trên các lĩnh vực khoa học khác nhau và trên nhiều giai đoạn thực hành nghiên cứu; và dữ liệu có thể và thực sự nên được chia sẻ ở bất kỳ giai đoạn nào trong số đó. Kết quả là một con đường linh hoạt và thực tế để triển khai dữ liệu khoa học mở.

Cuốn sách giới thiệu toàn diện các kỹ thuật thống kê cơ bản trong phân tích dữ liệu tài chính, bao gồm thu thập dữ liệu, mô tả thống kê, xác suất, ước lượng, kiểm định giả thuyết và hồi quy, nhằm hỗ trợ ra quyết định định lượng cho sinh viên tài chính.

Dữ liệu thường được cho là đưa chúng ta đến gần hơn với tính khách quan, nhưng những con đường tường thuật mà các thuật toán này chỉ định dường như thường xuyên lặp lại những thành kiến về việc một cá nhân là ai và có thể trở thành ai.

Sự tiến bộ của công nghệ khai thác dữ liệu và sự phổ biến rộng rãi của công chúng đặt ra nhu cầu về một văn bản toàn diện về chủ đề này. Bộ sách Khai thác Dữ liệu đáp ứng nhu cầu này bằng cách trình bày chi tiết các thuật toán khai thác mới và nhiều ứng dụng hữu ích.