Nghiên cứu về thị giác máy tính đã tăng trưởng theo cấp số nhân trong hai thập kỷ qua nhờ sự ra đời của các máy ảnh giá rẻ và bộ xử lý nhanh. Các chương sau dành riêng cho nhận dạng mẫu và đề cập đến nhiều chủ đề đa dạng, từ phân tích hình ảnh sinh học, cảm biến từ xa, nhận dạng văn bản, thiết kế bộ lọc nâng cao để phân tích dữ liệu, v.v.

Cuốn sách nhấn mạnh việc tích hợp PCA với các thuật toán và phương pháp luận khác, làm nổi bật những cải tiến đạt được thông qua các phương pháp kết hợp. Hơn nữa, cuốn sách còn làm rõ các phiên bản hoặc lần lặp lại cập nhật của PCA, mô tả chi tiết và ứng dụng thực tế của chúng.

Cuốn sách khám phá cách dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu có ảnh hưởng đến tiếp thị số. Công nghệ mới nổi và cách chúng có thể cải thiện trải nghiệm người dùng: Cuốn sách xem xét các công nghệ mới nổi và cách chúng có thể tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.

The Open Video Project (OVP) là một sáng kiến học thuật do Trường Đại học North Carolina tại Chapel Hill (Mỹ) phát triển, nhằm cung cấp một bộ sưu tập phong phú các video dạng mở, phục vụ cho các nghiên cứu về lưu trữ, khai thác, xử lý và trình bày dữ liệu video – đặc biệt trong các lĩnh vực khoa học máy tính, truyền thông, và giáo dục.

Cuốn sách được chia thành ba phần như được chỉ ra từ tiêu đề của nó, cụ thể là: Những kiến ​​thức cơ bản về metagenomics, phân tích metagenomics và các ứng dụng của metagenomics. Nó bao gồm những kiến ​​thức cơ bản về metagenomics từ lịch sử và bối cảnh của nó đến việc phân tích dữ liệu metagenomics cũng như các ứng dụng gần đây của nó trong các lĩnh vực khác nhau.

Cuốn sách tập trung vào các yếu tố thiết yếu thực tế thay vì lý thuyết. Nếu bạn đã lập trình bằng một ngôn ngữ nào đó trong quá khứ (cho dù ngôn ngữ đó là SAS, SPSS, C, C++, C#, Java, Python, Perl, Visual Basic, Ruby, Scala, tập lệnh shell hay SQL cũ), ngay cả khi bạn còn kém, cuốn sách này sẽ giúp bạn bắt đầu và chạy R chỉ trong một ngày, viết chương trình để phân tích dữ liệu và trực quan hóa

Nội dung của cuốn sách bao gồm các khía cạnh của phương pháp không lưới, mô phỏng số, mô hình toán học, học sâu và phân tích dữ liệu. Các phương pháp không lưới, chẳng hạn như phương pháp Galerkin không có phần tử cải tiến, phương pháp phân tách thứ nguyên, nội suy, di chuyển, bình phương nhỏ nhất, phương pháp Galerkin phân tách thứ nguyên, tổng quát hóa, nội suy, không có phần tử và nội suy cải tiến, biến phức, phần tử - Phương pháp Galerkin miễn phí được trình bày

Cuốn Giáo trình phân tích dữ liệu: Áp dụng mô hình PLS-SEM của PGS.TS.Nguyễn Minh Hà giải thích đầy đủ bản chất mô hình PLS-SEM giúp hiểu và vận dụng trên Smart PLS

Phân tích thiết kế hệ thống được phát triển theo nhiều giai đoạn với các phương pháp xây dựng hệ thống khác nhau; ngoài phương pháp phân tích thiết kế cổ điển còn có các phương pháp phân tích thiết kế có cấu trúc, hiện nay phương pháp này được sử dụng phổ biến.

“Phân tích dữ liệu tinh gọn là mảnh ghép còn thiếu của Khởi nghiệp tinh gọn, với những nghiên cứu, lời khuyên, hướng dẫn chi tiết và thực tiễn có khả năng giúp bạn thành công nhanh hơn trong một công ty khởi nghiệp hoặc tổ chức lớn