Bis zu 50 % günstiger als neu
3 Jahre rebuy Garantie
Professionelles Refurbishment
ElektronikMedien
Tipps & News
AppleAlle anzeigen
TabletsAlle anzeigen
HandyAlle anzeigen
Fairphone
AppleAlle anzeigen
iPhone Air Generation
GoogleAlle anzeigen
Pixel Fold
HonorAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
Honor Serie
NothingAlle anzeigen
OnePlusAlle anzeigen
OnePlus 11 GenerationOnePlus 12 Generation
SamsungAlle anzeigen
Galaxy XcoverWeitere Modelle
SonyAlle anzeigen
Weitere Modelle
XiaomiAlle anzeigen
Weitere Modelle
Tablets & eBook ReaderAlle anzeigen
Google
AppleAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
MatePad Pro Serie
MicrosoftAlle anzeigen
XiaomiAlle anzeigen
Kameras & ZubehörAlle anzeigen
ObjektiveAlle anzeigen
Samyang
System & SpiegelreflexAlle anzeigen
CanonAlle anzeigen
FujifilmAlle anzeigen
OlympusAlle anzeigen
PanasonicAlle anzeigen
SonyAlle anzeigen
WearablesAlle anzeigen
Fitness TrackerAlle anzeigen
SmartwatchesAlle anzeigen
Xiaomi
Konsolen & ZubehörAlle anzeigen
Lenovo Legion GoMSI Claw
NintendoAlle anzeigen
Nintendo Switch Lite
PlayStationAlle anzeigen
XboxAlle anzeigen
Audio & HiFiAlle anzeigen
KopfhörerAlle anzeigen
FairphoneGoogle
LautsprecherAlle anzeigen
GoogleYamahatonies
iPodAlle anzeigen

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Optischer Zustand
Beschreibung
This book encompasses a systematic exploration of Cybersecurity Data Science (CSDS) as an emerging profession, focusing on current versus idealized practice. This book also analyzes challenges facing the emerging CSDS profession, diagnoses key gaps, and prescribes treatments to facilitate advancement. Grounded in the management of information systems (MIS) discipline, insights derive from literature analysis and interviews with 50 global CSDS practitioners. CSDS as a diagnostic process grounded in the scientific method is emphasized throughout Cybersecurity Data Science (CSDS) is a rapidly evolving discipline which applies data science methods to cybersecurity challenges. CSDS reflects the rising interest in applying data-focused statistical, analytical, and machine learning-driven methods to address growing security gaps. This book offers a systematic assessment of the developing domain. Advocacy is provided to strengthen professional rigor and best practices in the emerging CSDS profession. This book will be of interest to a range of professionals associated with cybersecurity and data science, spanning practitioner, commercial, public sector, and academic domains. Best practices framed will be of interest to CSDS practitioners, security professionals, risk management stewards, and institutional stakeholders. Organizational and industry perspectives will be of interest to cybersecurity analysts, managers, planners, strategists, and regulators. Research professionals and academics are presented with a systematic analysis of the CSDS field, including an overview of the state of the art, a structured evaluation of key challenges, recommended best practices, and an extensive bibliography.
Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
ab 29,99 €
Derzeit nicht verfügbar
Derzeit nicht verfügbar

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Technische Daten


Erscheinungsdatum
03.10.2021
Sprache
Englisch
EAN
9783030748951
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Autor
Scott Mongeau, Andrzej Hajdasinski
Seitenanzahl
388
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
Best Practices in an Emerging Profession
Autorenporträt
Scott Allen Mongeau, PhD MBA MA MA GD, OR Society CSci, INFORMS CAP, is a data analytics practitioner, researcher, and lecturer. His research is based in the management of information systems (MIS) domain, integrating organizational, process, and technical perspectives. He has over three decades of experience designing and deploying data analytics solutions across a range of industries. Currently an analytics solution engineer at Google, he has worked with Deloitte, SAS Institute, Genentech, and a range of companies as a consultant. Scott is based in Leiden, Netherlands.
Schlagwörter
cybersecurity, data science, CSDS, security analytics, data analytics, machine learning, Statistics, Big Data, data engineering, data management, MIS, Design Science, Practitioner Research, analytics process, unsupervised learning, data scientist, professionalization, best practices, analytics maturity, cybersecurity maturity
Thema-Inhalt
UY - Informatik KJQ - Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management UF - Unternehmensanwendungen UYQM - Maschinelles Lernen
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Transparenz & Sicherheit

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

-.-
Leider noch keine Bewertungen
Leider noch keine Bewertungen
Schreib die erste Bewertung für dieses Produkt!
Wenn du eine Bewertung für dieses Produkt schreibst, hilfst du allen Kund:innen, die noch überlegen, ob sie das Produkt kaufen wollen. Vielen Dank, dass du mitmachst!