Semantic Modeling for Data: Avoiding Pitfalls and Breaking Dilemmas (Paperback)
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Dettagli del prodotto
| Book format | Paperback |
| Fiction/nonfiction | Non-Fiction |
| Genre | Textbooks |
| Publication date | September, 2020 |
| Pages | 328 |
| Reading level | General |
| Subgenre | Computers |
| Edition | 1st Edition |
| Publisher | O'Reilly Media |
| Original languages | English |
| Language | English |
| Assembled product dimensions (l x w x h) | 7.00 x 0.69 x 9.19 in (17.8 x 1.8 x 23.3 cm) |
| Assembled product weight | 1.16 lb (530 grams) |
| Bisac subject heading | Computers, Language Arts & Disciplines |
DESCRIZIONE DEL PRODOTTO
Semantic Modeling for Data: Avoiding Pitfalls and Breaking Dilemmas (Paperback)
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Panos Alexopoulos All Books Editorial Review
Semantic Modeling for Data: Avoiding Pitfalls and Breaking Dilemmas (Paperback) is an essential guide for those involved in data modeling, offering insights into the complexities of the field. This non-fiction textbook, published by O'Reilly Media, spans 328 pages and is written in English, making it accessible for a general reading audience. The first edition focuses on helping readers navigate the common challenges faced in semantic modeling. With its well-structured content, the book ensures that readers not only understand theoretical concepts but also apply them effectively in real-world scenarios. It serves as an invaluable resource for students and professionals alike who wish to deepen their understanding of computers and data representation.
Recensioni e valutazioni dei clienti
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Vantaggi
- Engaging writing style for readers
- Practical tips for data modeling
- Well-structured chapters for easy navigation
- Essential for computer science students
- Covers common pitfalls in the field
Contro
- Some advanced concepts may require prior knowledge
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