Advanced Analytics with Spark

Patterns for Learning from Data at Scale

Author: Sandy Ryza,Uri Laserson,Sean Owen,Josh Wills

Publisher: "O'Reilly Media, Inc."

ISBN: 1491972904

Category: Computers

Page: 280

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In the second edition of this practical book, four Cloudera data scientists present a set of self-contained patterns for performing large-scale data analysis with Spark. The authors bring Spark, statistical methods, and real-world data sets together to teach you how to approach analytics problems by example. Updated for Spark 2.1, this edition acts as an introduction to these techniques and other best practices in Spark programming. You’ll start with an introduction to Spark and its ecosystem, and then dive into patterns that apply common techniques—including classification, clustering, collaborative filtering, and anomaly detection—to fields such as genomics, security, and finance. If you have an entry-level understanding of machine learning and statistics, and you program in Java, Python, or Scala, you’ll find the book’s patterns useful for working on your own data applications. With this book, you will: Familiarize yourself with the Spark programming model Become comfortable within the Spark ecosystem Learn general approaches in data science Examine complete implementations that analyze large public data sets Discover which machine learning tools make sense for particular problems Acquire code that can be adapted to many uses

Programmieren mit Scala

Author: Dean Wampler,Alex Payne

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897216485

Category: Computers

Page: 480

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Sie ist elegant, schlank, modern und flexibel: Die Rede ist von Scala, der neuen Programmiersprache für die Java Virtual Machine (JVM). Sie vereint die Vorzüge funktionaler und objektorientierter Programmierung, ist typsicherer als Java, lässt sich nahtlos in die Java-Welt integrieren – und eine in Scala entwickelte Anwendung benötigt oft nur einen Bruchteil der Codezeilen ihres Java-Pendants. Kein Wunder, dass immer mehr Firmen, deren große, geschäftskritische Anwendungen auf Java basieren, auf Scala umsteigen, um ihre Produktivität und die Skalierbarkeit ihrer Software zu erhöhen. Das wollen Sie auch? Dann lassen Sie sich von den Scala-Profis Dean Wampler und Alex Payne zeigen, wie es geht. Ihre Werkzeugkiste: Schon bevor Sie loslegen, sind Sie weiter, als Sie denken: Sie können Ihre Java-Programme weiter verwenden, Java-Bibliotheken nutzen, Java von Scala aus aufrufen und Scala von Java aus. Auch Ihre bevorzugten Entwicklungswerkzeuge wie NetBeans, IntelliJ IDEA oder Eclipse stehen Ihnen weiter zur Verfügung, dazu Kommandozeilen-Tools, Plugins für Editoren, Werkzeuge von Drittanbietern – und natürlich Ihre Programmiererfahrung. In Programmieren mit Scala erfahren Sie, wie Sie sich all das zunutze machen. Das Hybridmodell: Die Paradigmen "funktional" und "objektorientiert" sind keine Gegensätze, sondern ergänzen sich unter dem Scala-Dach zu einem sehr produktiven Ganzen. Nutzen Sie die Vorteile funktionaler Programmierung, wann immer sich das anbietet – und seien Sie so frei, auf die guten alten Seiteneffekte zu bauen, wenn Sie das für nötig halten. Futter für die Profis: Skalierbare Nebenläufigkeit mit Aktoren, Aufzucht und Pflege von XML mit Scala, Domainspezifische Sprachen, Tipps zum richtigen Anwendungsdesign – das sind nur ein paar der fortgeschrittenen Themen, in die Sie mit den beiden Autoren eintauchen. Danach sind Sie auch Profi im Programmieren mit Scala.

Handbook of Research on Big Data Storage and Visualization Techniques

Author: Segall, Richard S.,Cook, Jeffrey S.

Publisher: IGI Global

ISBN: 1522531432

Category: Computers

Page: 917

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The digital age has presented an exponential growth in the amount of data available to individuals looking to draw conclusions based on given or collected information across industries. Challenges associated with the analysis, security, sharing, storage, and visualization of large and complex data sets continue to plague data scientists and analysts alike as traditional data processing applications struggle to adequately manage big data. The Handbook of Research on Big Data Storage and Visualization Techniques is a critical scholarly resource that explores big data analytics and technologies and their role in developing a broad understanding of issues pertaining to the use of big data in multidisciplinary fields. Featuring coverage on a broad range of topics, such as architecture patterns, programing systems, and computational energy, this publication is geared towards professionals, researchers, and students seeking current research and application topics on the subject.

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

Author: Wes McKinney

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960102143

Category: Computers

Page: 542

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Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

Big Data in der Praxis

Lösungen mit Hadoop, Spark, HBase und Hive. Daten speichern, aufbereiten, visualisieren. 2. erweiterte Auflage

Author: Jonas Freiknecht,Stefan Papp

Publisher: Carl Hanser Verlag GmbH Co KG

ISBN: 3446456015

Category: Computers

Page: 551

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Diese komplett überarbeitete Neuauflage bringt Ihnen das Thema Big Data auf sehr praktische Art und Weise nahe. Sie lernen Technologien, Tools und Methoden kennen, entwickeln Beispiel-Lösungen und erfahren, wie Sie bestehende Systeme vorausschauend auf die mit Big Data einhergehenden Herausforderungen vorbereiten. Dazu werden Sie neben den bekannten Apache-Projekten wie Hadoop, Hive und HBase auch einige weniger bekannte Frameworks wie Apache UIMA oder Apache OpenNLP kennenlernen, um gezielt die Verarbeitung unstrukturierter Daten zu lernen. Alle hier verwendeten Software-Komponenten stehen im vollen Umfang kostenlos im Internet zur Verfügung. Gemeinsam mit den Autoren bauen Sie Schritt für Schritt viele kleinere Projekte auf bis hin zu einer fertigen und funktionstüchtigen Implementierung. Ziel des Buches ist es, Sie auf den Effekt und den Mehrwert der neuen Möglichkeiten aufmerksam zu machen, sodass Sie diese konstruktiv in Ihr Unternehmen tragen können und für sich und Ihre Kollegen somit ein Bewusstsein für den Wert Ihrer Daten schaffen Die zweite Auflage ergänzt das Buch um zahlreiche neue Themen wie Apache Spark, Apache Kafka und weitere Technologien, die vor allem darauf abzielen, Antwortzeiten kurz zu halten und so ein interaktives Arbeiten zu ermöglichen. Ebenso werden die für Firmen so wichtigen Themen Data Governance und Sicherheit behandelt. Im Internet: 18 fertige Beispiel-Projekte auf Basis von Hadoop, HBase, Hive und D3.js plus Videotutorials

Big Data

Die Revolution, die unser Leben verändern wird

Author: Viktor Mayer-Schönberger,Viktor; Cukier Mayer-Schönberger

Publisher: Redline Wirtschaft

ISBN: 3864144590

Category: Political Science

Page: 288

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Ob Kaufverhalten, Grippewellen oder welche Farbe am ehesten verrät, ob ein Gebrauchtwagen in einem guten Zustand ist – noch nie gab es eine solche Menge an Daten und noch nie bot sich die Chance, durch Recherche und Kombination in der Daten¬flut blitzschnell Zusammenhänge zu entschlüsseln. Big Data bedeutet nichts weniger als eine Revolution für Gesellschaft, Wirtschaft und Politik. Es wird die Weise, wie wir über Gesundheit, Erziehung, Innovation und vieles mehr denken, völlig umkrempeln. Und Vorhersagen möglich machen, die bisher undenkbar waren. Die Experten Viktor Mayer-Schönberger und Kenneth Cukier beschreiben in ihrem Buch, was Big Data ist, welche Möglichkeiten sich eröffnen, vor welchen Umwälzungen wir alle stehen – und verschweigen auch die dunkle Seite wie das Ausspähen von persönlichen Daten und den drohenden Verlust der Privatsphäre nicht.

Big Data in der Praxis

Beispiellösungen mit Hadoop und NoSQL. Daten speichern, aufbereiten, visualisieren

Author: Jonas Freiknecht

Publisher: Carl Hanser Verlag GmbH Co KG

ISBN: 3446441778

Category: Computers

Page: 448

View: 458

BIG DATA IN DER PRAXIS // - Für Analysten, BI-Verantwortliche, Data-Scientists, Consultants - Auf der DVD finden Sie: 18 fertige Projekte, die im Buch Schritt für Schritt entwickelt werden; Videotutorials u.a. zur Installation von Hadoop, Hive, HBase (Gesamtdauer: 80 Min.); Testdatensätze für die Wissensdatenbank Dieses Buch bringt Ihnen das Thema Big Data auf sehr praktische Art und Weise nahe. Sie lernen Technologien, Tools und Methoden kennen, entwickeln Beispiel-Lösungen und bekommen aufgezeigt, wie Sie bestehende Systeme vorausschauend auf die mit dem Big Data-Trend einhergehenden Herausforderungen vorbereiten. Dazu werden Sie neben den bekannten Apache-Projekten wie Hadoop, Hive und HBase auch einige weniger bekannte Frameworks wie Apache UIMA oder Apache OpenNLP kennenlernen, um gezielt die Verarbeitung unstrukturierter Daten zu behandeln. Alle hier verwendeten Software-Komponenten stehen im vollen Umfang kostenlos im Internet zur Verfügung. Gemeinsam mit dem Autor werden Sie ganz konkret Schritt für Schritt viele kleinere Projekte aufbauen bis hin zu einer fertigen und funktionstüchtigen Implementierung. Ziel des Buches ist es, Sie auf den Effekt und den Mehrwert der neuen Möglichkeiten aufmerksam zu machen, sodass Sie diese konstruktiv in Ihr Unternehmen tragen können und für sich und Ihre Kollegen somit ein Bewusstsein für den Wert Ihrer Daten schaffen. AUS DEM INHALT // Einführung rund um Big Data // Hadoop installieren, konfigurieren & bedienen // HDFS, Map-Reduce & YARN: Daten speichern und verarbeiten // Hadoop-Ecosystem: Überblick über dessen Komponenten // Einführung in NoSQL // HBase installieren, einrichten & auf Daten zugreifen // Data-Warehousing mit Apache Hive // HiveQL als Abfragesprache, Hive Security, Hive & JDBC // Datenimport aus relationalen Datenbanken mit Sqoop // Big Data-Visualisierung: Diagrammarten, Tipps & Trends // Visualisierungs-Frameworks im Vergleich // D3.js: Entwicklung einiger Beispieldiagramme // Entwicklung einer abschließenden Big Data-Analyse-Lösung // Troubleshooting für die Arbeit mit Hadoop, Hive & HBase

Data Science mit Python

Das Handbuch für den Einsatz von IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn

Author: Jake VanderPlas

Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 3958456979

Category: Computers

Page: 552

View: 1409

Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas Visualisierung von Daten mit Matplotlib Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools. Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen. Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools: ● IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen ● NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python ● Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten ● Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt. Leserstimme zum Buch: »Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« – Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts

big data @ work

Chancen erkennen, Risiken verstehen

Author: Thomas H. Davenport

Publisher: Vahlen

ISBN: 3800648156

Category: Fiction

Page: 214

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Big Data in Unternehmen. Dieses neue Buch gibt Managern ein umfassendes Verständnis dafür, welche Bedeutung Big Data für Unternehmen zukünftig haben wird und wie Big Data tatsächlich genutzt werden kann. Am Ende jedes Kapitels aktivieren Fragen, selbst nach Lösungen für eine erfolgreiche Implementierung und Nutzung von Big Data im eigenen Unternehmen zu suchen. Die Schwerpunkte - Warum Big Data für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist - Wie Big Data Ihre Arbeit, Ihr Unternehmen und Ihre Branche verändern - - wird - Entwicklung einer Big Data-Strategie - Der menschliche Aspekt von Big Data - Technologien für Big Data - Wie Sie erfolgreich mit Big Data arbeiten - Was Sie von Start-ups und Online-Unternehmen lernen können - Was Sie von großen Unternehmen lernen können: Big Data und Analytics 3.0 Der Experte Thomas H. Davenport ist Professor für Informationstechnologie und -management am Babson College und Forschungswissenschaftler am MIT Center for Digital Business. Zudem ist er Mitbegründer und Forschungsdirektor am International Institute for Analytics und Senior Berater von Deloitte Analytics.

Data mining

praktische Werkzeuge und Techniken für das maschinelle Lernen

Author: Ian H. Witten,Eibe Frank

Publisher: N.A

ISBN: 9783446215337

Category:

Page: 386

View: 704

Visualize This!

Author: Nathan Yau

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527760229

Category: Statistics / Graphic methods / Data processing

Page: 422

View: 8418

A guide on how to visualise and tell stories with data, providing practical design tips complemented with step-by-step tutorials.

Data Science für Dummies

Author: Lillian Pierson

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 352780675X

Category: Mathematics

Page: 382

View: 7435

Daten, Daten, Daten? Sie haben schon Kenntnisse in Excel und Statistik, wissen aber noch nicht, wie all die Datensätze helfen sollen, bessere Entscheidungen zu treffen? Von Lillian Pierson bekommen Sie das dafür notwendige Handwerkszeug: Bauen Sie Ihre Kenntnisse in Statistik, Programmierung und Visualisierung aus. Nutzen Sie Python, R, SQL, Excel und KNIME. Zahlreiche Beispiele veranschaulichen die vorgestellten Methoden und Techniken. So können Sie die Erkenntnisse dieses Buches auf Ihre Daten übertragen und aus deren Analyse unmittelbare Schlüsse und Konsequenzen ziehen.

Agiles Projektmanagement für Dummies

Author: Mark C. Layton

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 352781440X

Category: Business & Economics

Page: 432

View: 9538

Agiles Projektmanagement ist ein schneller und flexibler Ansatz zur Entwicklung und Verwaltung von Projekten aller Art, nicht nur im Softwarebereich. Dieses Buch erklärt Ihnen zunächst die agilen Prinzipien und Techniken - auch im Vergleich zum klassischen Projektmanagement. Anschließend sind Sie in der Lage, eine Produkt-Roadmap oder einen Zeitplan für Ihr Projekt nach agilen Prinzipien zu erstellen. Bereiten Sie sich auf Produkteinführungen mit der Leichtigkeit agiler Softwareentwickler vor. Behalten Sie Zeit und Kosten sowie Gruppendynamik, Qualität und Risiko Ihres Projekts im Blick, aber nutzen Sie auch die vorhandenen Freiräume.

Statistik-Workshop für Programmierer

Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868993436

Category: Computers

Page: 160

View: 8763

Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

The Second Machine Age

Wie die nächste digitale Revolution unser aller Leben verändern wird

Author: Erik Brynjolfsson,Andrew McAfee

Publisher: Plassen Verlag

ISBN: 3864702224

Category: Political Science

Page: 368

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Computer sind mittlerweile so intelligent geworden, dass die nächste industrielle Revolution unmittelbar bevorsteht. Wer profitiert, wer verliert? Antworten auf diese Fragen bietet das neue Buch der Technologie-Profis Erik Brynjolfsson und Andrew McAfee. Seit Jahren arbeiten wir mit Computern - und Computer für uns. Mittlerweile sind die Maschinen so intelligent geworden, dass sie zu Leistungen fähig sind, die vor Kurzem noch undenkbar waren: Sie fahren Auto, sie schreiben eigene Texte - und sie besiegen Großmeister im Schach. Dieser Entwicklungssprung ist nur der Anfang. In ihrem neuen Buch zeigen zwei renommierte Professoren, welch atemberaubende Entwicklungen uns noch bevorstehen: Die zweite industrielle Revolution kommt! Welche Auswirkungen wird das haben? Welche Chancen winken, welche Risiken drohen? Was geschieht dabei mit den Menschen, was mit der Umwelt? Und was werden Gesellschaft und Politik tun, um die Auswirkungen dieser "neuen digitalen Intelligenz" für alle bestmöglich zu gestalten? Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine Reise in eine Zukunft, die schon längst begonnen hat.

Die Berechnung der Zukunft

Warum die meisten Prognosen falsch sind und manche trotzdem zutreffen - Der New York Times Bestseller

Author: Nate Silver

Publisher: Heyne Verlag

ISBN: 3641112702

Category: Business & Economics

Page: 656

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Zuverlässige Vorhersagen sind doch möglich! Nate Silver ist der heimliche Gewinner der amerikanischen Präsidentschaftswahlen 2012: ein begnadeter Statistiker, als »Prognose-Popstar« und »Wundernerd« weltberühmt geworden. Er hat die Wahlergebnisse aller 50 amerikanischen Bundesstaaten absolut exakt vorausgesagt – doch damit nicht genug: Jetzt zeigt Nate Silver, wie seine Prognosen in Zukunft Terroranschläge, Umweltkatastrophen und Finanzkrisen verhindern sollen. Gelingt ihm die Abschaffung des Zufalls? Warum werden Wettervorhersagen immer besser, während die Terrorattacken vom 11.09.2001 niemand kommen sah? Warum erkennen Ökonomen eine globale Finanzkrise nicht einmal dann, wenn diese bereits begonnen hat? Das Problem ist nicht der Mangel an Informationen, sondern dass wir die verfügbaren Daten nicht richtig deuten. Zuverlässige Prognosen aber würden uns helfen, Zufälle und Ungewissheiten abzuwehren und unser Schicksal selbst zu bestimmen. Nate Silver zeigt, dass und wie das geht. Erstmals wendet er seine Wahrscheinlichkeitsrechnung nicht nur auf Wahlprognosen an, sondern auf die großen Probleme unserer Zeit: die Finanzmärkte, Ratingagenturen, Epidemien, Erdbeben, den Klimawandel, den Terrorismus. In all diesen Fällen gibt es zahlreiche Prognosen von Experten, die er überprüft – und erklärt, warum sie meist falsch sind. Gleichzeitig schildert er, wie es gelingen kann, im Rauschen der Daten die wesentlichen Informationen herauszufiltern. Ein unterhaltsamer und spannender Augenöffner!

Cloud Migration

Author: Tobias Höllwarth

Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 3826691776

Category:

Page: 291

View: 5224

Dieses Buch richtet sich an Manager und Unternehmer, die ber die konomisierung ihrer IT nachdenken m ssen. Und an Leser, die mehr ber die Cloud wissen, aber keine Spezialisten werden wollen. Das vorliegende Buch widmet sich ebenso umfassend wie fundiert den technischen, rechtlichen, steuerlichen, betriebswirtschaftlichen und kologischen Aspekten des Cloud Computing, dazu werden praxisrelevante Vorschl ge zur Anbieterauswahl und Zertifizierung gemacht sowie konkrete Checklisten zur Verf gung gestellt.

Applied Marketing

Anwendungsorientierte Marketingwissenschaft der deutschen Fachhochschulen

Author: Uwe Kamenz

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3642189814

Category: Business & Economics

Page: 1081

View: 4017