1 - 3 out of 3Page size: 10
  1. 2025

  2. Desbordante: from benchmarking suite to high-performance science-intensive data profiler

    Чернышев, Г. А., Полынцов, М. А., Чижов, А. И., Ступаков, К. В., Щукин, И. В., Смирнов, А., Струтовский, М. А., Шлёнских, А. А., Фирсов, М. А., Мананников, С. Д., Бобров, Н., Гончаров, Д. Ю., Баруткин, И. Д., Якшигулов, В. Н., Шальнев, В. А., Муравьев, К. И., Рахмукова, А. И., Щека, Д. В., Черников, А. А., Кузин, Я. С. & 11 others, Синельников, М. А., Абросимов, Г., Попов, Д., Демченко, А. Е., Белоконный, С. А., Соловьёва, Л-Ю. В., Курбатов, Я. А., Выродов, М. В., Салью, А. К., Гайсин, Э. Р. & Смирнов, К. К., 25 Jun 2025, CODS-COMAD 2024 - Proceedings of the 8th Jpint International Conference on Data Science and Management of Data. Association for Computing Machinery, p. 234-243 10 p.

    Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceeding › Conference contribution › Research › peer-review

  3. 2023

  4. Solving Data Quality Problems with Desbordante: a Demo

    Фирсов, М. А., Чернышев, Г. А., Полынцов, М. А., Чижов, А. И., Смирнов, К. К., Ступаков, К. В., Баруткин, И. Д., Щека, Д. В., Щукин, И. В., Рахмукова, А. И., Струтовский, М. А., Шлёнских, А. А., Мананников, С. Д., Бобров, Н. В., Гончаров, Д. Ю., Шальнев, В. А., Муравьев, К. И., Черников, А. А., Выродов, М. В., Курбатов, Я. А. & 6 others, Фофанов, М. А., Белоконный, С. А., Аносов, П. И., Салью, А. К., Гайсин, Э. Р. & Смирнов, А. Л., 27 Jul 2023.

    Research output: Working paper › Preprint

  5. Desbordante: from benchmarking suite to high-performance science-intensive data profiler (preprint)

    Фирсов, М. А., Чернышев, Г. А., Полынцов, М. А., Чижов, А. И., Ступаков, К. В., Щукин, И. Е., Смирнов, А. Л., Струтовский, М. А., Шлёнских, А. А., Мананников, С. Д., Бобров, Н. В., Гончаров, Д. Ю., Баруткин, И. Д., Шальнев, В. А., Муравьев, К. И., Рахмукова, А. И., Щека, Д. В., Черников, А. А., Мандельштам, Д. К., Выродов, М. В. & 3 others, Салью, А. К., Гайсин, Э. Р. & Смирнов, К. К., 14 Jan 2023.

    Research output: Working paper › Preprint

ID: 84751058