A nagy adatelemzés kézikönyve: Módszertanok

Eredeti címe:

Handbook of Big Data Analytics: Methodologies

Könyv tartalma:

A big data analitika a nagy mennyiségű adat vizsgálatának összetett folyamata, amelynek célja olyan információk feltárása, mint az összefüggések, rejtett minták, trendek, valamint a felhasználói és fogyasztói preferenciák, hogy a szervezetek és vállalkozások megalapozottabb döntéseket hozhassanak. Ezek a módszerek és technológiák az adatvezérelt modellek, valamint a párhuzamos és elosztott számítógépes analitikai keretrendszereket, az adatok és algoritmusok párhuzamosítását és a GPGPU-programozást alkalmazó adatmérnöki fejlesztéseknek köszönhetően a tudomány, a mérnöki tudomány, az üzleti élet és a menedzsment minden területén mindenütt jelen vannak. Továbbra is fennállnak azonban olyan potenciális problémák, amelyekkel foglalkozni kell a nagy adatfeldolgozás és a valós idejű analitika lehetővé tétele érdekében.

Az átfogó kétkötetes kézikönyv első kötetében a szerzők számos módszertant mutatnak be a Big Data analitika támogatására, beleértve az adatbázis-kezelést, a feldolgozási keretrendszereket és architektúrákat, az adattavakat, a lekérdezés-optimalizálási stratégiákat, a valós idejű adatfeldolgozás felé, az adatfolyam-analitikát, a köd- és peremszámítást, valamint a mesterséges intelligenciát és a Big Data-t is.

A második kötet a biztonságos adattárolás, az adatvédelem, a szoftveresen definiált hálózatok (SDN), a tárgyak internete (IoT), a viselkedéselemzés, a forgalmi előrejelzések, az e-kereskedelmi adatok nemek szerinti osztályozása, az ajánlási rendszerek, a Big Data regresszió Apache Sparkkal, a vizuális hangulatelemzés, a wavelet neurális hálózat GPU-n keresztül, a tőzsdei mozgások előrejelzése és a pénzügyi jelentések széles körű alkalmazásaival foglalkozik.

A kétkötetes mű célja, hogy egyedülálló platformot nyújtson a kutatók, mérnökök, fejlesztők, oktatók és haladó hallgatók számára a Big Data analitika területén.