Gyakorlati nagy adatelemzés: Gyakorlati technikák a vállalati analitika és a gépi tanulás megvalósításához a Hadoop, a Spark, a NoSQL és az R használatával.

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 9 olvasói szavazat alapján történt.

Eredeti címe:

Practical Big Data Analytics: Hands-on techniques to implement enterprise analytics and machine learning using Hadoop, Spark, NoSQL and R

Könyv tartalma:

A szervezeti Big Data irányítása az adattudomány és az analitika erejével

Főbb jellemzők

⬤ Tökéletes társ a Big Data tárolási, feldolgozási, elemzési készségeinek növeléséhez, hogy segítsen megalapozott üzleti döntéseket hozni.

⬤ A legjobb eszközökkel, például az Apache Hadoop, az R, a Python és a Spark NoSQL platformokkal való munka a masszív online elemzések elvégzéséhez.

⬤ Szakértői tippeket kaphat a statisztikai következtetésekkel, a gépi tanulással, a matematikai modellezéssel és a Big Data adatvizualizációval kapcsolatban.

Könyv leírása

A Big Data analitika a szervezetek által a nagy mennyiségű adat összegyűjtésére, rendszerezésére és elemzésére használt stratégiákra vonatkozik, hogy olyan értékes üzleti felismeréseket tárjanak fel, amelyek egyébként a hagyományos rendszerekkel nem elemezhetők. Egy vállalati szintű, költséghatékony Big Data és gépi tanulási megoldás megalkotása a szervezet adataiból származó meglátások és értékek feltárására kihívást jelent. Ma, amikor több száz új Big Data rendszer, gépi tanulási csomag és BI-eszköz létezik, a technológiák megfelelő kombinációjának kiválasztása még nagyobb kihívást jelent. Ez a könyv ebben nyújt segítséget.

Ennek az útmutatónak a segítségével képes lesz áthidalni a szakadékot a technológia elméleti világa és a vállalati Big Data és adattudományi platformok építésének gyakorlati realitása között. Gyakorlati tapasztalatokat szerezhet a Hadoop és a Spark használatával, gépi tanulási műszerfalakat készíthet az R és az R Shiny segítségével, webes alkalmazásokat hozhat létre NoSQL adatbázisok, például a MongoDB használatával, és még azt is megtanulhatja, hogyan írjon R-kódot neurális hálózatokhoz.

A könyv végére nagyon világos és konkrét fogalma lesz arról, hogy mit jelent a Big Data analitika, hogyan növeli a szervezetek bevételeit, és hogyan fejlesztheti ki saját Big Data analitikai megoldását a könyvben megfogalmazott különböző eszközök és módszerek segítségével.

Amit megtanulhat

⬤ Megkap egy 360 fokos betekintést a Big Data, az adattudomány és a gépi tanulás világába.

⬤ A technikai és üzleti Big Data analitikai témák széles skálája, amely a technikai szakemberek és a vállalati IT-vezetők érdeklődését egyaránt kielégíti.

⬤ Kapjon gyakorlati tapasztalatot az iparági szabványos Big Data és gépi tanulás eszközeivel, például a Hadoop, Spark, MongoDB, KDB+ és az R segítségével.

⬤ Készítsen gyártói szintű gépi tanulási BI műszerfalakat az R és az R Shiny használatával, lépésről lépésre történő útmutatásokkal.

⬤ Tanulja meg, hogyan kombinálhatja a nyílt forráskódú Big Data, a gépi tanulás és a BI-eszközök használatát, hogy alacsony költségű üzleti elemző alkalmazásokat hozzon létre.

⬤ Tudja meg a sikeres Big Data és adattudományi projektek vállalati stratégiáit.

⬤ Lépjen túl az általános célú analitikán, hogy élvonalbeli Big Data-alkalmazásokat fejlesszen ki a feltörekvő technológiák felhasználásával.