Szemantikus modellezés adatokhoz: A buktatók elkerülése és a dilemmák megoldása

Olvasói vélemények

A könyv a modellezés területén elismert forrás, különösen ontológusok és taxonómusok számára. Világos magyarázatokat és gyakorlati útmutatást nyújt a szemantika árnyalataihoz. Néhány olvasó azonban úgy érzi, hogy túlságosan kiterjedten tárgyalja az alapfogalmakat, és nem biztos, hogy kielégíti a haladóbb anyagot keresőket. Összességében a könyvet a hozzáférhetőségéért és a webfejlesztés és a mesterséges intelligencia összekapcsolásának egyedülálló megközelítéséért ünneplik.

⬤ - Nagyszerű áttekinthetőség a modellezési fogalmak magyarázatában
⬤ - Nagyon hasznos a kezdők vagy a szemantikát felfrissítők számára
⬤ - Könnyen olvasható és hozzáférhető bevezetés
⬤ - Egyedülálló a webfejlesztés és a mesterséges intelligencia perspektíváinak összekapcsolásában.

- Néhány olvasó túlságosan alapszintűnek találja, mivel az alapvető fogalmakat részletesen átismétli; - Néhányan a haladóbb témák esetében más szövegeket részesítenek előnyben.

(4 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Semantic Modeling for Data: Avoiding Pitfalls and Breaking Dilemmas

Könyv tartalma:

Milyen értéket kínál a szemantikus adatmodellezés? Tegyük fel, hogy információs építészként vagy adattudományi szakemberként bőségesen rendelkezik a megfelelő adatokkal és a technológiával az üzleti arany kinyeréséhez, de mégsem sikerül. Az ok? A rossz adatszemantika.

Ebben a gyakorlatias és átfogó gyakorlati útmutatóban a szerző, Panos Alexopoulos szemet gyönyörködtető utazásra viszi Önt a szemantikus adatmodellezés valós világban alkalmazott módszereivel. Megtanulhatja, hogyan sajátíthatja el ezt a mesterséget, hogy növelje adatai és alkalmazásai használhatóságát és értékét. Felfedezi továbbá, hogy milyen buktatókat kell elkerülnie és milyen dilemmákat kell leküzdenie a kiváló minőségű és értékes szemantikus adatreprezentációk létrehozásához.

Megérti a szemantikus adatmodellezéssel kapcsolatos alapvető fogalmakat, jelenségeket és folyamatokat. Vizsgálja meg a szemantikus adatmodellezés furcsaságait és kihívásait, és tanulja meg, hogyan használhatja ki hatékonyan a rendelkezésre álló keretrendszereket és eszközöket.

Kerülje el azokat a hibákat és rossz gyakorlatokat, amelyek alááshatják a jó adatmodellek létrehozására irányuló erőfeszítéseit. Ismerje meg a modellfejlesztés dilemmáit, beleértve a reprezentációt, a kifejezőképességet és a tartalmat, a fejlesztést és az irányítást.

Szervezze meg és hajtsa végre a szemantikus adatokkal kapcsolatos kezdeményezéseket a szervezetében, kezelje a technikai, stratégiai és szervezeti kihívásokat.