Analiza datelor: Principii, instrumente și practici: Un ghid complet pentru analiza avansată a datelor utilizând cele mai recente tendințe, instrumente și tehnologii

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 9 voturi.

Titlul original:

Data Analytics: Principles, Tools, and Practices: A Complete Guide for Advanced Data Analytics Using the Latest Trends, Tools, and Technologies

Conținutul cărții:

În zilele noastre, soluționarea critică a problemelor legate de date și de știința datelor este la mare căutare. Profesioniștii care pot rezolva probleme reale legate de știința datelor utilizând instrumente de știința datelor sunt la mare căutare. Cartea "Data Analytics: Principles, Tools, and Practices"poate fi considerată un manual sau un ghid pentru profesioniștii care doresc să își înceapă călătoria în domeniul științei datelor.

Călătoria începe cu introducerea DBMS, RDBMS, NoSQL și DocumentDB. Cartea introduce elementele esențiale ale științei datelor și ecosistemul modern, inclusiv pașii importanți, cum ar fi ingestia datelor, mungingul datelor și vizualizarea. Cartea acoperă diferitele tipuri de analiză, diferitele instrumente ale ecosistemului Hadoop, cum ar fi Apache Spark, Apache Hive, R, MapReduce și NoSQL Database. Ea include, de asemenea, diferitele tehnici de învățare automată care sunt utile pentru analiza datelor și modul de vizualizare a datelor cu diferite grafice și diagrame. Cartea discută instrumente și abordări utile pentru analiza datelor, susținute de exemple concrete de cod.

După citirea acestei cărți, veți fi motivați să explorați analiza reală a datelor și să folosiți cunoștințele dobândite privind bazele de date, BI/DW, vizualizarea datelor, instrumentele Big Data și știința statistică.

TABEL DE CONȚINUT

1. Sistemul de gestionare a bazelor de date.

2. Procesarea online a tranzacțiilor și depozitul de date.

3. Business Intelligence și dinamica sa profundă.

4. Introducere în vizualizarea datelor.

5. Vizualizarea avansată a datelor.

6. Introducere în Big Data și Hadoop.

7. Aplicarea cazurilor reale de utilizare a Big Data.

8. Aplicarea Big Data.

9. Introducere în învățarea automată.

10. Concepte avansate de învățare automată.

11. Aplicații ale învățării automate.