Manual de analiză a datelor mari: Metodologii

Titlul original:

Handbook of Big Data Analytics: Methodologies

Conținutul cărții:

Analiza Big Data este procesul complex de examinare a datelor mari pentru a descoperi informații precum corelații, modele ascunse, tendințe și preferințe ale utilizatorilor și clienților, pentru a permite organizațiilor și întreprinderilor să ia decizii mai bine fundamentate. Aceste metode și tehnologii au devenit omniprezente în toate domeniile științei, ingineriei, afacerilor și managementului datorită creșterii modelelor bazate pe date, precum și a evoluțiilor în domeniul ingineriei datelor care utilizează cadre analitice computaționale paralele și distribuite, paralelizarea datelor și algoritmilor și programarea GPGPU. Cu toate acestea, există încă probleme potențiale care trebuie abordate pentru a permite procesarea și analizarea datelor mari în timp real.

În primul volum al acestui manual cuprinzător în două volume, autorii prezintă mai multe metodologii de susținere a analizelor Big Data, inclusiv gestionarea bazelor de date, cadrele și arhitecturile de procesare, lacurile de date, strategiile de optimizare a interogărilor, către procesarea datelor în timp real, analizele fluxurilor de date, Fog și Edge computing, precum și Inteligența artificială și Big Data.

Cel de-al doilea volum este dedicat unei game largi de aplicații în stocarea securizată a datelor, păstrarea confidențialității, rețele definite de software (SDN), internetul obiectelor (IoT), analiza comportamentului, predicțiile de trafic, clasificarea bazată pe gen a datelor de comerț electronic, sistemele de recomandare, regresia Big Data cu Apache Spark, analiza vizuală a sentimentelor, rețeaua neurală wavelet prin GPU, predicțiile privind mișcarea pieței bursiere și raportarea financiară.

Lucrarea în două volume este menită să ofere o platformă unică pentru cercetători, ingineri, dezvoltatori, educatori și studenți avansați în domeniul analizei Big Data.