Modelarea semantică pentru date: Evitarea capcanelor și spargerea dilemelor

Recenzii ale cititorilor

Cartea este o resursă bine apreciată în domeniul modelării, în special pentru ontologi și taxonomiști. Ea oferă explicații clare și îndrumări practice privind nuanțele semanticii. Cu toate acestea, unii cititori consideră că aceasta acoperă conceptele de bază prea pe larg și poate să nu îi satisfacă pe cei care caută materiale mai avansate. În general, este celebrată pentru accesibilitatea sa și abordarea unică de a conecta dezvoltarea web cu inteligența artificială.

⬤ - Mare claritate în explicarea conceptelor de modelare
⬤ - Foarte util pentru începători sau pentru cei care se perfecționează în semantică
⬤ - Introducere ușor de citit și accesibilă
⬤ - Unic în crearea unei punți între dezvoltarea web și perspectivele inteligenței artificiale.

- Unii cititori îl consideră prea elementar, deoarece revizitează extensiv conceptele fundamentale; - Unii preferă alte texte în locul acestuia pentru subiecte mai avansate.

(pe baza a 4 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Semantic Modeling for Data: Avoiding Pitfalls and Breaking Dilemmas

Conținutul cărții:

Ce valoare oferă modelarea semantică a datelor? În calitate de arhitect de informații sau de profesionist în domeniul științei datelor, să spunem că aveți o abundență de date corecte și tehnologia necesară pentru a extrage aurul afacerii - dar tot nu reușiți. Motivul? Semantica datelor proastă.

În acest ghid practic și cuprinzător, autorul Panos Alexopoulos vă poartă într-o călătorie revelatoare prin modelarea semantică a datelor, așa cum este aplicată în lumea reală. Veți învăța cum să stăpâniți acest meșteșug pentru a crește utilizabilitatea și valoarea datelor și aplicațiilor dumneavoastră. De asemenea, veți explora capcanele care trebuie evitate și dilemele care trebuie depășite pentru a construi reprezentări semantice de înaltă calitate și valoroase ale datelor.

Înțelegeți conceptele fundamentale, fenomenele și procesele legate de modelarea semantică a datelor. Examinați ciudățeniile și provocările legate de modelarea semantică a datelor și învățați cum să valorificați eficient cadrele și instrumentele disponibile.

Evitați greșelile și practicile proaste care vă pot submina eforturile de a crea modele de date bune. Învățați despre dilemele de dezvoltare a modelelor, inclusiv reprezentarea, expresivitatea și conținutul, dezvoltarea și guvernanța.

Organizați și executați inițiative de date semantice în organizația dvs., abordând provocări tehnice, strategice și organizaționale.