Demystifying Graph Data Science: Graph Algorithms, Analytics Methods, Platforms, Databases, and Use Cases
Mit der zunehmenden Reife und Stabilität der Digitalisierung und der Edge-Technologien interagieren eine große Anzahl digitaler Einheiten, vernetzter Geräte und Microservices zielgerichtet miteinander und erzeugen riesige Mengen an polystrukturierten digitalen Daten. Unternehmen suchen ständig nach neuen Möglichkeiten, ihre Daten zu nutzen, um geschäftliche Innovationen und Umwälzungen voranzutreiben und eine echte digitale Transformation herbeizuführen. Data Science (DS) erweist sich als die Komplettlösung zur Vereinfachung des Prozesses der Wissensentdeckung und -verbreitung aus riesigen Mengen multistrukturierter Daten.
Unterstützt durch Abfragesprachen, Datenbanken, Algorithmen, Plattformen, Analysemethoden und Algorithmen für maschinelles und tiefes Lernen (ML und DL) entwickeln sich Graphen zu einer neuen Datenstruktur für die optimale Darstellung einer Vielzahl von Daten und ihrer engen Beziehungen.
Im Vergleich zu herkömmlichen Analysemethoden erleichtert die Vernetzung von Datenpunkten in der Graphenanalyse die Identifizierung von Clustern verwandter Datenpunkte auf der Grundlage von Einflussgrad, Assoziation, Interaktionshäufigkeit und Wahrscheinlichkeit. Die Graphenanalyse wird durch eine Vielzahl bahnbrechender Analysetechniken unterstützt, um vorteilhafte Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten wie Organisationen, Personen und Transaktionen zu erforschen und aufzuzeigen. In diesem Sammelband werden die verschiedenen Aspekte und die Bedeutung von Graph Data Science erläutert. Die Autoren aus Wissenschaft und Industrie befassen sich mit Algorithmen, Analysemethoden, Plattformen und Datenbanken, die in der Lage sind, durch intelligente Nutzung vernetzter Daten einen geschäftlichen Mehrwert zu schaffen.
Dieses Buch ist ein wertvolles Nachschlagewerk für Forscher in der IKT-Branche und an Hochschulen, Wissenschaftler und Ingenieure sowie Dozenten und fortgeschrittene Studenten in den Bereichen Datenanalyse, Datenwissenschaft, Cloud-/Nebel-/Edge-Architektur, Internet der Dinge, künstliche Intelligenz/Maschinen- und Deep Learning und verwandte Anwendungsbereiche. Es wird auch für Analytiker in der Industrie und IT-Betriebsteams von Interesse sein.
| ISBN: | 9781839534881 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
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