Handbook of Big Data Analytics: Methodologies
Big-Data-Analytik ist der komplexe Prozess der Untersuchung großer Datenmengen, um Informationen wie Korrelationen, verborgene Muster, Trends und Benutzer- und Kundenpräferenzen aufzudecken, damit Organisationen und Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen können. Diese Methoden und Technologien sind in allen Bereichen der Wissenschaft, des Ingenieurwesens, der Wirtschaft und des Managements allgegenwärtig geworden, und zwar aufgrund der Zunahme datengesteuerter Modelle und der Entwicklungen im Bereich der Datentechnik, die parallele und verteilte Computeranalyse-Frameworks, die Parallelisierung von Daten und Algorithmen sowie die GPGPU-Programmierung nutzen. Es gibt jedoch nach wie vor potenzielle Probleme, die gelöst werden müssen, um Big Data-Verarbeitung und -Analysen in Echtzeit zu ermöglichen.
Im ersten Band dieses umfassenden zweibändigen Handbuchs stellen die Autoren verschiedene Methoden zur Unterstützung von Big-Data-Analysen vor, darunter Datenbankmanagement, Verarbeitungsframeworks und -architekturen, Data Lakes, Strategien zur Abfrageoptimierung, Datenverarbeitung in Echtzeit, Datenstromanalyse, Fog- und Edge-Computing sowie künstliche Intelligenz und Big Data.
Der zweite Band widmet sich einem breiten Spektrum von Anwendungen in den Bereichen sichere Datenspeicherung, Schutz der Privatsphäre, Software Defined Networks (SDN), Internet der Dinge (IoT), Verhaltensanalyse, Verkehrsprognosen, geschlechtsspezifische Klassifizierung von E-Commerce-Daten, Empfehlungssysteme, Big-Data-Regression mit Apache Spark, visuelle Stimmungsanalyse, neuronale Wavelet-Netzwerke über GPU, Vorhersage von Börsenbewegungen und Finanzberichterstattung.
Das zweibändige Werk soll Forschern, Ingenieuren, Entwicklern, Lehrkräften und fortgeschrittenen Studenten auf dem Gebiet der Big-Data-Analytik eine einzigartige Plattform bieten.
| ISBN: | 9781839530647 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
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