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Practical Big Data Analytics: Hands-on techniques to implement enterprise analytics and machine learning using Hadoop, Spark, NoSQL and R
Beherrschen Sie die Big Data Ihres Unternehmens mit Hilfe von Data Science und Analytik.
Hauptmerkmale
⬤ Ein perfekter Begleiter, um Ihre Fähigkeiten zur Speicherung, Verarbeitung und Analyse von Big Data zu verbessern, damit Sie fundierte Geschäftsentscheidungen treffen können.
⬤ Arbeiten Sie mit den besten Tools wie Apache Hadoop, R, Python und Spark für NoSQL-Plattformen, um umfangreiche Online-Analysen durchzuführen.
⬤ Holen Sie sich Expertentipps zu statistischer Inferenz, maschinellem Lernen, mathematischer Modellierung und Datenvisualisierung für Big Data.
Buchbeschreibung
Big-Data-Analytik bezieht sich auf die Strategien, mit denen Unternehmen große Datenmengen sammeln, organisieren und analysieren, um wertvolle Geschäftserkenntnisse zu gewinnen, die mit herkömmlichen Systemen nicht analysiert werden können. Die Entwicklung einer kosteneffizienten Lösung für Big Data und maschinelles Lernen im Unternehmensmaßstab, um Erkenntnisse und Werte aus den Daten Ihres Unternehmens zu gewinnen, ist eine Herausforderung. Angesichts der Hunderte von neuen Big-Data-Systemen, Paketen für maschinelles Lernen und BI-Tools ist die Auswahl der richtigen Kombination von Technologien eine noch größere Herausforderung. Dieses Buch wird Sie dabei unterstützen.
Mit Hilfe dieses Leitfadens können Sie die Kluft zwischen der theoretischen Welt der Technologie und der praktischen Realität beim Aufbau von Big-Data- und Data-Science-Plattformen in Unternehmen überbrücken. Sie werden praktische Erfahrungen mit Hadoop und Spark sammeln, Dashboards für maschinelles Lernen mit R und R Shiny erstellen, webbasierte Anwendungen mit NoSQL-Datenbanken wie MongoDB entwickeln und sogar lernen, wie man R-Code für neuronale Netzwerke schreibt.
Am Ende des Buches werden Sie ein sehr klares und konkretes Verständnis davon haben, was Big-Data-Analytik bedeutet, wie sie den Umsatz von Unternehmen steigert und wie Sie Ihre eigene Big-Data-Analytiklösung mit den verschiedenen in diesem Buch vorgestellten Tools und Methoden entwickeln können.
(Was Sie lernen werden)
⬤ Sie erhalten einen 360-Grad-Einblick in die Welt von Big Data, Data Science und maschinellem Lernen.
⬤ Breites Spektrum an technischen und geschäftlichen Big-Data-Analytik-Themen, das sowohl die Interessen von technischen Experten als auch von IT-Führungskräften in Unternehmen abdeckt.
⬤ Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit branchenüblichen Big-Data- und Machine-Learning-Tools wie Hadoop, Spark, MongoDB, KDB+ und R.
⬤ Erstellen Sie produktionsreife BI-Dashboards für maschinelles Lernen mit R und R Shiny mit Schritt-für-Schritt-Anleitungen.
⬤ Lernen Sie, wie Sie Open-Source Big Data, maschinelles Lernen und BI-Tools kombinieren können, um kostengünstige Business-Analytics-Anwendungen zu erstellen.
⬤ Verstehen Sie Unternehmensstrategien für erfolgreiche Big-Data- und Data-Science-Projekte.
⬤ Gehen Sie über die allgemeine Analytik hinaus und entwickeln Sie innovative Big-Data-Anwendungen mit neuen Technologien.
| ISBN: | 9781783554393 |
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| Einband: | Taschenbuch |
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