Produkte und Fragen zum Begriff Kaefigkunst:
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This book constitutes the proceedings of the 10th International Conference on Big Data Analytics, BDA 2022, which took place in Hyderabad, India, in December 2022. The 7 full papers and 7 short papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 36 submissions. The book also contains 4 keynote talks in full-paper length. The papers are organized in the following topical sections: Big Data Analytics: Vision and Perspectives; Data Science: Architectures; Data Science: Applications; Graph Analytics; Pattern Mining; Predictive Analytics in Agriculture. , 10th International Conference, BDA 2022, Hyderabad, India, December 19¿22, 2022, Proceedings , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Data Science and Big Data Analytics , This book features high-quality research papers presented at the Third International Conference on Data Science and Big Data Analytics (IDBA 2023), organized by Sri Aurobindo Institute of Technology, Indore, India, in association with ACM and IEEE Computer Society in hybrid mode during June 16¿17, 2023. This book discusses the topics such as data science, artificial intelligence, machine learning, quantum computing, big data and cloud security, computation security, big data security, information security, forecasting, data analytics, mathematics for data science, graph theory and application in data science, data visualization, computer vision, and analytics for social networks. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 191.62 € | Versand*: 0 € -
Big Data Analytics , This book introduces readers to big data analytics. It covers the background to and the concepts of big data, big data analytics, and cloud computing, along with the process of setting up, configuring, and getting familiar with the big data analytics working environments in the first two chapters. The third chapter provides comprehensive information on big data processing systems - from installing these systems to implementing real-world data applications, along with the necessary codes. The next chapter dives into the details of big data storage technologies, including their types, essentiality, durability, and availability, and reveals their differences in their properties. The fifth and sixth chapters guide the reader through understanding, configuring, and performing the monitoring and debugging of big data systems and present the available commercial and open-source tools for this purpose. Chapter seven gives information about a trending machine learning, Bayesian network: a probabilistic graphical model, by presenting a real-world probabilistic application to understand causal, complex, and hidden relationships for diagnosis and forecasting in a scalable manner for big data. Special sections throughout the eighth chapter present different case studies and applications to help the readers to develop their big data analytics skills using various big data analytics frameworks. The book will be of interest to business executives and IT managers as well as university students and their course leaders, in fact all those who want to get involved in the big data world. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 114.47 € | Versand*: 0 € -
Big-Data Analytics and Cloud Computing , This book reviews the theoretical concepts, leading-edge techniques and practical tools involved in the latest multi-disciplinary approaches addressing the challenges of big data. Illuminating perspectives from both academia and industry are presented by an international selection of experts in big data science. Topics and features: describes the innovative advances in theoretical aspects of big data, predictive analytics and cloud-based architectures; examines the applications and implementations that utilize big data in cloud architectures; surveys the state of the art in architectural approaches to the provision of cloud-based big data analytics functions; identifies potential research directions and technologies to facilitate the realization of emerging business models through big data approaches; provides relevant theoretical frameworks, empirical research findings, and numerous case studies; discusses real-world applications of algorithms and techniques to address the challenges of big datasets. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 100.99 € | Versand*: 0 € -
Machine Learning and Big Data Analytics , This edited volume on machine learning and big data analytics (Proceedings of ICMLBDA 2022) is intended to be used as a reference book for researchers and professionals to share their research and reports of new technologies and applications in Machine Learning and Big Data Analytics like biometric Recognition Systems, medical diagnosis, industries, telecommunications, AI Petri Nets Model-Based Diagnosis, gaming, stock trading, Intelligent Aerospace Systems, robot control, law, remote sensing and scientific discovery agents and multiagent systems; and natural language and Web intelligence. The intent of this book is to provide awareness of algorithms used for machine learning and big data in the advanced Scientific Technologies, provide a correlation of multidisciplinary areas and become a point of great interest for Data Scientists, systems architects, developers, new researchers and graduate level students. This volume provides cutting-edge research from around the globeon this field. Current status, trends, future directions, opportunities, etc. are discussed, making it friendly for beginners and young researchers. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 150.42 € | Versand*: 0 € -
Big Data and Analytics , Unveiling insights, unleashing potential: Navigating the depths of big data and analytics for a data-driven tomorrow KEY FEATURES ¿ Learn about big data and how it helps businesses innovate, grow, and make decisions efficiently. ¿ Learn about data collection, storage, processing, and analysis, along with tools and methods. ¿ Discover real-life examples of big data applications across industries, addressing challenges like privacy and security. ¿¿DESCRIPTION Big data and analytics is an indispensable guide that navigates the complex data management and analysis. This comprehensive book covers the core principles, processes, and tools, ensuring readers grasp the essentials and progress to advanced applications. It will help you understand the different analysis types like descriptive, predictive, and prescriptive. Learn about NoSQL databases and their benefits over SQL. The book centers on Hadoop, explaining its features, versions, and main components like HDFS (storage) and MapReduce (processing). Explore MapReduce and YARN for efficient data processing. Gain insights into MongoDB and Hive, popular tools in the big data landscape. WHAT YOU WILL LEARN ¿ Grasp big data fundamentals and applications. ¿ Master descriptive, predictive, and prescriptive analytics. ¿ Understand HDFS, MapReduce, YARN, and their functionalities. ¿ Explore data storage, retrieval, and manipulation in a NoSQL database. ¿ Gain practical insights and apply them to real-world scenarios. WHO THIS BOOK IS FOR This book caters to a diverse audience, including data professionals, analysts, IT managers, and business intelligence practitioners. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Wie funktioniert Big Data Analytics?
Wie funktioniert Big Data Analytics? Big Data Analytics beinhaltet die Verarbeitung und Analyse großer Mengen von Daten, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren. Zunächst werden die Daten gesammelt und gespeichert, dann werden sie mithilfe von speziellen Tools und Algorithmen analysiert. Durch den Einsatz von Data Mining, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz können Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen. Die Ergebnisse der Analyse können für verschiedene Anwendungen genutzt werden, wie z.B. zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen, zur Optimierung von Geschäftsprozessen oder zur Vorhersage von zukünftigen Entwicklungen.
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Wie können Big Data Analytics-Technologien im Projektmanagement eingesetzt werden?
Big Data Analytics-Technologien können im Projektmanagement eingesetzt werden, um große Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu analysieren. Dies ermöglicht es Projektmanagern, Trends und Muster zu erkennen, Risiken frühzeitig zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus können Big Data Analytics-Technologien auch zur Vorhersage von Projektverzögerungen oder zur Optimierung von Ressourcen eingesetzt werden.
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Wie entsteht Big Data?
Big Data entsteht durch die Sammlung und Speicherung einer großen Menge von Daten aus verschiedenen Quellen wie Sensoren, Social Media, Transaktionen und mehr. Diese Daten werden dann mithilfe von speziellen Tools und Technologien analysiert und verarbeitet, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren. Durch die kontinuierliche Erfassung und Analyse von Daten in Echtzeit können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und ihre Geschäftsprozesse optimieren. Letztendlich ermöglicht Big Data eine tiefere Einblicke in das Verhalten von Kunden, Trends auf dem Markt und ermöglicht die Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen.
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Wie funktioniert Big Data?
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Was ist Big Data?
Big Data bezieht sich auf große Mengen an Daten, die mit hoher Geschwindigkeit und Vielfalt generiert werden. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, wie zum Beispiel sozialen Medien, Sensoren oder Transaktionen. Big Data ermöglicht es Unternehmen, Muster und Trends zu identifizieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren.
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Was ist das Big Data?
Was ist das Big Data? Big Data bezieht sich auf die riesigen Mengen an Daten, die in unserer digitalen Welt generiert werden. Diese Daten stammen aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien, Sensoren, Mobilgeräten und mehr. Big Data zeichnet sich durch die 3Vs aus: Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit. Unternehmen nutzen Big Data, um Muster und Trends zu erkennen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Es erfordert spezielle Tools und Technologien wie Data Mining, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Big Data effektiv zu verarbeiten und zu analysieren.
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Wo wird Big Data gespeichert?
Big Data wird in speziellen Datenbanken und Datenlagern gespeichert, die für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen optimiert sind. Oft werden dafür auch Cloud-Speicherlösungen genutzt, die skalierbar sind und eine hohe Verfügbarkeit bieten. Zudem können Unternehmen ihre Big Data in eigenen Rechenzentren oder auf dedizierten Servern speichern. Ein weiterer Trend ist die Nutzung von verteilten Systemen wie Hadoop oder Spark, die es ermöglichen, große Datenmengen auf mehreren Servern zu verteilen und parallel zu verarbeiten. Letztendlich hängt die Wahl des Speicherorts für Big Data von den individuellen Anforderungen und Ressourcen eines Unternehmens ab.
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Wie wichtig ist Big Data?
Wie wichtig ist Big Data? Big Data spielt heutzutage eine entscheidende Rolle in nahezu allen Branchen, da Unternehmen immer mehr Daten sammeln und analysieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen, Trends erkennen und ihre Geschäftsstrategien optimieren. Zudem ermöglicht Big Data die Personalisierung von Produkten und Dienstleistungen, um die Bedürfnisse der Kunden besser zu verstehen und zu erfüllen. Insgesamt ist Big Data also von großer Bedeutung für den Erfolg und die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen in der heutigen digitalen Welt.
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Ist Big Data eine Technologie?
Ist Big Data eine Technologie? Big Data ist eigentlich kein spezifisches Technologieprodukt, sondern vielmehr ein Konzept oder eine Herangehensweise, um große Mengen an Daten zu sammeln, zu speichern, zu analysieren und zu nutzen. Es umfasst verschiedene Technologien und Tools wie Datenbanken, Data Mining, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, die verwendet werden, um Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Daher kann man sagen, dass Big Data eher eine Strategie oder ein Framework ist, das auf verschiedenen Technologien basiert, anstatt eine eigenständige Technologie zu sein. Letztendlich zielt Big Data darauf ab, Unternehmen dabei zu unterstützen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu erlangen.
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Was ist der Unterschied zwischen Big Data und Smart Data?
Big Data bezieht sich auf große Mengen von Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen und oft unstrukturiert sind. Smart Data hingegen bezieht sich auf die Analyse und Nutzung dieser Daten, um wertvolle Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen zu generieren. Smart Data konzentriert sich auf die Auswahl und Verarbeitung relevanter Daten, um konkrete Probleme zu lösen oder Entscheidungen zu unterstützen.
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Was ist Big Data einfach erklärt?
Was ist Big Data einfach erklärt?
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Warum ist Big Data so wichtig?
Warum ist Big Data so wichtig? Big Data ist wichtig, weil es Unternehmen dabei hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem es ihnen Einblicke in Trends, Muster und Verhaltensweisen ihrer Kunden liefert. Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen auch Effizienzsteigerungen vornehmen, Kosten senken und ihre Wettbewerbsfähigkeit verbessern. Zudem ermöglicht Big Data die Personalisierung von Produkten und Dienstleistungen, was zu einer besseren Kundenzufriedenheit führt. Nicht zuletzt spielt Big Data eine wichtige Rolle bei der Entwicklung neuer Technologien und Innovationen in verschiedenen Branchen.