Analisi pratica dei Big Data: Tecniche pratiche per implementare l'analisi aziendale e l'apprendimento automatico utilizzando Hadoop, Spark, NoSQL e R.

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Titolo originale:

Practical Big Data Analytics: Hands-on techniques to implement enterprise analytics and machine learning using Hadoop, Spark, NoSQL and R

Contenuto del libro:

Ottenere il controllo dei Big Data organizzativi utilizzando la potenza della scienza dei dati e dell'analisi.

Caratteristiche principali

⬤ Un compagno perfetto per potenziare le vostre capacità di archiviazione, elaborazione e analisi dei Big Data per aiutarvi a prendere decisioni aziendali informate.

⬤ Lavorare con i migliori strumenti come Apache Hadoop, R, Python e Spark per le piattaforme NoSQL per eseguire analisi massive online.

⬤ Ricevete i consigli degli esperti sull'inferenza statistica, l'apprendimento automatico, la modellazione matematica e la visualizzazione dei dati per i Big Data.

Descrizione del libro

L'analisi dei Big Data si riferisce alle strategie utilizzate dalle organizzazioni per raccogliere, organizzare e analizzare grandi quantità di dati per scoprire preziose intuizioni di business che altrimenti non possono essere analizzate attraverso i sistemi tradizionali. Creare una soluzione di Big Data e di machine learning efficiente dal punto di vista dei costi e su scala aziendale per scoprire intuizioni e valore dai dati dell'organizzazione è una sfida. Oggi, con centinaia di nuovi sistemi di Big Data, pacchetti di machine learning e strumenti di BI, selezionare la giusta combinazione di tecnologie è una sfida ancora più ardua. Questo libro vi aiuterà a farlo.

Con l'aiuto di questa guida, sarete in grado di colmare il divario tra il mondo teorico della tecnologia e la realtà pratica della costruzione di piattaforme aziendali di Big Data e data science. Avrete modo di conoscere da vicino Hadoop e Spark, di costruire dashboard di machine learning utilizzando R e R Shiny, di creare app basate sul web utilizzando database NoSQL come MongoDB e persino di imparare a scrivere codice R per le reti neurali.

Alla fine del libro, avrete una comprensione molto chiara e concreta di cosa significhi l'analisi dei Big Data, di come essa generi ricavi per le organizzazioni e di come possiate sviluppare la vostra soluzione di analisi dei Big Data utilizzando i diversi strumenti e metodi illustrati in questo libro.

Che cosa imparerete?

⬤ Avere una visione a 360 gradi del mondo dei Big Data, della scienza dei dati e dell'apprendimento automatico.

⬤ Ampia gamma di argomenti tecnici e commerciali sull'analisi dei Big Data che soddisfa gli interessi degli esperti tecnici e dei dirigenti IT aziendali.

⬤ Esperienza pratica con gli strumenti di Big Data e machine learning standard del settore, come Hadoop, Spark, MongoDB, KDB+ e R.

⬤ Creare cruscotti di BI per l'apprendimento automatico di livello produttivo utilizzando R e R Shiny con istruzioni passo-passo.

⬤ Imparare a combinare Big Data, machine learning e strumenti di BI open-source per creare applicazioni di business analytics a basso costo.

⬤ Comprendere le strategie aziendali per progetti di successo nel campo dei Big Data e della scienza dei dati.

⬤ Andare oltre l'analisi generica per sviluppare applicazioni Big Data all'avanguardia utilizzando le tecnologie emergenti.