Fondamenti matematici dell'analisi dei Big Data

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Titolo originale:

Mathematical Foundations of Big Data Analytics

Contenuto del libro:

In questo testo vengono presentati i modelli matematici di base utilizzati nella Big Data Analytics e vengono forniti riferimenti applicativi a questioni pratiche rilevanti. Gli strumenti matematici necessari vengono esaminati e applicati a problemi attuali di analisi dei dati, come la fedeltà alla marca, la selezione del portafoglio, l'indagine sul credito, il controllo di qualità, il raggruppamento dei prodotti, il prezzo degli asset, ecc.

- soprattutto in un contesto economico. Inoltre, vengono discusse applicazioni interdisciplinari alla biologia, alla linguistica, alla sociologia, all'ingegneria elettrica, all'informatica e all'intelligenza artificiale. Per i modelli, utilizziamo un'ampia gamma di matematiche, dalle discipline di base dell'algebra lineare numerica, della statistica e dell'ottimizzazione a quelle più specialistiche dei giochi, dei grafi e persino delle teorie della complessità.

In questo modo, copriamo tutte le tecniche rilevanti comunemente utilizzate nella Big Data Analytics. Ogni capitolo inizia con un problema pratico concreto il cui scopo principale è motivare lo studio di una particolare tecnica di Big Data Analytics.

Seguono poi i risultati matematici, tra cui importanti definizioni, affermazioni ausiliarie e conclusioni. I casi di studio aiutano ad approfondire le conoscenze acquisite applicandole in un contesto interdisciplinare. Gli esercizi servono a migliorare la comprensione della teoria sottostante.

Le soluzioni complete degli esercizi possono essere consultate dal lettore interessato alla fine del libro di testo; per alcuni di essi, che devono essere risolti numericamente, forniamo descrizioni di algoritmi in codice Python come materiale supplementare. Questo libro di testo è stato raccomandato e sviluppato per corsi universitari in Germania, Austria e Svizzera.