Manuale di analisi dei Big Data: Metodologie

Titolo originale:

Handbook of Big Data Analytics: Methodologies

Contenuto del libro:

L'analisi dei Big Data è il complesso processo di esame dei big data per scoprire informazioni quali correlazioni, schemi nascosti, tendenze e preferenze di utenti e clienti, per consentire a organizzazioni e aziende di prendere decisioni più informate. Questi metodi e tecnologie sono diventati onnipresenti in tutti i campi della scienza, dell'ingegneria, dell'economia e della gestione, grazie all'aumento dei modelli basati sui dati e agli sviluppi dell'ingegneria dei dati che utilizzano framework di analisi computazionale parallela e distribuita, parallelizzazione di dati e algoritmi e programmazione GPGPU. Tuttavia, permangono problemi potenziali che devono essere affrontati per consentire l'elaborazione e l'analisi dei big data in tempo reale.

Nel primo volume di questo manuale completo in due volumi, gli autori presentano diverse metodologie per supportare l'analisi dei Big Data, tra cui la gestione dei database, i framework e le architetture di elaborazione, i data lake, le strategie di ottimizzazione delle query, l'elaborazione dei dati in tempo reale, l'analisi dei flussi di dati, il Fog e l'Edge computing, l'intelligenza artificiale e i Big Data.

Il secondo volume è dedicato a un'ampia gamma di applicazioni per l'archiviazione sicura dei dati, la conservazione della privacy, le reti definite dal software (SDN), l'Internet delle cose (IoT), l'analisi del comportamento, la previsione del traffico, la classificazione basata sul genere dei dati di e-commerce, i sistemi di raccomandazione, la regressione dei Big Data con Apache Spark, l'analisi visiva del sentimento, la rete neurale wavelet tramite GPU, la previsione dei movimenti del mercato azionario e il reporting finanziario.

L'opera in due volumi mira a fornire una piattaforma unica per ricercatori, ingegneri, sviluppatori, educatori e studenti avanzati nel campo dell'analisi dei Big Data.