Scienza dei dati e analisi dei dati: Opportunità e sfide

Titolo originale:

Data Science and Data Analytics: Opportunities and Challenges

Contenuto del libro:

La scienza dei dati è un campo multidisciplinare che utilizza metodi, processi, algoritmi e sistemi scientifici per estrarre conoscenze e approfondimenti da dati strutturati (etichettati) e non strutturati (non etichettati). È il futuro dell'intelligenza artificiale (AI) e una necessità del futuro per rendere le cose più semplici e produttive. In parole povere, la scienza dei dati è la scoperta dei dati o la scoperta di modelli nascosti (come comportamenti complessi, tendenze e deduzioni) dai dati. Inoltre, i Big Data analytics/data analytics sono i meccanismi di analisi utilizzati dai data scientist nella scienza dei dati. Diversi strumenti, come Hadoop, R, ecc. vengono utilizzati per analizzare questa grande quantità di dati per prevedere informazioni preziose e per prendere decisioni. Si noti che i dati strutturati possono essere facilmente analizzati da strumenti di business intelligence efficienti (disponibili), mentre la maggior parte dei dati (l'80% dei dati entro il 2020) è in forma non strutturata e richiede strumenti di analisi avanzati. Tuttavia, l'analisi di questi dati ci pone di fronte a diversi problemi, come la complessità, la scalabilità, le perdite di privacy e i problemi di fiducia.

La scienza dei dati ci aiuta a estrarre informazioni o intuizioni significative da dati non strutturati, complessi o di grandi dimensioni (disponibili o archiviati virtualmente nel cloud). Il libro Data Science and Data Analytics: Opportunities and Challenges copre tutte le possibili aree, le applicazioni con le relative problematiche e le sfide di questo campo emergente in modo dettagliato con un'analisi/taxonomia comparativa.

CARATTERISTICHE.

⬤ Fornisce il concetto di scienza dei dati, gli strumenti e gli algoritmi che esistono per molte applicazioni utili.

⬤ Fornisce molte sfide e opportunità nella scienza dei dati e nell'analisi dei dati che aiutano i ricercatori a identificare le lacune o i problemi della ricerca.

⬤ Identifica molte aree e usi della scienza dei dati nell'era smart.

⬤ Applica la scienza dei dati all'agricoltura, alla sanità, al graph mining, all'istruzione, alla sicurezza, ecc.

Accademici, scienziati dei dati e operatori di borsa dell'industria e del commercio troveranno questo libro utile per progettare strategie ottimali per migliorare la produttività della loro azienda.