Big Data Analytics: Theory, Techniques, Platforms, and Applications
Demirbaga, Ümit, Aujla, Gagangeet Singh, Jindal, Anish
- 出版商: Springer
- 出版日期: 2024-05-08
- 售價: $6,290
- 貴賓價: 9.5 折 $5,976
- 語言: 英文
- 頁數: 284
- 裝訂: Hardcover - also called cloth, retail trade, or trade
- ISBN: 3031556380
- ISBN-13: 9783031556388
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相關分類:
大數據 Big-data、Data Science
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商品描述
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.
商品描述(中文翻譯)
本書向讀者介紹大數據分析。內容涵蓋大數據的背景及概念、大數據分析和雲端運算,並在前兩章中介紹設置、配置及熟悉大數據分析工作環境的過程。第三章提供有關大數據處理系統的全面資訊,從安裝這些系統到實施實際數據應用,並附上必要的程式碼。接下來的章節深入探討大數據儲存技術的細節,包括其類型、必要性、耐用性和可用性,並揭示其特性上的差異。第五和第六章引導讀者理解、配置及執行大數據系統的監控和除錯,並介紹可用的商業及開源工具。第七章提供有關一種趨勢機器學習——貝葉斯網路的資訊,這是一種概率圖模型,通過呈現一個實際的概率應用來理解因果、複雜和隱藏的關係,以可擴展的方式進行診斷和預測。第八章中的特別部分展示了不同的案例研究和應用,幫助讀者利用各種大數據分析框架來發展他們的大數據分析技能。
本書將吸引商業高管和IT經理,以及大學學生和他們的課程負責人,事實上,所有希望參與大數據世界的人都會對本書感興趣。
作者簡介
作者簡介(中文翻譯)
Gagangeet Singh Aujla 博士 [IEEE 高級會員] 是英國達勒姆大學計算機科學的助理教授及達勒姆能源研究所的研究員。在此之前,他曾擔任紐卡斯爾大學的博士後研究助理、印度塔帕爾大學的研究助理、奧地利克拉根福大學的訪問研究員,並在各種學術職位上工作超過十年。他在印度塔帕爾大學獲得博士學位,並在印度旁遮普技術大學獲得碩士和學士學位。他因在資源受限的智慧環境中可持續邊緣雲連續體的研究與開發方面的貢獻,獲得了2022年IEEE TCSC可擴展計算卓越獎(ECR)。他還因在區塊鏈和分散式帳本技術的研究和教學方面的貢獻,獲得了IEEE TEMS TC的2022年早期職業獎(亞軍)。他因設計和開發自我可持續雲數據中心的方法而獲得2018年IEEE TCSC傑出博士論文獎。他的研究文章也獲得了2021年IEEE系統期刊最佳論文獎和TIET最佳論文獎。他參與了由UKRI、EPSRC、印度科學與技術部及奧地利聯邦教育、科學與研究部頒發的各種資助研究項目。他擔任IEEE英國和愛爾蘭多樣性、平等與包容委員會的共同秘書及環境倡導者(達勒姆綠色空間)。他領導團隊組織了與不同IEEE通信學會會議(如IEEE Infocom、IEEE Globecom、IEEE ICC、ACM/IEEE UCC等)相關的研討會(BlockSecSDN、BlockCPS、SecSDN和EdgeAI)。作為對研究社群的貢獻,他擔任《Ad hoc Networks》(Elsevier)的區域編輯、《IET Smart Grid》的副編輯、《Concurrency and Computation: Practice and Experience》(Wiley)的副編輯,以及《Frontier in Internet of Things》的副編輯。他還曾擔任《IEEE Transaction on Industrial Informatics》、《IEEE Wireless Communications》、《IEEE Network》、《Neural Computing and Applications》(Springer)、《Computer Communications》(Elsevier)和《Transactions on Emerging Telecommunications》(Wiley)的客座編輯。他的研究主要集中在能源高效、韌性和智能表面(智慧城市、智慧電網、物聯網-邊緣-雲系統、醫療系統、無人機)。他在頂級期刊和交易(如IEEE TKDE、IEEE TDSC、IEEE TVT、IEEE TNSM、IEEE TNSE、IEEE TITS、IEEE TSC、IEEE TCC、IEEE TSuSC、IEEE TGCN、IEEE TII、IEEE JSAC、IEEE IoTJ、IEEE 系統期刊、IEEE WCM、IEEE 通信雜誌、IEEE Network、IEEE 消費電子雜誌、IEEE Internet Computing、IEEE IoT 雜誌、IEEE 通信標準雜誌)及會議(如IEEE ICC、IEEE Globecom、IEEE WoWMoM、IEEE Infocom、ACM Mobicom、ACM MobiHoc)上發表了多篇研究論文。