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Big Data
59,99 € *
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Dieser Herausgeber-Band bietet eine umfassende Einführung in das Gebiet Big Data. Neben einer Markteinschätzung und grundlegenden Konzepten (semantische Modellbildung, Anfragesprachen, Konsistenzgewährung etc.) werden wichtige NoSQL-Systeme (Key/Value Store, Column Store, Document Store, Graph Database) vorgestellt und erfolgreiche Anwendungen aus unterschiedlichen Perspektiven erläutert. Eine Diskussion rechtlicher Aspekte und ein Vorschlag zum Berufsbild des Data Scientist runden das Buch ab. Damit erhält die Leserschaft Handlungsempfehlungen für die Nutzung von Big-Data-Technologien im Unternehmen.

Anbieter: buch.de
Stand: 17.02.2017
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Big Data
22,99 € *
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Dieser Herausgeber-Band bietet eine umfassende Einführung in das Gebiet Big Data. Neben einer Markteinschätzung und grundlegenden Konzepten (semantische Modellbildung, Anfragesprachen, Konsistenzgewährung etc.) werden wichtige NoSQL-Systeme (Key/Value Store, Column Store, Document Store, Graph Database) vorgestellt und erfolgreiche Anwendungen aus unterschiedlichen Perspektiven erläutert. Eine Diskussion rechtlicher Aspekte und ein Vorschlag zum Berufsbild des Data Scientist runden das Buch ab. Damit erhält die Leserschaft Handlungsempfehlungen für die Nutzung von Big-Data-Technologien im Unternehmen.

Anbieter: Thalia.de
Stand: 17.02.2017
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Data Mining
39,80 € *
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The mountains of data in modern databases conceal undiscovered knowledge that can only be brought to light with the right tools. Data Mining seeks to provide methods and algorithms to uncover previously unknown connections. The book covers the material in a one-semester university or technical college course on data mining and is conceived as a classical textbook. It includes summaries, numerous examples, and practice exercises. Prof. Dr. Jürgen Cleve , Hochschule Wismar Prof. Dr. Uwe Lämmel , Hochschule Wismar

Anbieter: ciando eBooks
Stand: 22.08.2016
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Data Mining
39,95 € *
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In den modernen Datenbanken steckt unentdecktes Wissen, das ohne geeignete Hilfsmittel kaum gefördert werden kann. Hier setzt das Data Mining an und liefert Methoden und Algorithmen, um bisher unbekannte Zusammenhänge zu entdecken. Das Buch deckt den Stoff einer einsemestrigen Vorlesung an Universitäten oder Fachhochschulen ab und ist als klassisches Lehrbuch konzipiert. Es bietet Zusammenfassungen, zahlreiche Beispiele und Übungsaufgaben. Jürgen Cleve, Uwe Lämmel ; Hochschule Wismar.

Anbieter: ciando eBooks
Stand: 07.02.2017
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Data Mining
39,95 € *
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In den modernen Datenbanken steckt unentdecktes Wissen, das ohne geeignete Hilfsmittel kaum gefördert werden kann. Hier setzt das Data Mining an und liefert Methoden und Algorithmen, um bisher unbekannte Zusammenhänge zu entdecken. Das Buch deckt den Stoff einer einsemestrigen Vorlesung an Universitäten oder Fachhochschulen ab und ist als klassisches Lehrbuch konzipiert. Es bietet Zusammenfassungen, zahlreiche Beispiele und Übungsaufgaben. Jürgen Cleve, Uwe Lämmel ; Hochschule Wismar.

Anbieter: ciando eBooks
Stand: 15.11.2016
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Data Science For Dummies
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Discover how data science can help you gain in-depth insightinto your business - the easy way! Jobs in data science abound, but few people have the datascience skills needed to fill these increasingly important roles inorganizations. Data Science For Dummies is the perfectstarting point for IT professionals and students interested inmaking sense of their organization´s massive data sets andapplying their findings to real-world business scenarios. Fromuncovering rich data sources to managing large amounts of datawithin hardware and software limitations, ensuring consistency inreporting, merging various data sources, and beyond, you´lldevelop the know-how you need to effectively interpret data andtell a story that can be understood by anyone in yourorganization. * Provides a background in data science fundamentals beforemoving on to working with relational databases and unstructureddata and preparing your data for analysis * Details different data visualization techniques that can beused to showcase and summarize your data * Explains both supervised and unsupervised machine learning,including regression, model validation, and clusteringtechniques * Includes coverage of big data processing tools like MapReduce,Hadoop, Dremel, Storm, and Spark It´s a big, big data world out there - let DataScience For Dummies help you harness its power and gain acompetitive edge for your organization.

Anbieter: Thalia.de
Stand: 17.02.2017
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Data Warehouse Blueprints
33,99 € *
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Data-Warehouse-Lösungen mit Blueprints erfolgreich umsetzen Dieses Buch gibt Ihnen einen Überblick über eine typische Data-Warehouse-Architektur und zeigt anhand von zahlreichen Best Practice-Beispielen, wie Sie die einzelnen Komponenten eines Data Warehouses realisieren und betreiben können. Skalierbarkeit, Performance und Integration sind dabei die wichtigsten Erfolgsfaktoren. Der kompakte und kompetente Leitfaden für Ihr Projekt Warum benötigt man eine Staging Area? Wie sollen fehlende oder fehlerhafte Daten beim Ladeprozess behandelt werden? Ist es zweckmäßiger, einen oder mehrere Data Marts zu erstellen? Wo werden die Daten aus verschiedenen Datenquellen integriert und wie sollen sie historisiert werden? Zu diesen und vielen weiteren Fragen erhalten Sie Antworten sowie Tipps und Tricks aus der Praxis. Wertvolles Know-how aus der Praxis Profitieren Sie von der langjährigen Erfahrung der Autoren. Die vorgestellten Konzepte und Vorgehensweisen haben sich bereits in zahlreichen Projekten bewährt. EXTRA: E-Book inside AUS DEM INHALT Einleitung Architektur Datenmodellierung Datenintegration Design der DWH-Schichten Physisches Datenbankdesign BI-Anwendungen Betrieb

Anbieter: Thalia.de
Stand: 17.02.2017
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Data Science For Dummies
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Discover how data science can help you gain in-depth insight into your business – the easy way! Jobs in data science abound, but few people have the data science skills needed to fill these increasingly important roles in organizations. Data Science For Dummies is the perfect starting point for IT professionals and students interested in making sense of their organization’s massive data sets and applying their findings to real-world business scenarios. From uncovering rich data sources to managing large amounts of data within hardware and software limitations, ensuring consistency in reporting, merging various data sources, and beyond, you’ll develop the know-how you need to effectively interpret data and tell a story that can be understood by anyone in your organization. Provides a background in data science fundamentals before moving on to working with relational databases and unstructured data and preparing your data for analysis Details different data visualization techniques that can be used to showcase and summarize your data Explains both supervised and unsupervised machine learning, including regression, model validation, and clustering techniques Includes coverage of big data processing tools like MapReduce, Hadoop, Dremel, Storm, and Spark It’s a big, big data world out there – let Data Science For Dummies help you harness its power and gain a competitive edge for your organization.

Anbieter: ciando eBooks
Stand: 22.08.2016
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Microsoft Big Data Solutions
34,99 € *
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Tap the power of Big Data with Microsoft technologies Big Data is here, and Microsofts new Big Data platform is a valuable tool to help your company get the very most out of it. This timely book shows you how to use HDInsight along with HortonWorks Data Platform for Windows to store, manage, analyze, and share Big Data throughout the enterprise. Focusing primarily on Microsoft and HortonWorks technologies but also covering open source tools, Microsoft Big Data Solutions explains best practices, covers on-premises and cloud-based solutions, and features valuable case studies. Best of all, it helps you integrate these new solutions with technologies you already know, such as SQL Server and Hadoop. Walks you through how to integrate Big Data solutions in your company using Microsofts HDInsight Server, HortonWorks Data Platform for Windows, and open source tools Explores both on-premises and cloud-based solutions Shows how to store, manage, analyze, and share Big Data through the enterprise Covers topics such as Microsofts approach to Big Data, installing and configuring HortonWorks Data Platform for Windows, integrating Big Data with SQL Server, visualizing data with Microsoft and HortonWorks BI tools, and more Helps you build and execute a Big Data plan Includes contributions from the Microsoft and HortonWorks Big Data product teams If you need a detailed roadmap for designing and implementing a fully deployed Big Data solution, youll want Microsoft Big Data Solutions. Adam Jorgensen is the President of Pragmatic Works and the Executive Vice President of PASS. He has extensive experience with data warehousing, analytics, and NoSQL architectures. James Rowland-Jones is a principal consultant for The Big Bang Data Company. He specializes in big data warehouse solutions that leverage SQL Server Parallel Data Warehouse and Hadoop ecosystems. John Welch is Vice President of Software Development at Pragmatic Works, where he leads the development of a suite of BI and data products for SQL Server and related technologies. Dan Clark is a senior BI consultant for Pragmatic Works. Dan has published several books and numerous articles on .NET programming and BI development. Christopher Price is a senior consultant with Microsoft. His focus is on ETL, data integration, data quality, MDM, SSAS, SharePoint, and all things big data. Brian Mitchell is the lead architect of the Microsoft Big Data Center of Expertise. He focuses exclusively on DW/BI solutions.

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Stand: 22.08.2016
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Relational Data Clustering
88,26 € *
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A culmination of the authors´ years of extensive research on this topic, Relational Data Clustering: Models, Algorithms, and Applications addresses the fundamentals and applications of relational data clustering. It describes theoretic models and algorithms and, through examples, shows how to apply these models and algorithms to solve real-world problems.After defining the field, the book introduces different types of model formulations for relational data clustering, presents various algorithms for the corresponding models, and demonstrates applications of the models and algorithms through extensive experimental results. The authors cover six topics of relational data clustering:Clustering on bi-type heterogeneous relational dataMulti-type heterogeneous relational data Homogeneous relational data clusteringClustering on the most general case of relational dataIndividual relational clustering frameworkRecent research on evolutionary clusteringThis book focuses on both practical algorithm derivation and theoretical framework construction for relational data clustering. It provides a complete, self-contained introduction to advances in the field.

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Stand: 17.02.2017
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