Tóm tắt nội dung
Cuốn sách này là một phần của Dự án LAMBDA (Học, Áp dụng, Nhân Phân tích Dữ liệu Lớn), được tài trợ bởi Liên minh Châu Âu, GA số 809965. Phân tích Dữ liệu bao gồm việc áp dụng các quy trình thuật toán để rút ra thông tin chuyên sâu. Ngày nay nó được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp để cho phép các tổ chức và công ty đưa ra quyết định tốt hơn cũng như xác minh hoặc bác bỏ các lý thuyết hoặc mô hình hiện có. Thuật ngữ phân tích dữ liệu thường được sử dụng thay thế cho trí thông minh, thống kê, lý luận, khai thác dữ liệu, khám phá kiến thức và những thứ khác. Mục tiêu của cuốn sách này là giới thiệu một số định nghĩa, phương pháp, công cụ, khung và giải pháp xử lý dữ liệu lớn, bắt đầu từ quá trình trích xuất thông tin và biểu diễn tri thức, thông qua xử lý và phân tích tri thức đến trực quan hóa, tạo cảm giác và những ứng dụng thực tế. Mỗi chương trong cuốn sách này đề cập đến một số khía cạnh thích hợp của chuỗi xử lý dữ liệu, với trọng tâm cụ thể là tìm hiểu Sơ đồ tri thức doanh nghiệp, Kiến trúc dữ liệu lớn ngữ nghĩa và các giải pháp Phân tích dữ liệu thông minh. Cuốn sách này hướng tới những sinh viên tốt nghiệp các ngành kỹ thuật, những khán giả chuyên nghiệp đang theo học các khóa học ngắn hạn về giáo dục liên tục và dành cho các nhà nghiên cứu từ các lĩnh vực khác nhau đang theo học các khóa học tự học. Cần có các kỹ năng cơ bản về khoa học máy tính, toán học và thống kê
Abstract:
This open access book is part of the LAMBDA Project (Learning, Applying, Multiplying Big Data Analytics), funded by the European Union, GA No. 809965. Data Analytics involves applying algorithmic processes to derive insights. Nowadays it is used in many industries to allow organizations and companies to make better decisions as well as to verify or disprove existing theories or models. The term data analytics is often used interchangeably with intelligence, statistics, reasoning, data mining, knowledge discovery, and others. The goal of this book is to introduce some of the definitions, methods, tools, frameworks, and solutions for big data processing, starting from the process of information extraction and knowledge representation, via knowledge processing and analytics to visualization, sense-making, and practical applications. Each chapter in this book addresses some pertinent aspect of the data processing chain, with a specific focus on understanding Enterprise Knowledge Graphs, Semantic Big Data Architectures, and Smart Data Analytics solutions. This book is addressed to graduate students from technical disciplines, to professional audiences following continuous education short courses, and to researchers from diverse areas following self-study courses. Basic skills in computer science, mathematics, and statistics are required
Sử dụng ứng dụng Libol Bookworm quét QRCode này để mượn và đọc tài liệu)
(Lưu ý: Sử dụng ứng dụng Bookworm để xem đầy đủ tài liệu. Bạn đọc có thể tải Bookworm từ App Store hoặc Google play với từ khóa "Libol Bookworm”)