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Handbook Of Big Data Analytics

Author: Wolfgang Karl Härdle
Publisher: Springer
ISBN: 3319182846
Size: 18.41 MB
Format: PDF, ePub, Mobi
View: 6881
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Addressing a broad range of big data analytics in cross-disciplinary applications, this essential handbook focuses on the statistical prospects offered by recent developments in this field. To do so, it covers statistical methods for high-dimensional problems, algorithmic designs, computation tools, analysis flows and the software-hardware co-designs that are needed to support insightful discoveries from big data. The book is primarily intended for statisticians, computer experts, engineers and application developers interested in using big data analytics with statistics. Readers should have a solid background in statistics and computer science.

Big Data Analytics

Author:
Publisher: Elsevier
ISBN: 0444634975
Size: 47.91 MB
Format: PDF, ePub
View: 5646
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While the term Big Data is open to varying interpretation, it is quite clear that the Volume, Velocity, and Variety (3Vs) of data have impacted every aspect of computational science and its applications. The volume of data is increasing at a phenomenal rate and a majority of it is unstructured. With big data, the volume is so large that processing it using traditional database and software techniques is difficult, if not impossible. The drivers are the ubiquitous sensors, devices, social networks and the all-pervasive web. Scientists are increasingly looking to derive insights from the massive quantity of data to create new knowledge. In common usage, Big Data has come to refer simply to the use of predictive analytics or other certain advanced methods to extract value from data, without any required magnitude thereon. Challenges include analysis, capture, curation, search, sharing, storage, transfer, visualization, and information privacy. While there are challenges, there are huge opportunities emerging in the fields of Machine Learning, Data Mining, Statistics, Human-Computer Interfaces and Distributed Systems to address ways to analyze and reason with this data. The edited volume focuses on the challenges and opportunities posed by "Big Data" in a variety of domains and how statistical techniques and innovative algorithms can help glean insights and accelerate discovery. Big data has the potential to help companies improve operations and make faster, more intelligent decisions. Review of big data research challenges from diverse areas of scientific endeavor Rich perspective on a range of data science issues from leading researchers Insight into the mathematical and statistical theory underlying the computational methods used to address big data analytics problems in a variety of domains

Handbook Of Statistical Analysis And Data Mining Applications

Author: Robert Nisbet
Publisher: Elsevier
ISBN: 0124166458
Size: 72.80 MB
Format: PDF, ePub
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Handbook of Statistical Analysis and Data Mining Applications, Second Edition, is a comprehensive professional reference book that guides business analysts, scientists, engineers and researchers, both academic and industrial, through all stages of data analysis, model building and implementation. The handbook helps users discern technical and business problems, understand the strengths and weaknesses of modern data mining algorithms and employ the right statistical methods for practical application. This book is an ideal reference for users who want to address massive and complex datasets with novel statistical approaches and be able to objectively evaluate analyses and solutions. It has clear, intuitive explanations of the principles and tools for solving problems using modern analytic techniques and discusses their application to real problems in ways accessible and beneficial to practitioners across several areas—from science and engineering, to medicine, academia and commerce. Includes input by practitioners for practitioners Includes tutorials in numerous fields of study that provide step-by-step instruction on how to use supplied tools to build models Contains practical advice from successful real-world implementations Brings together, in a single resource, all the information a beginner needs to understand the tools and issues in data mining to build successful data mining solutions Features clear, intuitive explanations of novel analytical tools and techniques, and their practical applications

Smart Data Analytics

Author: Andreas Wierse
Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG
ISBN: 3110461919
Size: 40.12 MB
Format: PDF, ePub, Mobi
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Wenn in Datenbergen wertvolle Geheimnisse schlummern, aus denen Profit erzielt werden soll, dann geht es um Big Data. Doch wie schöpft man aus »großen Daten« echte Werte, wenn man nicht gerade Google ist? Um aus Unternehmens-, Maschinen- oder Sensordaten einen Ertrag zu erzielen, reicht Big Data-Technologie allein nicht aus. Entscheidend sind die übergeordneten Innovations prozesse: die smarte Analyse von Big Data. Erst durch den kompetenten Einsatz der richtigen Werkzeuge und Techniken werden aus Big Data tatsächlich Smart Data. Das Praxishandbuch Smart Data Analytics gibt einen Überblick über die Technologie, die bei der Analyse von großen und heterogenen Datenmengen – inklusive Echtzeitdaten – zum Einsatz kommt. Elf Praxisbeispiele zeigen die konkrete Anwendung in kleinen und mittelständischen Unternehmen. So erfahren Sie, wie Sie Ihr Smart Data Analytics-Projekt in Ihrem eigenen Unternehmen vorbereiten und umsetzen können. Das Buch erläutert neben den organisatorischen Aspekten auch die rechtlichen Rahmenbedingungen. Und es zeigt, wie Sie sowohl den Nutzen bewerten können, der aus den Daten gezogen werden soll, als auch den Aufwand, den Sie dafür betreiben müssen. Denn Smart Data steht für mehr als nur die Untersuchung großer Datenmengen: Smart Data Analytics ist der Schlüssel zu einem smarten Umgang mit Ihren Unternehmensdaten und hilft, bislang unentdecktes Potenzial zu entdecken. Dr. Andreas Wierse studierte Mathematik und promovierte in den Ingenieurwissenschaften im Bereich Visualisierung, seit 2011 unterstützt er mittelständische Unternehmen rund um Big und Smart Data Technologie. Dr. Till Riedel lehrt als Informatiker am KIT und koordiniert im Smart Data Solution Center Baden-Württemberg und Smart Data Innovation Lab Forschung und Innovation auf industriellen Datenschätzen.

Handbook Of Big Data

Author: Peter Bühlmann
Publisher: CRC Press
ISBN: 1482249081
Size: 11.74 MB
Format: PDF, ePub, Docs
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Handbook of Big Data provides a state-of-the-art overview of the analysis of large-scale datasets. Featuring contributions from well-known experts in statistics and computer science, this handbook presents a carefully curated collection of techniques from both industry and academia. Thus, the text instills a working understanding of key statistical and computing ideas that can be readily applied in research and practice. Offering balanced coverage of methodology, theory, and applications, this handbook: Describes modern, scalable approaches for analyzing increasingly large datasets Defines the underlying concepts of the available analytical tools and techniques Details intercommunity advances in computational statistics and machine learning Handbook of Big Data also identifies areas in need of further development, encouraging greater communication and collaboration between researchers in big data sub-specialties such as genomics, computational biology, and finance.

The Data Science Handbook

Author: Field Cady
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 1119092949
Size: 69.99 MB
Format: PDF
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A comprehensive overview of data science covering the analytics, programming, and business skills necessary to master the discipline Finding a good data scientist has been likened to hunting for a unicorn: the required combination of technical skills is simply very hard to find in one person. In addition, good data science is not just rote application of trainable skill sets; it requires the ability to think flexibly about all these areas and understand the connections between them. This book provides a crash course in data science, combining all the necessary skills into a unified discipline. Unlike many analytics books, computer science and software engineering are given extensive coverage since they play such a central role in the daily work of a data scientist. The author also describes classic machine learning algorithms, from their mathematical foundations to real-world applications. Visualization tools are reviewed, and their central importance in data science is highlighted. Classical statistics is addressed to help readers think critically about the interpretation of data and its common pitfalls. The clear communication of technical results, which is perhaps the most undertrained of data science skills, is given its own chapter, and all topics are explained in the context of solving real-world data problems. The book also features: • Extensive sample code and tutorials using Python™ along with its technical libraries • Core technologies of “Big Data,” including their strengths and limitations and how they can be used to solve real-world problems • Coverage of the practical realities of the tools, keeping theory to a minimum; however, when theory is presented, it is done in an intuitive way to encourage critical thinking and creativity • A wide variety of case studies from industry • Practical advice on the realities of being a data scientist today, including the overall workflow, where time is spent, the types of datasets worked on, and the skill sets needed The Data Science Handbook is an ideal resource for data analysis methodology and big data software tools. The book is appropriate for people who want to practice data science, but lack the required skill sets. This includes software professionals who need to better understand analytics and statisticians who need to understand software. Modern data science is a unified discipline, and it is presented as such. This book is also an appropriate reference for researchers and entry-level graduate students who need to learn real-world analytics and expand their skill set. FIELD CADY is the data scientist at the Allen Institute for Artificial Intelligence, where he develops tools that use machine learning to mine scientific literature. He has also worked at Google and several Big Data startups. He has a BS in physics and math from Stanford University, and an MS in computer science from Carnegie Mellon.

Statistik Workshop F R Programmierer

Author: Allen B. Downey
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3868993436
Size: 69.92 MB
Format: PDF, Mobi
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Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

Data Science F R Dummies

Author: Lillian Pierson
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 352780675X
Size: 28.28 MB
Format: PDF, Kindle
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Daten, Daten, Daten ?, Sie haben schon Kenntnisse in Excel und Statistik, wissen aber noch nicht, wie all die Datensï¿1⁄2tze helfen sollen, bessere Entscheidungen zu treffen? Von Lillian Pierson bekommen Sie das dafï¿1⁄2r notwendige Handwerkszeug: Bauen Sie Ihre Kenntnisse in Statistik, Programmierung und Visualisierung aus. Nutzen Sie Python, R, SQL, Excel und KNIME. Zahlreiche Beispiele veranschaulichen die vorgestellten Methoden und Techniken. So kï¿1⁄2nnen Sie die Erkenntnisse dieses Buches auf Ihre Daten ï¿1⁄2bertragen und aus deren Analyse unmittelbare Schlï¿1⁄2sse und Konsequenzen ziehen.

Datenanalyse Mit Python

Author: Wes McKinney
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960102143
Size: 25.69 MB
Format: PDF, ePub
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Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

Handbook Of Research On Big Data Storage And Visualization Techniques

Author: Segall, Richard S.
Publisher: IGI Global
ISBN: 1522531432
Size: 21.29 MB
Format: PDF, ePub, Mobi
View: 3966
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The digital age has presented an exponential growth in the amount of data available to individuals looking to draw conclusions based on given or collected information across industries. Challenges associated with the analysis, security, sharing, storage, and visualization of large and complex data sets continue to plague data scientists and analysts alike as traditional data processing applications struggle to adequately manage big data. The Handbook of Research on Big Data Storage and Visualization Techniques is a critical scholarly resource that explores big data analytics and technologies and their role in developing a broad understanding of issues pertaining to the use of big data in multidisciplinary fields. Featuring coverage on a broad range of topics, such as architecture patterns, programing systems, and computational energy, this publication is geared towards professionals, researchers, and students seeking current research and application topics on the subject.