Big Data Analytics – Il manuale del data scientist
Nell’era dei big data e agli albori della data driven economy, emerge una figura professionale in grado di analizzare, gestire, elaborare e comunicare i dati. È il data scientist, lo “scienziato dei dati”, che ha solide competenze in informatica, statistica, economia ed è in grado di far fronte alla sempre crescente complessità dei dati. Questo volume si propone come una guida completa sia per chi intenda intraprendere questa professione emergente, sia per chi, già esperto, desideri approfondire alcune tematiche. L’autore illustra le principali conoscenze relative alla gestione e all’analisi avanzata dei dati; descrive i big data e gli strumenti e le architetture che permettono di gestirli (Hadoop in particolare) e presenta i temi della data ingestion e dell’elaborazione con alcuni tool di analisi (Hive, Pig, Spark e R) le cui funzionalità sono illustrate anche tramite esempi commentati. Una parte è dedicata alla predictive analytics e mostra le tecniche per la creazione di modelli predittivi: dalla preparazione dei dati, alla scelta dell’algoritmo più adatto, alla valutazione delle performance. Il testo è un valido supporto per la comprensione dei concetti relativi all’analisi dei dati (big data o dati tradizionali), anche da parte del management aziendale che, dall’analisi avanzata, può trarre le informazioni utili ad assumere decisioni, a valutare rischi e disegnare strategie.
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Big Data – Architettura, tecnologie e metodi per l’utilizzo di grandi basi di dati
Ogni giorno nel mondo vengono creati miliardi di dati digitali. Questa mole di informazione proviene dal notevole incremento di dispositivi che automatizzano numerose operazioni – record delle transazioni di acquisto e segnali GPS dei cellulari, per esempio – e dal Web: foto, video, post, articoli e contenuti digitali generati e diffusi dagli utenti tramite i social media.
L’elaborazione di questi “big data” richiede elevate capacità di calcolo, tecnologie e risorse che vanno ben al di là dei sistemi convenzionali di gestione e immagazzinamento dei dati.
Il testo esplora il mondo dei “grandi dati” e ne offre una descrizione e classificazione, presentando le opportunità che possono derivare dal loro utilizzo.
Descrive le soluzioni software e hardware dedicate, riservando ampio spazio alle implementazioni Open Source e alle principali offerte cloud. Si propone dunque come una guida approfondita agli strumenti e alle tecnologie che permettono l’analisi e la gestione di grandi quantità di dati. Il volume è dedicato a chi, in università e in azienda (database administrator, IT manager, professionisti di Business Intelligence) intende approfondire le tematiche relative ai big data.
È, inoltre, un valido supporto per il management aziendale per comprendere come ottenere informazioni utilizzabili nei processi decisionali.
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Business Intelligence – Processi, metodi, utilizzo in azienda
La Business Intelligence comprende una serie di tecniche, processi e strumenti che, trasformando i dati in informazioni, offrono un valido supporto per l’attività dei decision maker.
Le imprese si trovano ad affrontare sfide ardue che rendono essenziali l’incremento della produttività, la riduzione dei costi e l’innovazione (nei prodotti, nei processi, nei modelli di business).
Si rendono pertanto necessarie accurate misurazioni delle performance e dei costi e analisi previsionali. Un sistema di Business Intelligence permette di trasformare dati disorganizzati, ridondanti e disomogenei in informazioni di qualità, certificate e centralizzate offrendo un valido supporto per il management nel compiere scelte operative e strategiche adeguate e tempestive.
Il volume si propone come guida di riferimento: accanto alla base teorica presenta schemi pratici consolidati che consentono di implementare i vari aspetti della Business Intelligence in azienda.
Fornisce, inoltre, regole e pattern di disegno non legati a una specifica tecnologia, ma applicabili su qualsiasi piattaforma.
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