Dunkle Daten

Wir werden von Daten überschwemmt, von wissenschaftlichen Daten, medizinischen Daten, demografischen Daten, Finanzdaten und Marketingdaten. Die Menschen haben keine Zeit, sich mit diesen Daten zu befassen, und so geraten sie mit der Zeit in Vergessenheit - daher der Begriff "dunkle Daten". Die menschliche Aufmerksamkeit ist zu einer kostbaren Ressource geworden. Wir müssen also Wege finden, um die Daten automatisch zu analysieren, automatisch zu klassifizieren, automatisch zusammenzufassen, automatisch Trends zu entdecken und zu charakterisieren und automatisch Anomalien zu erkennen. Dies ist einer der aktivsten und aufregendsten Bereiche in der Datenbankforschung. Forscher aus Bereichen wie Statistik, Visualisierung, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen leisten einen Beitrag zu diesem Bereich der dunklen Daten. Die Breite des Feldes macht es schwierig, die außergewöhnlichen Fortschritte der letzten Jahrzehnte zu erfassen. Das Buch gibt eine kurze Einführung in die Konzepte von Dark Data, Big Data und Data Mining mit besonderem Schwerpunkt auf der Datenanalyse. Anschließend werden die Konzepte und Techniken, die der Klassifizierung, Vorhersage, Assoziation und dem Clustering zugrunde liegen, Kapitel für Kapitel vorgestellt.

Autorentext

Munyi Felister Wanyaga è docente presso il Thika Technical Training Institute e la Mount Kenya University. Ha conseguito un master in tecnologia dell'informazione. Ha pubblicato numerosi articoli sulla tecnologia dell'informazione e ha partecipato a conferenze internazionali. I suoi interessi di ricerca riguardano principalmente la sicurezza informatica, il cloud computing e i dark data.