Labor für Data Warehousing und Data Mining

Die Analyse großer Datenmengen ist eine Notwendigkeit. Sogar populärwissenschaftliche Bücher wie "Super Cruncher" liefern überzeugende Beispiele, in denen große Datenmengen zu Entdeckungen und Intuitionen führen, die selbst Experten überraschen. Jedes Unternehmen profitiert von der Sammlung und Analyse seiner Daten: Krankenhäuser können Trends und Anomalien in ihren Patientenakten erkennen, Suchmaschinen können bessere Rankings und Anzeigenplatzierungen erzielen und Umwelt- und Gesundheitsbehörden können Muster und Anomalien in ihren Daten erkennen. Die Liste geht weiter mit Cybersicherheit und Erkennung von Computernetzwerkeinbrüchen; Überwachung des Energieverbrauchs von Haushaltsgeräten; Musteranalyse in Bioinformatik und pharmazeutischen Daten; Finanz- und Business-Intelligence-Daten; Erkennen von Trends in Blogs, Twitter und vielem mehr. Speicher ist kostengünstig und wird immer billiger, ebenso wie Datensensoren. Somit ist das Sammeln und Speichern von Daten einfacher als je zuvor.

Autorentext

N. Raghava Rao a 15 ans d'expérience en enseignement. Il travaille actuellement avec l'Institut d'ingénierie aéronautique Dundigal, Hyderabad, Pune. Il est titulaire d'un diplôme d'études supérieures en M. Tech, qualifié TS-SET en informatique et applications et poursuit actuellement un doctorat. en informatique et en ingénierie dans le domaine de l'apprentissage automatique.