Чаллавала Ш MySQL 8 для больших данных

Эффективная обработка данных • Знакомство с особенностями MySQL 8 и методами их использования для обработки больших данных • Открытие новых возможностей MySQL 8 по управлению структурированными и неструктурированными большими данными • Интеграция MySQL 8 и Hadoop с целью эффективной об-работки данных • Изучение различных видов соединений и объединений для эффективной обработки больших данных • Ускорение обработки больших данных • Реализация высокодоступных решений для больших данных • Среди организаций, работающих с крупными объемами данных на регулярной основе, реляционная система управления базами данных MySQL стала популярным решением по обработке структурированных больших данных • В этой книге вы познакомитесь с тем, как администраторы баз данных могли бы использовать MySQL для обработки миллиардов записей и извлечения данных с производительностью, сравнимой или превосходящей коммерческие решения для СУБД с более высокими затратами

Коттедж спроектирован так, чтобы игровая зона частично была открытой, а частично закрывалась. Просторные комнаты, два этажа, открытая терраса - что еще нужно куклам для полного комфорта? Изысканный стиль, в котором создан этот коттедж, приятно удивит вас. Шторы на окнах, украшения из цветов, красивые рамы - все подчиняется единому архитектурному замыслу. Коттедж выглядит очень презентабельно, он продуман до мельчайших деталей • Роскошный коттедж "Мечта" подходит для любых кукол, высота которых колеблется в пределах 25–30 см • Количество деталей: 138 • Высота потолков 35 см • Размер в собранном виде: высота 83 см, длина 62 см, глубина 34 см • Материал: дерево

Кабель-адаптер для передачи данных

В этой книге представлены теоретические основы организации систем больших данных и поясняется, каким образом они воплощаются на практике. В ней рассматривается лямбда-архитектура, предназначенная для построения подобных систем, и на примере конкретного веб-приложения поясняются особенности реализации всех уровней этой архитектуры с помощью инструментальных средств вроде Hadoop, Cassandra и Storm. Для чтения этой книги не требуется предварительное знакомство с особенностями анализа крупномасштабных данных или баз данных типа NoSQL, хотя полезно знать о традиционных базах данных. Книга рассчитана на читателей, стремящихся освоить принципы построения систем больших данных и внедрить их на практике

В представленном учебнике рассматриваются базовые аспекты профессиональной части дисциплин, непосредственно связанных с технологиями работы с большими данными, например, «Компьютерный анализ», «Большие данные», «Слияние данных» и т.п. профессионального учебного цикла по специальностям среднего профессионального образования «Прикладная математика и информатика», «Информационные системы» и «Организация и технология защиты информации» • Рассмотрены основные аспекты работы с большими данными, методы и технологии «Big Data» и «Data Mining», а также общие приемы интеллектуального анализа данных. В качестве инструментальной среды разработки используется интегрированный пакет MatLab версий 6.5 и выше

Работа посвящена проблемам применения в юридической профессии информационных технологий, основанных на использовании больших данных. В первом разделе рассматриваются теоретические вопросы интерпретации больших данных, а также ряд ограничений применения, основанных на больших данных технологий в сфере социальной координации. Во втором разделе анализируется опыт практического применения ряда технологий для юридических целей. В третьем разделе описываются результаты эксперимента по применению технологий искусственного интеллекта для упрощения текстов российских нормативных правовых актов. Работа носит междисциплинарный характер и адресована органам государственной власти, специалистам в сфере юриспруденции и IT, обеспечивающим внедрение информационных технологий в практику государственного управления, преподавателям образовательных учреждений, научным работникам

Казалось бы, термин «большие данные» понятен и доступен только специалистам. Но автор этой книги доказывает, что анализ данных можно организовать и в простом, понятном, очень эффективном и знакомом многим Excel. Причем не важно, сколько велик ваш массив данных. Техники, предложенные в этой книге, будут полезны и владельцу небольшого интернет-магазина, и аналитику крупной торговой компании. Вы перестанете бояться больших данных, научитесь видеть в них нужную вам информацию и сможете проанализировать предпочтения ваших клиентов и предложить им новые продукты, оптимизировать денежные потоки и складские запасы, другими словами, повысите эффективность работы вашей организации. Книга будет интересна маркетологам, бизнес-аналитикам и руководителям разных уровней которым важно владеть статистикой для прогнозирования и планирования будущей деятельности компаний

Автор этой книги понятным неспециалисту языком рассказывает о том, что такое большие данные, как они меняют мир и что нужно делать, чтобы повысить уровень аналитики в своей организации и принимать взвешенные решения, основанные на информации.Из этой книги вы узнаете:- что такое большие данные, почему они важны и в чем их преимущества;- каковы основные источники больших данных;- какие технологии и процессы помогут совладать с ними;- что отличает хорошего аналитика и хорошую аналитическую команду;- и как привить культуру анализа и инноваций в своей компании.Большие данные проникают повсюду. Число источников больших данных растет. Правильное использование и анализ информации могут стать вашим конкурентным преимуществом

Принятие решений на основе больших данных коренным образом меняет то, как мы работаем и живем. Имея доступ к почти не ограниченной корпоративной информации, руководители предприятий часто не понимают, что с ней делать • Для тех, кто хочет модернизировать свой подход к обработке и аналитике данных и использовать их на благо бизнеса, написана эта книга. В ней автор объясняет, что из себя представляет «озеро данных», зачем оно нужно и как построить его в своей компании, руководствуясь опытом успешных корпораций • Книга основана на беседах с сотрудниками из более чем 100 организаций: от транснациональных гигантов, таких как Google и Microsoft, до мелких правительственных предприятий. Все они находятся на разных стадиях развертывания «озер данных», причем большинство крупных предприятий сегодня либо уже создали, либо находятся в процессе создания «озер данных»

Сегодня Big Data - это большой бизнес. Нашей жизнью управляет информация, и извлечение выгоды из нее становится центральным моментом в работе современных организаций. Не важно кто вы - деловой человек, работающий с аналитикой, начинающий программист или разработчик, - "Теоретический минимум по Big Data" позволит разобраться в основах новой и стремительно развивающейся отрасли обработки больших данных.Хотите узнать о больших данных и механизмах работы с ними? Каждому алгоритму посвящена отдельная глава, в которой не только объясняются основные принципы работы, но и даются примеры использования в реальных задачах. Большое количество иллюстраций и простые комментарии позволят легко разобраться в самых сложных аспектах Big Data."Отличная визуализация концепций машинного обучения позволяет "нетехнарям" интуитивно понять сложные абстрактные понятия

Сборник включает обзоры и рефераты работ, посвящённых актуальным проблемам больших данных в социальном и гуманитарном знании • Для научных работников, преподавателей вузов, аспирантов и студентов