Analítica práctica de Big Data: Técnicas prácticas para implementar analítica empresarial y aprendizaje automático utilizando Hadoop, Spark, NoSQL y R

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Título original:

Practical Big Data Analytics: Hands-on techniques to implement enterprise analytics and machine learning using Hadoop, Spark, NoSQL and R

Contenido del libro:

Obtenga el control de su organización de Big Data utilizando el poder de la ciencia de datos y análisis.

Características principales

⬤ Un compañero perfecto para impulsar sus habilidades de almacenamiento, procesamiento y análisis de Big Data para ayudarlo a tomar decisiones comerciales informadas.

⬤ Trabaje con las mejores herramientas como Apache Hadoop, R, Python y Spark para plataformas NoSQL para realizar análisis masivos en línea.

⬤ Obtenga consejos de expertos sobre inferencia estadística, aprendizaje automático, modelado matemático y visualización de datos para Big Data.

Descripción del libro

La analítica de Big Data se refiere a las estrategias utilizadas por las organizaciones para recopilar, organizar y analizar grandes cantidades de datos con el fin de descubrir valiosas perspectivas de negocio que, de otro modo, no podrían analizarse a través de los sistemas tradicionales. Crear una solución de Big Data y aprendizaje automático rentable a escala empresarial para descubrir información y valor a partir de los datos de su organización es todo un reto. Hoy en día, con cientos de nuevos sistemas de Big Data, paquetes de aprendizaje automático y herramientas de BI, seleccionar la combinación adecuada de tecnologías es un reto aún mayor. Este libro le ayudará a hacerlo.

Con la ayuda de esta guía, usted será capaz de cerrar la brecha entre el mundo teórico de la tecnología con la realidad práctica de la construcción de Big Data corporativo y plataformas de ciencia de datos. Obtendrá una exposición práctica a Hadoop y Spark, construirá cuadros de mando de aprendizaje automático utilizando R y R Shiny, creará aplicaciones basadas en web utilizando bases de datos NoSQL como MongoDB e incluso aprenderá a escribir código R para redes neuronales.

Al final del libro, usted tendrá una comprensión muy clara y concreta de lo que significa el análisis de Big Data, cómo impulsa los ingresos para las organizaciones, y cómo usted puede desarrollar su propia solución de análisis de Big Data utilizando diferentes herramientas y métodos articulados en este libro.

Lo que aprenderá

⬤ Obtenga una visión de 360 grados en el mundo de Big Data, ciencia de datos y aprendizaje automático.

⬤ Amplia gama de temas técnicos y empresariales de análisis de Big Data que satisface los intereses de los expertos técnicos, así como los ejecutivos de TI corporativos.

⬤ Obtenga experiencia práctica con Big Data estándar de la industria y herramientas de aprendizaje automático como Hadoop, Spark, MongoDB, KDB + y R.

⬤ Crear cuadros de mando de BI de aprendizaje automático de grado de producción utilizando R y R Shiny con instrucciones paso a paso.

⬤ Aprenda a combinar Big Data de código abierto, aprendizaje automático y herramientas de BI para crear aplicaciones de análisis empresarial de bajo coste.

⬤ Entender las estrategias corporativas para proyectos exitosos de Big Data y ciencia de datos.

⬤ Ir más allá de la analítica de propósito general para desarrollar aplicaciones Big Data de vanguardia utilizando tecnologías emergentes.