Tin mới nhất

Menu

Browsing "Older Posts"

CHIA SẺ EBOOK SỔ TAY CÔNG NGHỆ DỮ LIỆU LỚN

16 tháng 1 2019 / No Comments

Bộ sách bao gồm hai mươi lăm chương được tổ chức thành bốn phần chính. Phần một bao gồm các khái niệm cơ bản của công nghệ Dữ liệu lớn bao gồm cơ chế quản lý dữ liệu, mô hình dữ liệu, mô hình lưu trữ, mô hình lập trình và nền tảng lập trình. Nó cũng đi sâu vào chi tiết triển khai các công cụ truy vấn Big SQL và các hệ thống xử lý luồng lớn. Phần thứ hai tập trung vào các khía cạnh ngữ nghĩa của quản lý Dữ liệu lớn bao gồm tích hợp dữ liệu và phân tích ad hoc khám phá bên cạnh các kỹ thuật truy vấn và kết hợp mẫu có cấu trúc.


Phần thứ ba trình bày tổng quan toàn diện về xử lý đồ thị quy mô lớn. Nó bao gồm các nghiên cứu gần đây nhất trong các nền tảng xử lý đồ thị quy mô lớn, giới thiệu một số cơ chế truy vấn và khai thác đồ thị có thể mở rộng trong các lĩnh vực như mạng xã hội. Phần bốn chi tiết các ứng dụng mới đã được thực hiện nhờ sự xuất hiện nhanh chóng của các công nghệ Dữ liệu lớn như Internet-of-Things (IOT), Điện toán nhận thức và Hệ thống SCADA. Tất cả các phần của cuốn sách thảo luận về các vấn đề nghiên cứu mở, bao gồm các cơ hội tiềm năng, phát sinh từ sự tiến bộ nhanh chóng của các công nghệ Dữ liệu lớn và các yêu cầu ngày càng tăng của các lĩnh vực ứng dụng.



Được thiết kế cho các nhà nghiên cứu, chuyên gia CNTT và sinh viên tốt nghiệp, cuốn sách này là một đóng góp kịp thời cho lĩnh vực Dữ liệu lớn đang phát triển. Dữ liệu lớn đã được công nhận là một trong những công nghệ mới nổi hàng đầu sẽ có đóng góp và tác động lớn trong các lĩnh vực khoa học khác nhau và thay đổi khía cạnh của xã hội loài người trong những thập kỷ tới. Do đó, nội dung trong cuốn sách này sẽ là một công cụ thiết yếu giúp người đọc hiểu được sự phát triển và tương lai của lĩnh vực này.

LINK TẢI TÀI LIỆU: 

Chia Sẻ EBook Docker Cho Khoa Học Dữ Liệu

15 tháng 1 2019 / No Comments

Bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng các hình ảnh công cộng được biên dịch sẵn được tạo bởi các công nghệ nguồn mở chính ― Python, Jupyter, Postgres cũng như sử dụng Dockerfile để mở rộng những hình ảnh này phù hợp với mục đích cụ thể của bạn. Công nghệ Docker-Compose được kiểm tra và bạn sẽ tìm hiểu làm thế nào nó có thể được sử dụng để xây dựng một hệ thống được liên kết với dữ liệu đảo lộn của Python phía sau hậu trường và Jupyter quản lý các tác vụ nền này. Các cách thực hành tốt nhất trong việc sử dụng các hình ảnh hiện có được khám phá cũng như phát triển các hình ảnh của riêng bạn để triển khai các thuật toán tối ưu hóa và học máy hiện đại.

Bạn sẽ học được gì:

  • + Làm chủ phát triển tương tác bằng cách sử dụng nền tảng Jupyter.
  • + Chạy và xây dựng các container Docker từ đầu và từ các hình ảnh nguồn mở có sẵn công khai.
  • + Viết cơ sở hạ tầng dưới dạng mã bằng công cụ soạn thảo docker và loại tệp docker-compose.yml của nó.
  • + Triển khai ứng dụng khoa học dữ liệu đa dịch vụ trên một hệ thống dựa trên đám mây.

LINK TẢI TÀI LIỆU: