📚معرفی کتاب
📌کتابچه راهنمای پژوهشگر در تجزیه و تحلیل عظیم‌داده
"Research Practitioner's Handbook on Big Data Analytics"
📌نویسندگان: S. Sasikala, Renuka Devi D
📌این کتاب در سال 2023 و توسط Apple Academic Press انتشار یافته است.
📍 این کتاب با معرفی مفهوم عظیم‌داده بر مفاهیم اصلی تجزیه و تحلیل داده‌های عظیم، ابزارها، تکنیک‌ها و روش‌شناسی از دیدگاه‌های پژوهشی تمرکز دارد و می‌تواند راهنمایی جامع با ترکیبی از بینش‌های نظری و رویکردهای عملی را ارائه دهد که طیف وسیعی از خوانندگان را پوشش می‌دهد. این کتاب همچنین توضیح می‌دهد که چگونه می‌توان از تجزیه و تحلیل عظیم‌داده‌ها برای استخراج بینش‌های ارزشمند از مجموعه داده‌های بزرگ و تصمیم‌گیری آگاهانه استفاده کرد.
📍نویسندگان جنبه‌های مختلف تجزیه و تحلیل عظیم‌داده، از جمله؛ جمع‌آوری، پیش‌پردازش، ذخیره‌سازی، تکنیک‌های تجزیه و تحلیل و نیز تصویرسازی‌داده‌ها را پوشش می‌دهند. آن‌ها درباره ابزارها و فناوری‌های رایج مورد استفاده در تجزیه و تحلیل داده‌های عظیم مانند Hadoop ،Apache Spark و الگوریتم‌های یادگیری ماشین بحث می‌کنند. یکی از تاکیدهای اصلی کتاب بر روی روش تحقیق در تجزیه و تحلیل داده‌های عظیم است. این کتاب همچنین، راهنمایی در مورد فرمول‌بندی سؤالات پژوهش، طراحی آزمایش‌ها، انتخاب تکنیک‌های مناسب تجزیه و تحلیل داده‌ها و تفسیر نتایج ارائه می‌کند. در ادامه نویسندگان بر اهمیت اخلاق و ملاحظات حریم خصوصی در پژوهش‌های عظیم‌داده تاکید می‌کنند.
📍در این کتاب، مطالعات موردی و نمونه‌هایی در دنیای واقعی برای نشان دادن مفاهیم و تکنیک‌های مورد بحث ارائه شده‌اند. این مطالعات موردی نشان می‌دهد که چگونه تجزیه و تحلیل عظیم‌داده‌ها با موفقیت در حوزه‌های مختلف مانند مراقبت‌های بهداشتی، کسب و کار، اجتماعی و آموزشی به کار گرفته شده است. علاوه بر این، کتاب حاضر به چالش‌ها و محدودیت‌های مرتبط با تجزیه و تحلیل عظیم‌داده‌ها، مانند مسائل مربوط به کیفیت داده، نگرانی‌های مقیاس پذیری، و پیامدهای اخلاقی می‌پردازد. برای غلبه بر این چالش‌ها و نیز به حداکثر رساندن ارزش عظیم‌داده، استراتژی‌ها و به روش‌هایی را ارائه می‌دهد.
📍به طور کلی، این کتاب به عنوان یک راهنمای عملی برای پژوهشگران و متخصصانی عمل می‌کند که می‌خواهند از قدرت تجزیه و تحلیل داده‌های عظیم استفاده کنند و آن‌ها را با دانش و مهارت‌های لازم برای انجام پژوهش‌های مؤثر و استفاده از این نوع داده‌ها برای بینش و تصمیم‌گیری معنادار مجهز می‌کند.
این کتاب را می‌توانید در پست بعد دریافت نمایید.
#معرفی_کتاب
#عظیم_داده
#زهرا_رفیعی‌پور
@BigData_BusinessAnalytics
http://www.bdbanalytics.ir
📌کتابچه راهنمای پژوهشگر در تجزیه و تحلیل عظیم‌داده
"Research Practitioner's Handbook on Big Data Analytics"
📌نویسندگان: S. Sasikala, Renuka Devi D
📌این کتاب در سال 2023 و توسط Apple Academic Press انتشار یافته است.
📍 این کتاب با معرفی مفهوم عظیم‌داده بر مفاهیم اصلی تجزیه و تحلیل داده‌های عظیم، ابزارها، تکنیک‌ها و روش‌شناسی از دیدگاه‌های پژوهشی تمرکز دارد و می‌تواند راهنمایی جامع با ترکیبی از بینش‌های نظری و رویکردهای عملی را ارائه دهد که طیف وسیعی از خوانندگان را پوشش می‌دهد. این کتاب همچنین توضیح می‌دهد که چگونه می‌توان از تجزیه و تحلیل عظیم‌داده‌ها برای استخراج بینش‌های ارزشمند از مجموعه داده‌های بزرگ و تصمیم‌گیری آگاهانه استفاده کرد.
📍نویسندگان جنبه‌های مختلف تجزیه و تحلیل عظیم‌داده، از جمله؛ جمع‌آوری، پیش‌پردازش، ذخیره‌سازی، تکنیک‌های تجزیه و تحلیل و نیز تصویرسازی‌داده‌ها را پوشش می‌دهند. آن‌ها درباره ابزارها و فناوری‌های رایج مورد استفاده در تجزیه و تحلیل داده‌های عظیم مانند Hadoop ،Apache Spark و الگوریتم‌های یادگیری ماشین بحث می‌کنند. یکی از تاکیدهای اصلی کتاب بر روی روش تحقیق در تجزیه و تحلیل داده‌های عظیم است. این کتاب همچنین، راهنمایی در مورد فرمول‌بندی سؤالات پژوهش، طراحی آزمایش‌ها، انتخاب تکنیک‌های مناسب تجزیه و تحلیل داده‌ها و تفسیر نتایج ارائه می‌کند. در ادامه نویسندگان بر اهمیت اخلاق و ملاحظات حریم خصوصی در پژوهش‌های عظیم‌داده تاکید می‌کنند.
📍در این کتاب، مطالعات موردی و نمونه‌هایی در دنیای واقعی برای نشان دادن مفاهیم و تکنیک‌های مورد بحث ارائه شده‌اند. این مطالعات موردی نشان می‌دهد که چگونه تجزیه و تحلیل عظیم‌داده‌ها با موفقیت در حوزه‌های مختلف مانند مراقبت‌های بهداشتی، کسب و کار، اجتماعی و آموزشی به کار گرفته شده است. علاوه بر این، کتاب حاضر به چالش‌ها و محدودیت‌های مرتبط با تجزیه و تحلیل عظیم‌داده‌ها، مانند مسائل مربوط به کیفیت داده، نگرانی‌های مقیاس پذیری، و پیامدهای اخلاقی می‌پردازد. برای غلبه بر این چالش‌ها و نیز به حداکثر رساندن ارزش عظیم‌داده، استراتژی‌ها و به روش‌هایی را ارائه می‌دهد.
📍به طور کلی، این کتاب به عنوان یک راهنمای عملی برای پژوهشگران و متخصصانی عمل می‌کند که می‌خواهند از قدرت تجزیه و تحلیل داده‌های عظیم استفاده کنند و آن‌ها را با دانش و مهارت‌های لازم برای انجام پژوهش‌های مؤثر و استفاده از این نوع داده‌ها برای بینش و تصمیم‌گیری معنادار مجهز می‌کند.
این کتاب را می‌توانید در پست بعد دریافت نمایید.
#معرفی_کتاب
#عظیم_داده
#زهرا_رفیعی‌پور
@BigData_BusinessAnalytics
http://www.bdbanalytics.ir
📚معرفی کتاب
📌محاسبات شناختی برای سیستم‌های عظیم‌داده از طریق اینترنت اشیا
"Cognitive Computing for Big Data Systems Over IoT"
📌نویسندگان:
Arun kumar Sangaiah, Arunkumar Thangavelu, Venkatesan Meenakshi Sundaram
📌این کتاب در سال 2018 توسط Springer انتشار یافته است.
📍 این کتاب جامع به عنوان یک منبع ارزشمند برای کسانی که به دنبال درک عمیق‌تری از تقاطع بین محاسبات شناختی، عظیم‌داده و اینترنت اشیا هستند، عمل می‌کند. همگرایی عظیم‌داده و اینترنت اشیا حجم زیادی از داده را تولید و مبادله کرده و استخراج اطلاعات معتبر را چالش برانگیز می‌سازد. در این کتاب، تکنیک‌های یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل حجم زیاد داده‌ها و بهبود فرایند تصمیم‌گیری پیشنهاد شده است. محاسبات شناختی روشی است که رویکردهای فعلی علم داده را با بینش متخصصان و همچنین مفهوم هوش مصنوعی و استنتاج بر دانش ترکیب کرده و گسترش می‌دهد؛ همچنین در بسیاری از برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی از جمله سیستم‌های خبره، پردازش زبان طبیعی، شبکه‌های عصبی، روباتیک و واقعیت مجازی استفاده می‌شود.
📍نویسندگان در این کتاب دانش زمینه‌ای، استدلال علم داده و روش‌های شناختی را بر روی اینترنت اشیا بررسی کرده و تمرکز اصلی کتاب را بر طراحی بهترین فناوری‌های تعبیه‌شده شناختی برای پردازش و تجزیه و تحلیل عظیم‌داده جمع‌آوری‌شده توسط اینترنت اشیا و همچنین بهبود فرآيند تصمیم‌گیری قرار داده‌اند.
📍این کتاب به طیف گسترده‌ای از پارادایم‌های محاسبات شناختی و تصمیم‌گیری در یک صنعت یا سازمان، در تمام سطوح چالش‌های علم داده می‌پردازد. این کتاب برای دانشمندان علم داده، متخصصان، محققان و دانشگاهیان در نظر گرفته شده که با چالش‌ها و پیشرفت‌های جدید در زمینه‌های خاص محاسبات شناختی و علم داده در زمینه اینترنت اشیا سر و کار دارند. در این کتاب همچنین، چارچوب‌ها و ابزارهای عملی طراحی و برای مقابله با چالش‌های پیچیده مرتبط با تجزیه و تحلیل عظیم‌داده در محیط اینترنت اشیا ارائه شده است.
📍هدف این کتاب ارائه چارچوب نظری و آخرین یافته‌های تحقیقات تجربی در این زمینه است. راه‌حل‌های عظیم‌داده در مورد مشکلات اینترنت اشیا از طریق طیف گسترده‌ای از چارچوب‌های محاسباتی الگوریتمی و شناختی مانند بهینه‌سازی، یادگیری ماشین و سیستم‌های پشتیبان تصمیم به طور مؤثری مدیریت شده‌اند. نویسندگان فراتر از مرزهای نظری پیش رفته و برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی را در حوزه‌های مختلف مانند مراقبت‌های بهداشتی، تولید و انرژی ارائه می‌دهند.
این کتاب را می‌توانید در پست بعد دریافت نمایید.
#معرفی_کتاب
#عظیم_داده
#زهرا_رفیعی‌پور
@BigData_BusinessAnalytics
http://www.bdbanalytics.ir
📌محاسبات شناختی برای سیستم‌های عظیم‌داده از طریق اینترنت اشیا
"Cognitive Computing for Big Data Systems Over IoT"
📌نویسندگان:
Arun kumar Sangaiah, Arunkumar Thangavelu, Venkatesan Meenakshi Sundaram
📌این کتاب در سال 2018 توسط Springer انتشار یافته است.
📍 این کتاب جامع به عنوان یک منبع ارزشمند برای کسانی که به دنبال درک عمیق‌تری از تقاطع بین محاسبات شناختی، عظیم‌داده و اینترنت اشیا هستند، عمل می‌کند. همگرایی عظیم‌داده و اینترنت اشیا حجم زیادی از داده را تولید و مبادله کرده و استخراج اطلاعات معتبر را چالش برانگیز می‌سازد. در این کتاب، تکنیک‌های یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل حجم زیاد داده‌ها و بهبود فرایند تصمیم‌گیری پیشنهاد شده است. محاسبات شناختی روشی است که رویکردهای فعلی علم داده را با بینش متخصصان و همچنین مفهوم هوش مصنوعی و استنتاج بر دانش ترکیب کرده و گسترش می‌دهد؛ همچنین در بسیاری از برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی از جمله سیستم‌های خبره، پردازش زبان طبیعی، شبکه‌های عصبی، روباتیک و واقعیت مجازی استفاده می‌شود.
📍نویسندگان در این کتاب دانش زمینه‌ای، استدلال علم داده و روش‌های شناختی را بر روی اینترنت اشیا بررسی کرده و تمرکز اصلی کتاب را بر طراحی بهترین فناوری‌های تعبیه‌شده شناختی برای پردازش و تجزیه و تحلیل عظیم‌داده جمع‌آوری‌شده توسط اینترنت اشیا و همچنین بهبود فرآيند تصمیم‌گیری قرار داده‌اند.
📍این کتاب به طیف گسترده‌ای از پارادایم‌های محاسبات شناختی و تصمیم‌گیری در یک صنعت یا سازمان، در تمام سطوح چالش‌های علم داده می‌پردازد. این کتاب برای دانشمندان علم داده، متخصصان، محققان و دانشگاهیان در نظر گرفته شده که با چالش‌ها و پیشرفت‌های جدید در زمینه‌های خاص محاسبات شناختی و علم داده در زمینه اینترنت اشیا سر و کار دارند. در این کتاب همچنین، چارچوب‌ها و ابزارهای عملی طراحی و برای مقابله با چالش‌های پیچیده مرتبط با تجزیه و تحلیل عظیم‌داده در محیط اینترنت اشیا ارائه شده است.
📍هدف این کتاب ارائه چارچوب نظری و آخرین یافته‌های تحقیقات تجربی در این زمینه است. راه‌حل‌های عظیم‌داده در مورد مشکلات اینترنت اشیا از طریق طیف گسترده‌ای از چارچوب‌های محاسباتی الگوریتمی و شناختی مانند بهینه‌سازی، یادگیری ماشین و سیستم‌های پشتیبان تصمیم به طور مؤثری مدیریت شده‌اند. نویسندگان فراتر از مرزهای نظری پیش رفته و برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی را در حوزه‌های مختلف مانند مراقبت‌های بهداشتی، تولید و انرژی ارائه می‌دهند.
این کتاب را می‌توانید در پست بعد دریافت نمایید.
#معرفی_کتاب
#عظیم_داده
#زهرا_رفیعی‌پور
@BigData_BusinessAnalytics
http://www.bdbanalytics.ir
📚معرفی کتاب
📌کاربردهای عظیم‌داده در صنعت ۴
"Big Data Applications in Industry 4.0"
📌نویسندگان:
P. Kaliraje, T. Devi
📌این کتاب در سال ۲۰۲۲ توسط CRC Press انتشار یافته است.
📍 در این کتاب، نویسندگان به چشم‌انداز تحول‌آفرین صنعت ۴ می‌پردازند که بیانگر آخرین مرز فناوری در تولید است. محور این تحول، نقش بنیادی تجزیه و تحلیل عظیم‌داده بوده که به عنوان سنگ بنای صنعت ۴ شناسایی شده‌است. عظیم‌داده بینش‌های ارزشمندی را برای مدیریت موثر کارخانه‌های هوشمند ارائه می‌دهد. این کتاب همچنین بر ضرورت ابزارها و فن‌آوری‌های پیشرفته برای پردازش داده‌ها و اطمینان از تحویل اطلاعات مربوطه تأکید می‌کند. مزیت‌های بالقوه عظیم داده زمانی‌که با صنعت ۴ ادغام شود، به شکل‌دهی به فرآیندهای صنعتی، تأثیرگذاری بر مصرف منابع، ساده‌سازی فرآیندها، جهت‌دهی به اتوماسیون و نیز اهداف توسعه پایدار گسترش می‌یابد.
📍تکامل سریع این فناوری‌ها، به افراد با مهارت‌های سطح بالا و دانش عمیق نیاز دارد تا به چالش‌های بی‌وقفه رسیدگی کنند. این کتاب بر اهمیت هماهنگ ماندن با تغییرات کوچک در داده‌های تولید شده و بر تأثیر بالقوه آن‌ها بر محیط و صنعت تأکید می‌کند. افزایش نرخ تولید داده‌ها، پیچیدگی تجزیه و تحلیل عظیم‌داده‌ها را تشدید، و آن را به یک قلمرو چالش‌برانگیز پژوهشی تبدیل می‌کند.
📍 پیش‌بینی می‌شود که چشم‌انداز بازار برای تجزیه و تحلیل عظیم‌داده‌ها، رشد قابل توجهی را تجربه کند. این افزایش در تقاضا نیاز روز افزون به متخصصان در این زمینه را برجسته می‌کند. افزایش تقاضا به دلیل حجم فزاینده، سرعت و تنوع داده‌های تولید شده در عصر دیجیتال امروزی است که نیازمند فناوری‌ها و روش‌های پیشرفته برای کشف اطلاعات ارزشمند برای تصمیم‌گیری، توسعه استراتژی و حل مشکلات در صنایع و بخش‌های مختلف است. توسعه مهارت برای هدایت صنعت ۴ و ایجاد زیرساخت‌های پیشرفته از منظر فناوری به عنوان عناصر کلیدی برای ستون‌های آینده توسعه جهانی پدیدار می‌شود.
📍 تغییرات پیش‌رونده تحول‌آفرین و تصاعدی، مؤسسات آموزشی و دانشگاه‌ها را ملزم می‌کند که ابزارهای صنعت ۴ را به طور فعالانه در برنامه‌های متنوع آموزشی و پژوهشی خود بگنجانند. این کتاب خود را به عنوان منبعی ارزشمند برای انتقال مفاهیم اساسی و دانش عظیم‌داده به فارغ‌التحصیلان معرفی می‌کند. نویسندگان همچنین با کشف جنبه‌های مختلف عظیم‌داده، کاربردها را در بخش‌های مختلف، از جمله امور مالی، آموزش، رسانه‌های اجتماعی، سنجش از راه دور و مراقبت‌های بهداشتی بررسی می‌کنند. دانشمندان، مهندسان و آماردانان با هدف ساخت برنامه‌های کاربردی عظیم‌داده‌ها برای حل مسئله در دنیای واقعی، مرجع جامعی را در این کتاب خواهند یافت.
📍در دیگر بخش‌های این کتاب به موضوعات خاصی مانند کاربردهای علم داده، ادغام صنعت ۴، اصول پیش‌بینی، کاربردهای مراقبت‌های بهداشتی و نقش عظیم‌داده در آموزش می‌پردازند. هر فصل به عنوان یک کاوش دقیق عمل می‌کند، و بینش‌های ارزشمندی را برای توسعه دهندگان نرم‌افزار، دانشجویان و اساتید و نیز محققان ارائه می‌دهد. محتوا به گونه‌ای طراحی شده است که غنی و جامع باشد و به خوانندگان کمک کند تا درک عمیقی از موضوع پیدا کنند. بینش‌های به اشتراک گذاشته شده در هر فصل چند وجهی است و می‌تواند در حوزه‌های مختلف حرفه‌ای و آموزشی اعمال شود و کتاب را به منبعی ارزشمند برای هر علاقه‌مند به این حوزه تبدیل می‌کند.
این کتاب را می‌توانید در پست بعد دریافت نمایید.
#معرفی_کتاب
#عظیم_داده
#زهرا_رفیعی‌پور
@BigData_BusinessAnalytics
http://www.bdbanalytics.ir
📌کاربردهای عظیم‌داده در صنعت ۴
"Big Data Applications in Industry 4.0"
📌نویسندگان:
P. Kaliraje, T. Devi
📌این کتاب در سال ۲۰۲۲ توسط CRC Press انتشار یافته است.
📍 در این کتاب، نویسندگان به چشم‌انداز تحول‌آفرین صنعت ۴ می‌پردازند که بیانگر آخرین مرز فناوری در تولید است. محور این تحول، نقش بنیادی تجزیه و تحلیل عظیم‌داده بوده که به عنوان سنگ بنای صنعت ۴ شناسایی شده‌است. عظیم‌داده بینش‌های ارزشمندی را برای مدیریت موثر کارخانه‌های هوشمند ارائه می‌دهد. این کتاب همچنین بر ضرورت ابزارها و فن‌آوری‌های پیشرفته برای پردازش داده‌ها و اطمینان از تحویل اطلاعات مربوطه تأکید می‌کند. مزیت‌های بالقوه عظیم داده زمانی‌که با صنعت ۴ ادغام شود، به شکل‌دهی به فرآیندهای صنعتی، تأثیرگذاری بر مصرف منابع، ساده‌سازی فرآیندها، جهت‌دهی به اتوماسیون و نیز اهداف توسعه پایدار گسترش می‌یابد.
📍تکامل سریع این فناوری‌ها، به افراد با مهارت‌های سطح بالا و دانش عمیق نیاز دارد تا به چالش‌های بی‌وقفه رسیدگی کنند. این کتاب بر اهمیت هماهنگ ماندن با تغییرات کوچک در داده‌های تولید شده و بر تأثیر بالقوه آن‌ها بر محیط و صنعت تأکید می‌کند. افزایش نرخ تولید داده‌ها، پیچیدگی تجزیه و تحلیل عظیم‌داده‌ها را تشدید، و آن را به یک قلمرو چالش‌برانگیز پژوهشی تبدیل می‌کند.
📍 پیش‌بینی می‌شود که چشم‌انداز بازار برای تجزیه و تحلیل عظیم‌داده‌ها، رشد قابل توجهی را تجربه کند. این افزایش در تقاضا نیاز روز افزون به متخصصان در این زمینه را برجسته می‌کند. افزایش تقاضا به دلیل حجم فزاینده، سرعت و تنوع داده‌های تولید شده در عصر دیجیتال امروزی است که نیازمند فناوری‌ها و روش‌های پیشرفته برای کشف اطلاعات ارزشمند برای تصمیم‌گیری، توسعه استراتژی و حل مشکلات در صنایع و بخش‌های مختلف است. توسعه مهارت برای هدایت صنعت ۴ و ایجاد زیرساخت‌های پیشرفته از منظر فناوری به عنوان عناصر کلیدی برای ستون‌های آینده توسعه جهانی پدیدار می‌شود.
📍 تغییرات پیش‌رونده تحول‌آفرین و تصاعدی، مؤسسات آموزشی و دانشگاه‌ها را ملزم می‌کند که ابزارهای صنعت ۴ را به طور فعالانه در برنامه‌های متنوع آموزشی و پژوهشی خود بگنجانند. این کتاب خود را به عنوان منبعی ارزشمند برای انتقال مفاهیم اساسی و دانش عظیم‌داده به فارغ‌التحصیلان معرفی می‌کند. نویسندگان همچنین با کشف جنبه‌های مختلف عظیم‌داده، کاربردها را در بخش‌های مختلف، از جمله امور مالی، آموزش، رسانه‌های اجتماعی، سنجش از راه دور و مراقبت‌های بهداشتی بررسی می‌کنند. دانشمندان، مهندسان و آماردانان با هدف ساخت برنامه‌های کاربردی عظیم‌داده‌ها برای حل مسئله در دنیای واقعی، مرجع جامعی را در این کتاب خواهند یافت.
📍در دیگر بخش‌های این کتاب به موضوعات خاصی مانند کاربردهای علم داده، ادغام صنعت ۴، اصول پیش‌بینی، کاربردهای مراقبت‌های بهداشتی و نقش عظیم‌داده در آموزش می‌پردازند. هر فصل به عنوان یک کاوش دقیق عمل می‌کند، و بینش‌های ارزشمندی را برای توسعه دهندگان نرم‌افزار، دانشجویان و اساتید و نیز محققان ارائه می‌دهد. محتوا به گونه‌ای طراحی شده است که غنی و جامع باشد و به خوانندگان کمک کند تا درک عمیقی از موضوع پیدا کنند. بینش‌های به اشتراک گذاشته شده در هر فصل چند وجهی است و می‌تواند در حوزه‌های مختلف حرفه‌ای و آموزشی اعمال شود و کتاب را به منبعی ارزشمند برای هر علاقه‌مند به این حوزه تبدیل می‌کند.
این کتاب را می‌توانید در پست بعد دریافت نمایید.
#معرفی_کتاب
#عظیم_داده
#زهرا_رفیعی‌پور
@BigData_BusinessAnalytics
http://www.bdbanalytics.ir
📚معرفی کتاب
📌روش‌های توسعه برای سیستم‌های تحلیل عظیم‌داده
"Development Methodologies for Big Data Analytics Systems"
📌نویسندگان:
Manuel Mora, FenWang, Jorge Marx Gomez, Hector Duran-Limon
📌این کتاب در سال 2024 توسط Springer انتشار یافته است.
📍 رشد فزاینده‌ی حجم، تنوع و سرعت داده‌ها، که اغلب با عنوان «عظیم‌داده» شناخته می‌شود، رویکرد ما به تصمیم‌گیری در صنایع مختلف را متحول کرده است. سیستم‌های تحلیل عظیم‌داده (BDA) راه‌حل‌های نرم‌افزاری هستند که به‌طور خاص برای استخراج بینش‌های ارزشمند از این مجموعه داده‌های عظیم طراحی شده‌اند. این کتاب به دنیای سیستم‌های BDA می‌پردازد و با بررسی روش‌های توسعه، کاربردهای موفقیت آمیز آن را در حوزه‌های مختلف به نمایش می‌گذارد.
📍این کتاب، سیستم‌های BDA را به عنوان سنگ بنای حوزه‌ی نوظهور «علم داده» معرفی می‌کند. علم داده خود از همگرایی سه حوزه‌ی کلیدی، آمار، علوم رایانه و تحلیل هوش تجاری، نشأت می‌گیرد. هدف اصلی آن استفاده از قدرت داده‌های عظیم برای توسعه‌ی مفاهیم، مدل‌ها، روش‌ها و ابزارهایی است که بتواند ارزش پنهان در منابع عظیم داده‌های داخلی و خارجی سازمان‌ها را آشکار سازد.
📍اگرچه به‌طور سنتی به دلیل نیاز به منابع انسانی، فناوری و منابع سازمانی قابل توجه، سیستم‌های BDA عمدتا توسط کسب‌وکارهای بزرگ به کار گرفته می‌شدند، اما امروزه در حال گسترش به سایر بخش‌ها نیز می‌باشد. با این حال، خلأیی اساسی در توسعه‌ی نظام‌مند این سیستم‌ها وجود دارد. علی‌رغم به‌کارگیری روش‌های توسعه‌ی آزموده‌شده‌ای مانند CRISP-DM، SEMMA و KDD برای سیستم‌های تحلیل داده، تعداد قابل توجهی از پروژه‌های BDA در عمل نمی‌توانند به وعده‌های خود وفا کنند. از دیدگاه مهندسی نرم‌افزار، فرآیندها و روش‌های توسعه‌ی قوی، شامل رویکردهای برنامه‌محور، چابک، ترکیبی و سبک‌وزن، برای برآورده کردن محدودیت‌های حیاتی «مثلث آهنین» پروژه (زمان‌بندی، بودجه و کیفیت) ضروری هستند. این امر، نیاز روزافزون به ادغام اصول مهندسی نرم‌افزار و سیستم در توسعه‌ی سیستم‌های BDA را برای اطمینان از نتایج موفقیت‌آمیز که مطابق با انتظارات کسب‌وکار باشد، برجسته می‌کند.
📍برای دستیابی به این هدف، سردبیران کتاب از پژوهشگران برجسته در هر دو حوزه‌ی مهندسی نرم‌افزار و علم داده دعوت کرده‌اند تا در مورد طیف وسیعی از موضوعات مشارکت نمایند و خلأ موردنظر را برطرف نمایند. این کتاب شامل ۱۱ فصل می‌باشد و توسط پژوهشگران بین‌المللی تنظیم شده تا موضوعات اساسی، روش‌شناسی‌ها، چارچوب‌ها و کاربردهای دنیای واقعی را پوشش دهد. این کتاب برای پژوهشگران، دانشگاهیان، متخصصان و دانشجویان دوره‌ی دکتری که به توسعه‌ی نظام‌مند سیستم‌های تحلیل عظیم‌داده علاقه‌مند هستند، در نظر گرفته شده است. کتاب به سه بخش زیر تقسیم شده است:
۱- بنیاد سیستم‌های تحلیل عظیم‌داده: این بخش به بررسی مفاهیم اساسی زیربنای سیستم‌های BDA از جمله بنیادهای تحلیل عظیم‌داده و علم داده، چارچوب، معماری، ابزار و پلتفرم‌ها و فنون محاسباتی می‌پردازد.
۲- روش‌های توسعه برای سیستم‌های تحلیل عظیم‌داده: این بخش، با بررسی روش‌های توسعه مانند CRISP-DM، SEMMA و KDD در کنار روش‌های توسعه‌ی نرم‌افزار عمومی مانند RUP، MBASE و MSF، به عمق روش‌های توسعه می‌پردازد. همچنین، این بخش به بررسی روش‌های خاص چابک، ترکیبی و سبک‌وزن مبتنی بر چارچوب‌هایی مانند Scrum، XP، ISO/IEC 29110 و Microsoft TDSP می‌پردازد.
۳- کاربرد، چالش و مسیرهای آینده‌ی سیستم‌های تحلیل عظیم‌داده: این بخش به بررسی کاربردهای واقعی سیستم‌های BDA در حوزه‌های مختلفی مانند مراقبت‌های بهداشتی، بازاریابی، امور مالی، آموزش، ورزش، خرده فروشی، لجستیک و تولید و همچنین چالش‌ها، محدودیت‌ها و روندهای فعلی در این زمینه می‌پردازد.
این کتاب را می‌توانید از لینک زیر دریافت فرمایید.
🔗 https://bdbanalytics.ir/4mm6
#معرفی_کتاب
#عظیم_داده
#زهرا_رفیعی‌پور
@BigData_BusinessAnalytics
http://www.bdbanalytics.ir
📌روش‌های توسعه برای سیستم‌های تحلیل عظیم‌داده
"Development Methodologies for Big Data Analytics Systems"
📌نویسندگان:
Manuel Mora, FenWang, Jorge Marx Gomez, Hector Duran-Limon
📌این کتاب در سال 2024 توسط Springer انتشار یافته است.
📍 رشد فزاینده‌ی حجم، تنوع و سرعت داده‌ها، که اغلب با عنوان «عظیم‌داده» شناخته می‌شود، رویکرد ما به تصمیم‌گیری در صنایع مختلف را متحول کرده است. سیستم‌های تحلیل عظیم‌داده (BDA) راه‌حل‌های نرم‌افزاری هستند که به‌طور خاص برای استخراج بینش‌های ارزشمند از این مجموعه داده‌های عظیم طراحی شده‌اند. این کتاب به دنیای سیستم‌های BDA می‌پردازد و با بررسی روش‌های توسعه، کاربردهای موفقیت آمیز آن را در حوزه‌های مختلف به نمایش می‌گذارد.
📍این کتاب، سیستم‌های BDA را به عنوان سنگ بنای حوزه‌ی نوظهور «علم داده» معرفی می‌کند. علم داده خود از همگرایی سه حوزه‌ی کلیدی، آمار، علوم رایانه و تحلیل هوش تجاری، نشأت می‌گیرد. هدف اصلی آن استفاده از قدرت داده‌های عظیم برای توسعه‌ی مفاهیم، مدل‌ها، روش‌ها و ابزارهایی است که بتواند ارزش پنهان در منابع عظیم داده‌های داخلی و خارجی سازمان‌ها را آشکار سازد.
📍اگرچه به‌طور سنتی به دلیل نیاز به منابع انسانی، فناوری و منابع سازمانی قابل توجه، سیستم‌های BDA عمدتا توسط کسب‌وکارهای بزرگ به کار گرفته می‌شدند، اما امروزه در حال گسترش به سایر بخش‌ها نیز می‌باشد. با این حال، خلأیی اساسی در توسعه‌ی نظام‌مند این سیستم‌ها وجود دارد. علی‌رغم به‌کارگیری روش‌های توسعه‌ی آزموده‌شده‌ای مانند CRISP-DM، SEMMA و KDD برای سیستم‌های تحلیل داده، تعداد قابل توجهی از پروژه‌های BDA در عمل نمی‌توانند به وعده‌های خود وفا کنند. از دیدگاه مهندسی نرم‌افزار، فرآیندها و روش‌های توسعه‌ی قوی، شامل رویکردهای برنامه‌محور، چابک، ترکیبی و سبک‌وزن، برای برآورده کردن محدودیت‌های حیاتی «مثلث آهنین» پروژه (زمان‌بندی، بودجه و کیفیت) ضروری هستند. این امر، نیاز روزافزون به ادغام اصول مهندسی نرم‌افزار و سیستم در توسعه‌ی سیستم‌های BDA را برای اطمینان از نتایج موفقیت‌آمیز که مطابق با انتظارات کسب‌وکار باشد، برجسته می‌کند.
📍برای دستیابی به این هدف، سردبیران کتاب از پژوهشگران برجسته در هر دو حوزه‌ی مهندسی نرم‌افزار و علم داده دعوت کرده‌اند تا در مورد طیف وسیعی از موضوعات مشارکت نمایند و خلأ موردنظر را برطرف نمایند. این کتاب شامل ۱۱ فصل می‌باشد و توسط پژوهشگران بین‌المللی تنظیم شده تا موضوعات اساسی، روش‌شناسی‌ها، چارچوب‌ها و کاربردهای دنیای واقعی را پوشش دهد. این کتاب برای پژوهشگران، دانشگاهیان، متخصصان و دانشجویان دوره‌ی دکتری که به توسعه‌ی نظام‌مند سیستم‌های تحلیل عظیم‌داده علاقه‌مند هستند، در نظر گرفته شده است. کتاب به سه بخش زیر تقسیم شده است:
۱- بنیاد سیستم‌های تحلیل عظیم‌داده: این بخش به بررسی مفاهیم اساسی زیربنای سیستم‌های BDA از جمله بنیادهای تحلیل عظیم‌داده و علم داده، چارچوب، معماری، ابزار و پلتفرم‌ها و فنون محاسباتی می‌پردازد.
۲- روش‌های توسعه برای سیستم‌های تحلیل عظیم‌داده: این بخش، با بررسی روش‌های توسعه مانند CRISP-DM، SEMMA و KDD در کنار روش‌های توسعه‌ی نرم‌افزار عمومی مانند RUP، MBASE و MSF، به عمق روش‌های توسعه می‌پردازد. همچنین، این بخش به بررسی روش‌های خاص چابک، ترکیبی و سبک‌وزن مبتنی بر چارچوب‌هایی مانند Scrum، XP، ISO/IEC 29110 و Microsoft TDSP می‌پردازد.
۳- کاربرد، چالش و مسیرهای آینده‌ی سیستم‌های تحلیل عظیم‌داده: این بخش به بررسی کاربردهای واقعی سیستم‌های BDA در حوزه‌های مختلفی مانند مراقبت‌های بهداشتی، بازاریابی، امور مالی، آموزش، ورزش، خرده فروشی، لجستیک و تولید و همچنین چالش‌ها، محدودیت‌ها و روندهای فعلی در این زمینه می‌پردازد.
این کتاب را می‌توانید از لینک زیر دریافت فرمایید.
🔗 https://bdbanalytics.ir/4mm6
#معرفی_کتاب
#عظیم_داده
#زهرا_رفیعی‌پور
@BigData_BusinessAnalytics
http://www.bdbanalytics.ir