توضیحات
Over the past 5 years, the concept of big data has matured, data science has grown exponentially, and data architecture has become a standard part of organizational decision-making. Throughout all this change, the basic principles that shape the architecture of data have remained the same. There remains a need for people to take a look at the ‘bigger picture’ and to understand where their data fit into the grand scheme of things. Data Architecture: A Primer for the Data Scientist, Second Edition addresses the larger architectural picture of how big data fits within the existing information infrastructure or data warehousing systems. This is an essential topic not only for data scientists, analysts, and managers but also for researchers and engineers who increasingly need to deal with large and complex sets of data. Until data are gathered and can be placed into an existing framework or architecture, they cannot be used to their full potential. Drawing upon years of practical experience and using numerous examples and case studies from across various industries, the authors seek to explain this larger picture into which big data fits, giving data scientists the necessary context for how pieces of the puzzle should fit together. New case studies include expanded coverage of textual management and analytics New chapters on visualization and big data Discussion of new visualizations of the end-state architecture
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
در طول 5 سال گذشته، مفهوم داده های بزرگ به بلوغ رسیده است، علم داده به طور تصاعدی رشد کرده است، و معماری داده به بخشی استاندارد از تصمیم گیری سازمانی تبدیل شده است. در طول تمام این تغییرات، اصول اولیه ای که معماری داده ها را شکل می دهد یکسان باقی مانده است. همچنان نیاز است که مردم نگاهی به «تصویر بزرگتر» بیندازند و بفهمند که دادههایشان در کجای طرح کلان چیزها قرار میگیرد. معماری داده: یک آغازگر برای دانشمند داده، ویرایش دوم به تصویر معماری بزرگتر از نحوه تطبیق داده های بزرگ در زیرساخت اطلاعات موجود یا سیستم های انبار داده می پردازد. این موضوع نه تنها برای دانشمندان داده، تحلیلگران و مدیران، بلکه برای محققان و مهندسانی که به طور فزاینده ای نیاز به سر و کار داشتن با مجموعه های بزرگ و پیچیده داده دارند، ضروری است. تا زمانی که داده ها جمع آوری نشوند و نتوان آنها را در یک چارچوب یا معماری موجود قرار داد، نمی توان از آنها با پتانسیل کامل خود استفاده کرد. با تکیه بر سالها تجربه عملی و استفاده از مثالها و مطالعات موردی متعدد از صنایع مختلف، نویسندگان به دنبال توضیح این تصویر بزرگتر هستند که دادههای بزرگ در آن قرار میگیرند، و به دانشمندان داده زمینه لازم را برای اینکه چگونه قطعات پازل باید با هم تطبیق دهند، ارائه دهند. مطالعات موردی جدید شامل پوشش گسترده مدیریت متن و تجزیه و تحلیل فصلهای جدید در مورد تجسم و دادههای بزرگ بحث در مورد تجسمهای جدید معماری حالت نهایی
tag : دانلود کتاب معماری داده: آغازگر برای دانشمند داده: آغازگر برای دانشمند داده , Download معماری داده: آغازگر برای دانشمند داده: آغازگر برای دانشمند داده , دانلود معماری داده: آغازگر برای دانشمند داده: آغازگر برای دانشمند داده , Download Data Architecture: A Primer for the Data Scientist: A Primer for the Data Scientist Book , معماری داده: آغازگر برای دانشمند داده: آغازگر برای دانشمند داده دانلود , buy معماری داده: آغازگر برای دانشمند داده: آغازگر برای دانشمند داده , خرید کتاب معماری داده: آغازگر برای دانشمند داده: آغازگر برای دانشمند داده , دانلود کتاب Data Architecture: A Primer for the Data Scientist: A Primer for the Data Scientist , کتاب Data Architecture: A Primer for the Data Scientist: A Primer for the Data Scientist , دانلود Data Architecture: A Primer for the Data Scientist: A Primer for the Data Scientist , خرید Data Architecture: A Primer for the Data Scientist: A Primer for the Data Scientist , خرید کتاب Data Architecture: A Primer for the Data Scientist: A Primer for the Data Scientist ,
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.