Bücher von Felister Wanyaga

Estamos inundados de datos científicos, médicos, demográficos, financieros y de marketing. La gente no tiene tiempo de mirar estos datos y, por tanto, se olvidan con el tiempo, de ahí el término "datos oscuros". La atención humana se ha convertido en un recurso precioso. Por eso hay que encontrar formas de analizar automáticamente los datos, clasificarlos, resumirlos, descubrir y caracterizar tendencias y detectar anomalías. Éste es uno de los campos más activos y apasionantes de la investigación en bases de datos. Investigadores de ámbitos como la estadística, la visualización, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático contribuyen a este campo de los datos oscuros. La amplitud del campo hace difícil comprender los extraordinarios avances de las últimas décadas. El libro ofrece una rápida introducción a los conceptos de datos oscuros, big data y minería de datos, con especial énfasis en el análisis de datos. A continuación, recorre capítulo a capítulo los conceptos y técnicas que subyacen a la clasificación, la predicción, la asociación y la agrupación.

Somos inundados por dados, dados científicos, dados médicos, dados demográficos, dados financeiros, dados de marketing de banda. As pessoas não têm tempo para olhar para estes dados e, por isso, eles são esquecidos com o tempo, daí a expressão "dados obscuros". A atenção humana tornou-se um recurso precioso. Por isso, temos de encontrar formas de analisar automaticamente os dados, de os classificar, de os resumir, de descobrir e caraterizar automaticamente as suas tendências e de assinalar automaticamente as anomalias. Esta é uma das áreas mais activas e interessantes da comunidade de investigação em bases de dados. Investigadores de áreas como a estatística, a visualização, a inteligência artificial e a aprendizagem automática estão a contribuir para este campo de dados obscuros. A amplitude do campo torna difícil compreender os extraordinários progressos registados nas últimas décadas. O livro apresenta uma rápida introdução aos conceitos de dados obscuros, grandes volumes de dados e extração de dados, com especial ênfase na análise de dados. Em seguida, aborda, capítulo a capítulo, os conceitos e as técnicas subjacentes à classificação, previsão, associação e agrupamento.

Nous sommes submergés de données, de données scientifiques, de données médicales, de données démographiques, de données financières, de données de marketing en bande. Les gens n'ont pas le temps de regarder ces données et elles sont donc oubliées avec le temps, d'où le terme de "données sombres". L'attention humaine est devenue une ressource précieuse. Nous devons donc trouver des moyens d'analyser automatiquement les données, de les classer automatiquement, de les résumer automatiquement, de découvrir et de caractériser automatiquement les tendances et de signaler automatiquement les anomalies. Il s'agit de l'un des domaines les plus actifs et les plus passionnants de la communauté de recherche sur les bases de données. Des chercheurs dans des domaines tels que les statistiques, la visualisation, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique contribuent à ce domaine des données sombres. L'étendue du domaine rend difficile la compréhension des progrès extraordinaires réalisés au cours des dernières décennies. Ce livre présente rapidement les concepts de dark data, de big data et de data mining en mettant l'accent sur l'analyse des données. Il couvre ensuite, chapitre par chapitre, les concepts et les techniques qui sous-tendent la classification, la prédiction, l'association et le regroupement.

Siamo sommersi da dati, dati scientifici, dati medici, dati demografici, dati finanziari e dati di marketing. Le persone non hanno tempo di guardare questi dati e quindi col tempo vengono dimenticati, da cui il termine "dati oscuri". L'attenzione umana è diventata una risorsa preziosa. Dobbiamo quindi trovare il modo di analizzare automaticamente i dati, classificarli automaticamente, riassumerli automaticamente, scoprire e caratterizzare automaticamente le tendenze e segnalare automaticamente le anomalie. Questa è una delle aree più attive e stimolanti della comunità di ricerca sui database. Ricercatori in settori quali la statistica, la visualizzazione, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico stanno contribuendo a questo campo dei dati oscuri. L'ampiezza del campo rende difficile comprendere gli straordinari progressi compiuti negli ultimi decenni. Il libro fornisce una rapida introduzione ai concetti di dark data, big data e data mining, con particolare attenzione all'analisi dei dati. In seguito, vengono illustrati, capitolo per capitolo, i concetti e le tecniche alla base della classificazione, della predizione, dell'associazione e del clustering.

Wir werden von Daten überschwemmt, von wissenschaftlichen Daten, medizinischen Daten, demografischen Daten, Finanzdaten und Marketingdaten. Die Menschen haben keine Zeit, sich mit diesen Daten zu befassen, und so geraten sie mit der Zeit in Vergessenheit - daher der Begriff "dunkle Daten". Die menschliche Aufmerksamkeit ist zu einer kostbaren Ressource geworden. Wir müssen also Wege finden, um die Daten automatisch zu analysieren, automatisch zu klassifizieren, automatisch zusammenzufassen, automatisch Trends zu entdecken und zu charakterisieren und automatisch Anomalien zu erkennen. Dies ist einer der aktivsten und aufregendsten Bereiche in der Datenbankforschung. Forscher aus Bereichen wie Statistik, Visualisierung, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen leisten einen Beitrag zu diesem Bereich der dunklen Daten. Die Breite des Feldes macht es schwierig, die außergewöhnlichen Fortschritte der letzten Jahrzehnte zu erfassen. Das Buch gibt eine kurze Einführung in die Konzepte von Dark Data, Big Data und Data Mining mit besonderem Schwerpunkt auf der Datenanalyse. Anschließend werden die Konzepte und Techniken, die der Klassifizierung, Vorhersage, Assoziation und dem Clustering zugrunde liegen, Kapitel für Kapitel vorgestellt.