Note :
Le livre sur le Big Data suscite des réactions positives et négatives de la part des lecteurs. Nombreux sont ceux qui apprécient les concepts fondamentaux et les études de cas, tandis que les critiques portent souvent sur un langage confus, un contenu répétitif, une impression de mauvaise qualité et un manque d'approfondissement de certains sujets. Cet ouvrage convient mieux aux débutants, mais ne satisfera peut-être pas ceux qui recherchent une ressource complète.
Avantages:⬤ Concepts bien expliqués
⬤ liens entre les sujets
⬤ exemples d'études de cas utiles
⬤ facile à lire
⬤ introduction solide
⬤ bon pour les débutants
⬤ bons aperçus du Big Data
⬤ sous-thèmes fortement liés entre eux.
⬤ Formulation confuse dans la première partie
⬤ contenu répétitif et trop simpliste
⬤ impression de mauvaise qualité
⬤ diagrammes inutiles
⬤ couverture superficielle des sujets avancés
⬤ beaucoup pensent qu'il ne vaut pas le prix suggéré.
(basé sur 18 avis de lecteurs)
Big Data Fundamentals - Concepts, Drivers & Techniques
"Ce texte devrait être une lecture obligatoire pour tous les acteurs du monde des affaires contemporain.
--Peter Woodhull, PDG de Modus21.
"Le seul livre qui décrit et relie clairement les concepts du Big Data à l'utilité pour l'entreprise.
--Christopher Starr, PhD.
"Il s'agit tout simplement du meilleur livre sur les Big Data disponible sur le marché.
--Sam Rostam, Cascadian IT Group.
"... l'une des approches les plus contemporaines que j'ai vues des fondamentaux du Big Data...".
--Joshua M. Davis, PhD.
Le guide définitif du Big Data en langage clair pour les professionnels des affaires et de la technologie.
Big Data Fundamentals est une introduction pragmatique et claire au Big Data. Thomas Erl, auteur de best-sellers dans le domaine des technologies de l'information, et son équipe expliquent clairement les concepts, la théorie et la terminologie clés du Big Data, ainsi que les technologies et les techniques fondamentales. L'ensemble de la couverture est étayé par des exemples d'études de cas et de nombreux diagrammes simples.
Les auteurs commencent par expliquer comment le Big Data peut propulser une organisation vers l'avant en résolvant un éventail de problèmes commerciaux auparavant insolubles. Ensuite, ils démystifient les techniques et technologies d'analyse clés et montrent comment un environnement de solutions Big Data peut être construit et intégré pour offrir des avantages concurrentiels.
⬤ Découvrir les concepts fondamentaux du Big Data et ce qui le différencie des formes précédentes d'analyse et de science des données.
⬤ Comprendre les motivations et les moteurs de l'entreprise derrière l'adoption du Big Data, depuis les améliorations opérationnelles jusqu'à l'innovation.
⬤ Planifier des initiatives stratégiques et commerciales en matière de Big Data.
⬤ Aborder des considérations telles que la gestion des données, la gouvernance et la sécurité.
⬤ Reconnaître les 5 caractéristiques "V" des ensembles de données dans les environnements Big Data : volume, vélocité, variété, véracité et valeur.
⬤ Clarifier les relations du Big Data avec l'OLTP, l'OLAP, l'ETL, les entrepôts de données et les marts de données.
⬤ Travailler avec le Big Data dans des formats structurés, non structurés, semi-structurés et de métadonnées.
⬤ Accroître la valeur en intégrant les ressources Big Data au contrôle des performances de l'entreprise.
⬤ Comprendre comment le Big Data exploite le traitement distribué et parallèle.
⬤ L'utilisation de NoSQL et d'autres technologies pour répondre aux exigences particulières du Big Data en matière de traitement des données.
⬤ Exploiter les approches statistiques de l'analyse quantitative et qualitative.
⬤ Appliquer des méthodes d'analyse computationnelle, y compris l'apprentissage automatique.
| ISBN : | 9780134291079 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Sous-titre : | Concepts, Drivers & Techniques |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2016 |
| Nombre de pages : | 240 |
Actuellement disponible, en stock.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)
