Applications of Big Data Analytics / Alani, Mohammed M. ; Tawfik, Hissam ; Saeed, Mohammed ; Anya, Obinna  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Applications of Big Data Analytics : Trends, Issues, and Challenges Tipo de documento: documento electrónico Autores: Alani, Mohammed M., ; Tawfik, Hissam, ; Saeed, Mohammed, ; Anya, Obinna, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XII, 214 p. 96 ilustraciones, 70 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-76472-6 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Grandes datos  Sistemas de reconocimiento de patrones  Sistemas de almacenamiento y recuperación de información.  Red de computadoras  Algoritmos  Investigación cuantitativa  Reconocimiento de patrones automatizado  Almacenamiento y recuperación de información  Redes de comunicación informática  Análisis de datos y Big Data Clasificación: 005.7 Resumen: Este oportuno texto/referencia revisa el estado del arte del análisis de big data, con un enfoque particular en las aplicaciones prácticas. Una selección autorizada de investigadores internacionales líderes presenta análisis detallados de las tendencias existentes para almacenar y analizar big data, junto con información valiosa sobre los desafíos inherentes a los enfoques y sistemas actuales. Esto está respaldado además por ejemplos del mundo real extraídos de una amplia gama de áreas de aplicación, incluida la atención médica, la educación y la gestión de desastres. El texto también cubre, generalmente desde una perspectiva orientada a las aplicaciones, los avances en la ciencia de datos en áreas como la recopilación, la búsqueda, el análisis y el descubrimiento de conocimientos de big data. Temas y características: Analiza un modelo para la agregación de tráfico de datos en redes celulares 5G y un esquema novedoso para la asignación de recursos en redes 5G con división de red Explora métodos que utilizan big data en la evaluación de riesgos de inundaciones y aplica técnicas de redes neuronales para monitorear el seguridad de las plantas de energía nuclear Describe un sistema que aprovecha el análisis de big data y el Internet de las cosas en la aplicación de drones para ayudar a las víctimas en escenarios de desastres Propone una novedosa aplicación de análisis de datos de salud basada en aprendizaje profundo para la detección de la apnea del sueño y una nueva vía para modelos de diagnóstico de trastornos de dolor de cabeza Revisa técnicas para la extracción de datos educativos y análisis de aprendizaje, e introduce un enfoque escalable de partición de gráficos MapReduce para vértices de alto grado Presenta un modelo de representación de datos dinámico y multivariado para la visualización de datos de atención médica y métodos de análisis de big data para la confiabilidad del software evaluación Este volumen centrado en la práctica es un recurso invaluable para todos los investigadores, académicos, científicos de datos y profesionales de negocios involucrados en la planificación, diseño e implementación de proyectos de análisis de big data. El Dr. Mohammed M. Alani es profesor asociado de ingeniería informática y actualmente es rector del Al Khawarizmi International College, Abu Dhabi, Emiratos Árabes Unidos. El Dr. Hissam Tawfik es profesor de Ciencias de la Computación en la Facultad de Computación, Tecnologías Creativas e Ingeniería de la Universidad de Leeds Beckett, Reino Unido. El Dr. Mohammed Saeed es profesor de Computación y actualmente es vicepresidente de Asuntos Académicos e Investigación de la Universidad de Ciencias Modernas de Dubai, Emiratos Árabes Unidos. La Dra. Obinna Anya es miembro del personal de investigación de IBM Research – Almaden, San José, CA, EE. UU. Nota de contenido: Big Data Environment for Smart Healthcare Applications over 5G Mobile Network -- Challenges and Opportunities of Using Big Data for Assessing Flood Risks -- A Neural Networks Design Methodology for Detecting Loss of Coolant Accidents in Nuclear Power Plants -- Evolutionary Deployment and Hill Climbing-Based Movements of Multi-UAV Networks in Disaster Scenarios -- Detection of Obstructive Sleep Apnea Using Deep Neural Network -- A Study of Data Classification and Selection Techniques to Diagnose Headache Patients -- Applications of Educational Data Mining and Learning Analytics Tools in Handling Big Data in Higher Education -- Handling Pregel's Limits in Big Graphs Processing in the Presence of High Degree Vertices -- Nature Inspired Radar Charts as an Innovative Big Data Analysis Tool -- Search of Similar Programs Using Code Metrics and Big Data Based Assessment of Software Reliability. Tipo de medio : Computadora Summary : This timely text/reference reviews the state of the art of big data analytics, with a particular focus on practical applications. An authoritative selection of leading international researchers present detailed analyses of existing trends for storing and analyzing big data, together with valuable insights into the challenges inherent in current approaches and systems. This is further supported by real-world examples drawn from a broad range of application areas, including healthcare, education, and disaster management. The text also covers, typically from an application-oriented perspective, advances in data science in such areas as big data collection, searching, analysis, and knowledge discovery. Topics and features: Discusses a model for data traffic aggregation in 5G cellular networks, and a novel scheme for resource allocation in 5G networks with network slicing Explores methods that use big data in the assessment of flood risks, and apply neural networks techniques to monitor the safety of nuclear power plants Describes a system which leverages big data analytics and the Internet of Things in the application of drones to aid victims in disaster scenarios Proposes a novel deep learning-based health data analytics application for sleep apnea detection, and a novel pathway for diagnostic models of headache disorders Reviews techniques for educational data mining and learning analytics, and introduces a scalable MapReduce graph partitioning approach for high degree vertices Presents a multivariate and dynamic data representation model for the visualization of healthcare data, and big data analytics methods for software reliability assessment This practically-focused volume is an invaluable resource for all researchers, academics, data scientists and business professionals involved in the planning, designing, and implementation of big data analytics projects. Dr. Mohammed M. Alani is an Associate Professor in Computer Engineering and currently is the Provost at Al Khawarizmi International College, Abu Dhabi, UAE. Dr. Hissam Tawfik is a Professor of Computer Science in the School of Computing, Creative Technologies & Engineering at Leeds Beckett University, UK. Dr. Mohammed Saeed is a Professor in Computing and currently is the Vice President for Academic Affairs and Research at the University of Modern Sciences, Dubai, UAE. Dr. Obinna Anya is a Research Staff Member at IBM Research – Almaden, San Jose, CA, USA. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Applications of Big Data Analytics : Trends, Issues, and Challenges [documento electrónico] / Alani, Mohammed M., ; Tawfik, Hissam, ; Saeed, Mohammed, ; Anya, Obinna,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XII, 214 p. 96 ilustraciones, 70 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-76472-6 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Grandes datos  Sistemas de reconocimiento de patrones  Sistemas de almacenamiento y recuperación de información.  Red de computadoras  Algoritmos  Investigación cuantitativa  Reconocimiento de patrones automatizado  Almacenamiento y recuperación de información  Redes de comunicación informática  Análisis de datos y Big Data Clasificación: 005.7 Resumen: Este oportuno texto/referencia revisa el estado del arte del análisis de big data, con un enfoque particular en las aplicaciones prácticas. Una selección autorizada de investigadores internacionales líderes presenta análisis detallados de las tendencias existentes para almacenar y analizar big data, junto con información valiosa sobre los desafíos inherentes a los enfoques y sistemas actuales. Esto está respaldado además por ejemplos del mundo real extraídos de una amplia gama de áreas de aplicación, incluida la atención médica, la educación y la gestión de desastres. El texto también cubre, generalmente desde una perspectiva orientada a las aplicaciones, los avances en la ciencia de datos en áreas como la recopilación, la búsqueda, el análisis y el descubrimiento de conocimientos de big data. Temas y características: Analiza un modelo para la agregación de tráfico de datos en redes celulares 5G y un esquema novedoso para la asignación de recursos en redes 5G con división de red Explora métodos que utilizan big data en la evaluación de riesgos de inundaciones y aplica técnicas de redes neuronales para monitorear el seguridad de las plantas de energía nuclear Describe un sistema que aprovecha el análisis de big data y el Internet de las cosas en la aplicación de drones para ayudar a las víctimas en escenarios de desastres Propone una novedosa aplicación de análisis de datos de salud basada en aprendizaje profundo para la detección de la apnea del sueño y una nueva vía para modelos de diagnóstico de trastornos de dolor de cabeza Revisa técnicas para la extracción de datos educativos y análisis de aprendizaje, e introduce un enfoque escalable de partición de gráficos MapReduce para vértices de alto grado Presenta un modelo de representación de datos dinámico y multivariado para la visualización de datos de atención médica y métodos de análisis de big data para la confiabilidad del software evaluación Este volumen centrado en la práctica es un recurso invaluable para todos los investigadores, académicos, científicos de datos y profesionales de negocios involucrados en la planificación, diseño e implementación de proyectos de análisis de big data. El Dr. Mohammed M. Alani es profesor asociado de ingeniería informática y actualmente es rector del Al Khawarizmi International College, Abu Dhabi, Emiratos Árabes Unidos. El Dr. Hissam Tawfik es profesor de Ciencias de la Computación en la Facultad de Computación, Tecnologías Creativas e Ingeniería de la Universidad de Leeds Beckett, Reino Unido. El Dr. Mohammed Saeed es profesor de Computación y actualmente es vicepresidente de Asuntos Académicos e Investigación de la Universidad de Ciencias Modernas de Dubai, Emiratos Árabes Unidos. La Dra. Obinna Anya es miembro del personal de investigación de IBM Research – Almaden, San José, CA, EE. UU. Nota de contenido: Big Data Environment for Smart Healthcare Applications over 5G Mobile Network -- Challenges and Opportunities of Using Big Data for Assessing Flood Risks -- A Neural Networks Design Methodology for Detecting Loss of Coolant Accidents in Nuclear Power Plants -- Evolutionary Deployment and Hill Climbing-Based Movements of Multi-UAV Networks in Disaster Scenarios -- Detection of Obstructive Sleep Apnea Using Deep Neural Network -- A Study of Data Classification and Selection Techniques to Diagnose Headache Patients -- Applications of Educational Data Mining and Learning Analytics Tools in Handling Big Data in Higher Education -- Handling Pregel's Limits in Big Graphs Processing in the Presence of High Degree Vertices -- Nature Inspired Radar Charts as an Innovative Big Data Analysis Tool -- Search of Similar Programs Using Code Metrics and Big Data Based Assessment of Software Reliability. Tipo de medio : Computadora Summary : This timely text/reference reviews the state of the art of big data analytics, with a particular focus on practical applications. An authoritative selection of leading international researchers present detailed analyses of existing trends for storing and analyzing big data, together with valuable insights into the challenges inherent in current approaches and systems. This is further supported by real-world examples drawn from a broad range of application areas, including healthcare, education, and disaster management. The text also covers, typically from an application-oriented perspective, advances in data science in such areas as big data collection, searching, analysis, and knowledge discovery. Topics and features: Discusses a model for data traffic aggregation in 5G cellular networks, and a novel scheme for resource allocation in 5G networks with network slicing Explores methods that use big data in the assessment of flood risks, and apply neural networks techniques to monitor the safety of nuclear power plants Describes a system which leverages big data analytics and the Internet of Things in the application of drones to aid victims in disaster scenarios Proposes a novel deep learning-based health data analytics application for sleep apnea detection, and a novel pathway for diagnostic models of headache disorders Reviews techniques for educational data mining and learning analytics, and introduces a scalable MapReduce graph partitioning approach for high degree vertices Presents a multivariate and dynamic data representation model for the visualization of healthcare data, and big data analytics methods for software reliability assessment This practically-focused volume is an invaluable resource for all researchers, academics, data scientists and business professionals involved in the planning, designing, and implementation of big data analytics projects. Dr. Mohammed M. Alani is an Associate Professor in Computer Engineering and currently is the Provost at Al Khawarizmi International College, Abu Dhabi, UAE. Dr. Hissam Tawfik is a Professor of Computer Science in the School of Computing, Creative Technologies & Engineering at Leeds Beckett University, UK. Dr. Mohammed Saeed is a Professor in Computing and currently is the Vice President for Academic Affairs and Research at the University of Modern Sciences, Dubai, UAE. Dr. Obinna Anya is a Research Staff Member at IBM Research – Almaden, San Jose, CA, USA. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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