| Título : |
Big Data Preprocessing : Enabling Smart Data |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Luengo, Julián, Autor ; García-Gil, Diego, Autor ; Ramírez-Gallego, Sergio, Autor ; García, Salvador., Autor ; Herrera, Francisco, Autor |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2020 |
| Número de páginas: |
XIII, 186 p. 57 ilustraciones, 54 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-030-39105-8 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Grandes datos Aprendizaje automático Red de computadoras Redes de comunicación informática |
| Índice Dewey: |
005.7 Datos en sistemas de computadoras |
| Resumen: |
Este libro ofrece una descripción general comprensible del preprocesamiento de Big Data, que incluye una descripción formal de cada problema. También se centra en las soluciones propuestas más relevantes. Este libro ilustra implementaciones reales de algoritmos que ayudan al lector a lidiar con estos problemas. Este libro enfatiza la brecha que existe entre los grandes datos sin procesar y los requisitos de datos de calidad que exigen las empresas. A esto se le llama Smart Data, y para lograr Smart Data el preprocesamiento es un paso clave, donde se realizan las imperfecciones, tareas de integración y otros procesos para eliminar información superflua. Los autores presentan el concepto de Smart Data a través del preprocesamiento de datos en escenarios de Big Data y lo conectan con los paradigmas emergentes de IoT y Edge Computing, donde los puntos finales generan Smart Data sin depender completamente de la nube. Finalmente, este libro proporciona algunas áreas de estudio novedosas que están atrayendo una atención más profunda sobre el preprocesamiento de Big Data. En concreto, se considera la relación con el Deep Learning (como una técnica que también depende de grandes volúmenes de datos), la dificultad de encontrar la adecuada selección y concatenación de las técnicas de preprocesamiento aplicadas y algunos otros problemas abiertos. Los profesionales y científicos de datos que trabajan en este campo y desean introducirse en el preprocesamiento en escenarios de grandes volúmenes de datos querrán comprar este libro. Los investigadores que trabajan en este campo y quieran saber qué algoritmos se implementan actualmente para ayudar en sus investigaciones, también pueden estar interesados en este libro. |
| Nota de contenido: |
1. Introduction -- 2. Big Data: Technologies and Tools -- 3. Smart Data -- 4. Dimensionality Reduction for Big Data -- 5. Data Reduction for Big Data -- 6. Imperfect Big Data -- 7. Big Data Discretization -- 8. Imbalanced Data Preprocessing for Big Data -- 9. Big Data Software -- 10. Final Thoughts: From Big Data to Smart Data.-. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Big Data Preprocessing : Enabling Smart Data [documento electrónico] / Luengo, Julián, Autor ; García-Gil, Diego, Autor ; Ramírez-Gallego, Sergio, Autor ; García, Salvador., Autor ; Herrera, Francisco, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XIII, 186 p. 57 ilustraciones, 54 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-39105-8 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Grandes datos Aprendizaje automático Red de computadoras Redes de comunicación informática |
| Índice Dewey: |
005.7 Datos en sistemas de computadoras |
| Resumen: |
Este libro ofrece una descripción general comprensible del preprocesamiento de Big Data, que incluye una descripción formal de cada problema. También se centra en las soluciones propuestas más relevantes. Este libro ilustra implementaciones reales de algoritmos que ayudan al lector a lidiar con estos problemas. Este libro enfatiza la brecha que existe entre los grandes datos sin procesar y los requisitos de datos de calidad que exigen las empresas. A esto se le llama Smart Data, y para lograr Smart Data el preprocesamiento es un paso clave, donde se realizan las imperfecciones, tareas de integración y otros procesos para eliminar información superflua. Los autores presentan el concepto de Smart Data a través del preprocesamiento de datos en escenarios de Big Data y lo conectan con los paradigmas emergentes de IoT y Edge Computing, donde los puntos finales generan Smart Data sin depender completamente de la nube. Finalmente, este libro proporciona algunas áreas de estudio novedosas que están atrayendo una atención más profunda sobre el preprocesamiento de Big Data. En concreto, se considera la relación con el Deep Learning (como una técnica que también depende de grandes volúmenes de datos), la dificultad de encontrar la adecuada selección y concatenación de las técnicas de preprocesamiento aplicadas y algunos otros problemas abiertos. Los profesionales y científicos de datos que trabajan en este campo y desean introducirse en el preprocesamiento en escenarios de grandes volúmenes de datos querrán comprar este libro. Los investigadores que trabajan en este campo y quieran saber qué algoritmos se implementan actualmente para ayudar en sus investigaciones, también pueden estar interesados en este libro. |
| Nota de contenido: |
1. Introduction -- 2. Big Data: Technologies and Tools -- 3. Smart Data -- 4. Dimensionality Reduction for Big Data -- 5. Data Reduction for Big Data -- 6. Imperfect Big Data -- 7. Big Data Discretization -- 8. Imbalanced Data Preprocessing for Big Data -- 9. Big Data Software -- 10. Final Thoughts: From Big Data to Smart Data.-. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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