Título :	Handbook of Big Data Technologies
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Zomaya, Albert Y., ; Sakr, Sherif,
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2017
Número de páginas:	XIII, 895 p. 307 ilustraciones
ISBN/ISSN/DL:	978-3-319-49340-4
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Ingeniería Informática  Ingeniería Informática y Redes  Análisis de datos y Big Data  Técnicas de programación  Representación de almacenamiento de datos  Investigación cuantitativa  Programación informática  Arquitectura de Computadores  Recuperación de
Índice Dewey:	621.39 Ciencia de los computadores (Ingenieria de computadores)
Resumen:	Este manual ofrece una cobertura completa de los avances recientes en tecnologías de Big Data y paradigmas relacionados. Los capítulos están escritos por expertos líderes internacionales en el campo y han sido revisados ​​y revisados ​​para obtener el máximo valor para el lector. El volumen consta de veinticinco capítulos organizados en cuatro partes principales. La primera parte cubre los conceptos fundamentales de las tecnologías de Big Data, incluidos los mecanismos de curación de datos, modelos de datos, modelos de almacenamiento, modelos de programación y plataformas de programación. También profundiza en los detalles de la implementación de motores de consultas Big SQL y sistemas de procesamiento de grandes flujos. La segunda parte se centra en los aspectos semánticos de la gestión de Big Data, incluida la integración de datos y el análisis exploratorio ad hoc, además de consultas estructuradas y técnicas de coincidencia de patrones. La tercera parte presenta una descripción general completa del procesamiento de gráficos a gran escala. Cubre las investigaciones más recientes en plataformas de procesamiento de gráficos a gran escala, introduciendo varios mecanismos escalables de consulta y minería de gráficos en dominios como las redes sociales. La cuarta parte detalla aplicaciones novedosas que han sido posibles gracias al rápido surgimiento de tecnologías de Big Data como el Internet de las cosas (IOT), la computación cognitiva y los sistemas SCADA. Todas las partes del libro analizan problemas de investigación abiertos, incluidas oportunidades potenciales, que han surgido del rápido progreso de las tecnologías de Big Data y los crecientes requisitos asociados de los dominios de aplicación. Diseñado para investigadores, profesionales de TI y estudiantes de posgrado, este libro es una contribución oportuna al creciente campo de Big Data. Big Data ha sido reconocido como una de las principales tecnologías emergentes que tendrá una importante contribución e impacto en los diversos campos de la ciencia y en diversos aspectos de la sociedad humana en las próximas décadas. Por lo tanto, el contenido de este libro será una herramienta esencial para ayudar a los lectores a comprender el desarrollo y el futuro de este campo.
Nota de contenido:	Big Data Storage Models -- Big Data Programming Models -- Programming Platforms for Big Data Analysis -- Big Data Analysis on Clouds -- Data Organization and Curation in Big Data -- Big Data Query Engines -- Unbounded Data Processing -- Semantic Data Integration -- Linked Data Management -- Non-native RDF Storage Engines -- Exploratory Ad-hoc Analysis for Big Data -- Pattern Matching over Linked Data Streams -- Searching the Big Data Practices and Experiences in Efficiently Querying Knowledge Bases -- Management and Analysis of Big Graph Data -- Similarity Search in Large-Scale Graph Databases -- Big Graphs Querying, Mining, and Beyond -- Link and Graph Mining in the Big Data Era -- Granular Social Network Model and Applications -- Big Data, IoT and Semantics -- SCADA Systems in the Cloud -- Quantitative Data Analysis in Finance -- Emerging Cost Effective Big Data Architectures -- Bringing High Performance Computing to Big Data -- Cognitive Computing where Big Data is Driving -- Privacy-Preserving Record Linkage for Big 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

Handbook of Big Data Technologies [documento electrónico] / Zomaya, Albert Y., ; Sakr, Sherif,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XIII, 895 p. 307 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-49340-4
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Ingeniería Informática  Ingeniería Informática y Redes  Análisis de datos y Big Data  Técnicas de programación  Representación de almacenamiento de datos  Investigación cuantitativa  Programación informática  Arquitectura de Computadores  Recuperación de
Índice Dewey:	621.39 Ciencia de los computadores (Ingenieria de computadores)
Resumen:	Este manual ofrece una cobertura completa de los avances recientes en tecnologías de Big Data y paradigmas relacionados. Los capítulos están escritos por expertos líderes internacionales en el campo y han sido revisados ​​y revisados ​​para obtener el máximo valor para el lector. El volumen consta de veinticinco capítulos organizados en cuatro partes principales. La primera parte cubre los conceptos fundamentales de las tecnologías de Big Data, incluidos los mecanismos de curación de datos, modelos de datos, modelos de almacenamiento, modelos de programación y plataformas de programación. También profundiza en los detalles de la implementación de motores de consultas Big SQL y sistemas de procesamiento de grandes flujos. La segunda parte se centra en los aspectos semánticos de la gestión de Big Data, incluida la integración de datos y el análisis exploratorio ad hoc, además de consultas estructuradas y técnicas de coincidencia de patrones. La tercera parte presenta una descripción general completa del procesamiento de gráficos a gran escala. Cubre las investigaciones más recientes en plataformas de procesamiento de gráficos a gran escala, introduciendo varios mecanismos escalables de consulta y minería de gráficos en dominios como las redes sociales. La cuarta parte detalla aplicaciones novedosas que han sido posibles gracias al rápido surgimiento de tecnologías de Big Data como el Internet de las cosas (IOT), la computación cognitiva y los sistemas SCADA. Todas las partes del libro analizan problemas de investigación abiertos, incluidas oportunidades potenciales, que han surgido del rápido progreso de las tecnologías de Big Data y los crecientes requisitos asociados de los dominios de aplicación. Diseñado para investigadores, profesionales de TI y estudiantes de posgrado, este libro es una contribución oportuna al creciente campo de Big Data. Big Data ha sido reconocido como una de las principales tecnologías emergentes que tendrá una importante contribución e impacto en los diversos campos de la ciencia y en diversos aspectos de la sociedad humana en las próximas décadas. Por lo tanto, el contenido de este libro será una herramienta esencial para ayudar a los lectores a comprender el desarrollo y el futuro de este campo.
Nota de contenido:	Big Data Storage Models -- Big Data Programming Models -- Programming Platforms for Big Data Analysis -- Big Data Analysis on Clouds -- Data Organization and Curation in Big Data -- Big Data Query Engines -- Unbounded Data Processing -- Semantic Data Integration -- Linked Data Management -- Non-native RDF Storage Engines -- Exploratory Ad-hoc Analysis for Big Data -- Pattern Matching over Linked Data Streams -- Searching the Big Data Practices and Experiences in Efficiently Querying Knowledge Bases -- Management and Analysis of Big Graph Data -- Similarity Search in Large-Scale Graph Databases -- Big Graphs Querying, Mining, and Beyond -- Link and Graph Mining in the Big Data Era -- Granular Social Network Model and Applications -- Big Data, IoT and Semantics -- SCADA Systems in the Cloud -- Quantitative Data Analysis in Finance -- Emerging Cost Effective Big Data Architectures -- Bringing High Performance Computing to Big Data -- Cognitive Computing where Big Data is Driving -- Privacy-Preserving Record Linkage for Big 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