Η επιστήμη των δεδομένων μέσα από τη γλώσσα R
Η αυξανόμενη συσσώρευση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων δημιουργεί νέες ευκαιρίες στους τομείς: επιστήμη, οικονομία, εκπαίδευση, έρευνα, κ.λ.π. Παλαιότερα είτε η αποθήκευση τέτοιων δεδομένων δεν ήταν εφικτή, είτε η ανάλυσή τους ξεπερνούσε κατά πολύ τις υπολογιστικές δυνατότητες των σύγχρονων υπολογιστικ...
Κύριοι συγγραφείς: | , , , , , |
---|---|
Μορφή: | 1 |
Γλώσσα: | Greek |
Έκδοση: |
2016
|
Θέματα: | |
Διαθέσιμο Online: | http://repository.kallipos.gr/handle/11419/2965 http://dx.doi.org/10.57713/kallipos-734 |
id |
kallipos-11419-2965 |
---|---|
record_format |
dspace |
spelling |
kallipos-11419-29652024-04-15T20:15:13Z Η επιστήμη των δεδομένων μέσα από τη γλώσσα R ΒΑΣΙΚΕΣ ΚΑΙ ΠΡΟΧΩΡΗΜΕΝΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ Βερύκιος, Βασίλειος Καγκλής, Βασίλειος Σταυρόπουλος, Ηλίας Verykios, Vasileios Kagklis, Vasileios Stavropoulos, Elias ΕΞΟΡΥΞΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΤΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΑΝΑΛΥΣΗ ΜΕΓΑΛΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΗ ΜΑΘΗΣΗ ΔΕΝΤΡΑ ΑΠΟΦΑΣΗΣ ΚΑΝΟΝΕΣ ΣΥΣΧΕΤΙΣΗΣ ΚΑΤΗΓΟΡΙΟΠΟΙΗΣΗ ΣΥΣΤΑΔΟΠΟΙΗΣΗ ΚΑΘΑΡΙΣΜΟΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΑΝΑΛΥΤΙΚΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Data Mining Statistics Data Science Big Data Analytics Machine Learning Decision Trees Association Rules Classification Clustering Data Cleaning NoSQL Databases OLAP Hadoop Mapreduce Η αυξανόμενη συσσώρευση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων δημιουργεί νέες ευκαιρίες στους τομείς: επιστήμη, οικονομία, εκπαίδευση, έρευνα, κ.λ.π. Παλαιότερα είτε η αποθήκευση τέτοιων δεδομένων δεν ήταν εφικτή, είτε η ανάλυσή τους ξεπερνούσε κατά πολύ τις υπολογιστικές δυνατότητες των σύγχρονων υπολογιστικών συστημάτων. Σήμερα που έχει επέλθει η τεχνολογική σύγκλιση στους παραπάνω τομείς υπάρχει ανάγκη για την εκπαίδευση επιστημόνων οι οποίοι θα μπορούν να ανταπεξέλθουν στις σύγχρονες ανάγκες, δίνοντας λύσεις σε σοβαρά ζητήματα μέσω της ευφυούς ανάλυσης δεδομένων. <br/>Σκοπός του βιβλίου είναι να καταγράψει τις βασικές αρχές που διέπουν τη νέα αυτήν επιστήμη των δεδομένων, που είναι γνωστή και ως Εξόρυξη Δεδομένων. Το βιβλίο ξεκινάει με την περιγραφή της υπάρχουσας κατάστασης στον τομέα της εξόρυξης γνώσης από τα δεδομένα, τους τομείς στους οποίους αυτή βασίζεται και τις νέες προκλήσεις. Στη συνέχεια καλύπτει ζητήματα πολυδιάστατων δεδομένων και δημιουργίας αναφορών, όπως και ζητήματα νέων μορφών βάσεων δεδομένων, (NoSQL συστήματα). Οι τύποι και η ποιότητα των δεδομένων αποτελούν αναπόσπαστο κομμάτι του βιβλίου που μαζί με την επεξεργασία και τα μέτρα ομοιότητας αποτελούν τη βάση ενός έργου εξόρυξης δεδομένων.<br/>Η συνοπτική στατιστική και η οπτικοποίηση αποτελούν το πρώτο βήμα για την εξερεύνηση των δεδομένων. Το κύριο κομμάτι του βιβλίου αφορά τη λεπτομερή περιγραφή και ανάλυση εναλλακτικών αλγορίθμων για την εκπόνηση των βασικών λειτουργιών της Εξόρυξης Δεδομένων οι οποίες είναι η Κατηγοριοποίηση, η Ανάλυση Συσχετίσεων και η Ανάλυση Συστάδων. Πιο προχωρημένα ζητήματα που αφορούν την εκτίμηση των παραγόμενων μοντέλων, τη σύγκρισή τους και τη γρηγορότερη εκτέλεσή τους επίσης καλύπτονται στο τελευταίο κομμάτι του βιβλίου. Όλα τα θέματα αναλύονται σε βάθος μέσω προγραμμάτων στη γλώσσα R. <br/>Ένας μεγάλος αριθμός από λυμένες ασκήσεις βοηθούν στην κατανόηση και στην εμπέδωση των εννοιών, ενώ άλυτα προβλήματα θα βοηθήσουν το φοιτητή να αναπτύξει μία ολοκληρωμένη άποψη για το θέμα αυτό. 2016-02-10T10:55:18Z 2021-07-09T14:10:27Z 2024-03-07T09:19:47Z 2016-02-10T10:55:18Z 2021-07-09T14:10:27Z 2024-03-07T09:19:47Z 2016-02-10 1 978-960-603-394-0 http://repository.kallipos.gr/handle/11419/2965 http://dx.doi.org/10.57713/kallipos-734 320151 el 1 300 application/pdf application/pdf |
institution |
Kallipos |
collection |
DSpace |
language |
Greek |
topic |
ΕΞΟΡΥΞΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΤΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΑΝΑΛΥΣΗ ΜΕΓΑΛΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΗ ΜΑΘΗΣΗ ΔΕΝΤΡΑ ΑΠΟΦΑΣΗΣ ΚΑΝΟΝΕΣ ΣΥΣΧΕΤΙΣΗΣ ΚΑΤΗΓΟΡΙΟΠΟΙΗΣΗ ΣΥΣΤΑΔΟΠΟΙΗΣΗ ΚΑΘΑΡΙΣΜΟΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΑΝΑΛΥΤΙΚΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Data Mining Statistics Data Science Big Data Analytics Machine Learning Decision Trees Association Rules Classification Clustering Data Cleaning NoSQL Databases OLAP Hadoop Mapreduce |
spellingShingle |
ΕΞΟΡΥΞΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΤΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΑΝΑΛΥΣΗ ΜΕΓΑΛΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΗ ΜΑΘΗΣΗ ΔΕΝΤΡΑ ΑΠΟΦΑΣΗΣ ΚΑΝΟΝΕΣ ΣΥΣΧΕΤΙΣΗΣ ΚΑΤΗΓΟΡΙΟΠΟΙΗΣΗ ΣΥΣΤΑΔΟΠΟΙΗΣΗ ΚΑΘΑΡΙΣΜΟΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΑΝΑΛΥΤΙΚΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Data Mining Statistics Data Science Big Data Analytics Machine Learning Decision Trees Association Rules Classification Clustering Data Cleaning NoSQL Databases OLAP Hadoop Mapreduce Βερύκιος, Βασίλειος Καγκλής, Βασίλειος Σταυρόπουλος, Ηλίας Verykios, Vasileios Kagklis, Vasileios Stavropoulos, Elias Η επιστήμη των δεδομένων μέσα από τη γλώσσα R |
description |
Η αυξανόμενη συσσώρευση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων δημιουργεί νέες ευκαιρίες στους τομείς: επιστήμη, οικονομία, εκπαίδευση, έρευνα, κ.λ.π. Παλαιότερα είτε η αποθήκευση τέτοιων δεδομένων δεν ήταν εφικτή, είτε η ανάλυσή τους ξεπερνούσε κατά πολύ τις υπολογιστικές δυνατότητες των σύγχρονων υπολογιστικών συστημάτων. Σήμερα που έχει επέλθει η τεχνολογική σύγκλιση στους παραπάνω τομείς υπάρχει ανάγκη για την εκπαίδευση επιστημόνων οι οποίοι θα μπορούν να ανταπεξέλθουν στις σύγχρονες ανάγκες, δίνοντας λύσεις σε σοβαρά ζητήματα μέσω της ευφυούς ανάλυσης δεδομένων. <br/>Σκοπός του βιβλίου είναι να καταγράψει τις βασικές αρχές που διέπουν τη νέα αυτήν επιστήμη των δεδομένων, που είναι γνωστή και ως Εξόρυξη Δεδομένων. Το βιβλίο ξεκινάει με την περιγραφή της υπάρχουσας κατάστασης στον τομέα της εξόρυξης γνώσης από τα δεδομένα, τους τομείς στους οποίους αυτή βασίζεται και τις νέες προκλήσεις. Στη συνέχεια καλύπτει ζητήματα πολυδιάστατων δεδομένων και δημιουργίας αναφορών, όπως και ζητήματα νέων μορφών βάσεων δεδομένων, (NoSQL συστήματα). Οι τύποι και η ποιότητα των δεδομένων αποτελούν αναπόσπαστο κομμάτι του βιβλίου που μαζί με την επεξεργασία και τα μέτρα ομοιότητας αποτελούν τη βάση ενός έργου εξόρυξης δεδομένων.<br/>Η συνοπτική στατιστική και η οπτικοποίηση αποτελούν το πρώτο βήμα για την εξερεύνηση των δεδομένων. Το κύριο κομμάτι του βιβλίου αφορά τη λεπτομερή περιγραφή και ανάλυση εναλλακτικών αλγορίθμων για την εκπόνηση των βασικών λειτουργιών της Εξόρυξης Δεδομένων οι οποίες είναι η Κατηγοριοποίηση, η Ανάλυση Συσχετίσεων και η Ανάλυση Συστάδων. Πιο προχωρημένα ζητήματα που αφορούν την εκτίμηση των παραγόμενων μοντέλων, τη σύγκρισή τους και τη γρηγορότερη εκτέλεσή τους επίσης καλύπτονται στο τελευταίο κομμάτι του βιβλίου. Όλα τα θέματα αναλύονται σε βάθος μέσω προγραμμάτων στη γλώσσα R. <br/>Ένας μεγάλος αριθμός από λυμένες ασκήσεις βοηθούν στην κατανόηση και στην εμπέδωση των εννοιών, ενώ άλυτα προβλήματα θα βοηθήσουν το φοιτητή να αναπτύξει μία ολοκληρωμένη άποψη για το θέμα αυτό. |
format |
1 |
author |
Βερύκιος, Βασίλειος Καγκλής, Βασίλειος Σταυρόπουλος, Ηλίας Verykios, Vasileios Kagklis, Vasileios Stavropoulos, Elias |
author_facet |
Βερύκιος, Βασίλειος Καγκλής, Βασίλειος Σταυρόπουλος, Ηλίας Verykios, Vasileios Kagklis, Vasileios Stavropoulos, Elias |
author_sort |
Βερύκιος, Βασίλειος |
title |
Η επιστήμη των δεδομένων μέσα από τη γλώσσα R |
title_short |
Η επιστήμη των δεδομένων μέσα από τη γλώσσα R |
title_full |
Η επιστήμη των δεδομένων μέσα από τη γλώσσα R |
title_fullStr |
Η επιστήμη των δεδομένων μέσα από τη γλώσσα R |
title_full_unstemmed |
Η επιστήμη των δεδομένων μέσα από τη γλώσσα R |
title_sort |
η επιστήμη των δεδομένων μέσα από τη γλώσσα r |
publishDate |
2016 |
url |
http://repository.kallipos.gr/handle/11419/2965 http://dx.doi.org/10.57713/kallipos-734 |
work_keys_str_mv |
AT berykiosbasileios ēepistēmētōndedomenōnmesaapotēglōssar AT kanklēsbasileios ēepistēmētōndedomenōnmesaapotēglōssar AT stauropoulosēlias ēepistēmētōndedomenōnmesaapotēglōssar AT verykiosvasileios ēepistēmētōndedomenōnmesaapotēglōssar AT kagklisvasileios ēepistēmētōndedomenōnmesaapotēglōssar AT stavropouloselias ēepistēmētōndedomenōnmesaapotēglōssar AT berykiosbasileios basikeskaiprochōrēmenesennoies AT kanklēsbasileios basikeskaiprochōrēmenesennoies AT stauropoulosēlias basikeskaiprochōrēmenesennoies AT verykiosvasileios basikeskaiprochōrēmenesennoies AT kagklisvasileios basikeskaiprochōrēmenesennoies AT stavropouloselias basikeskaiprochōrēmenesennoies |
_version_ |
1799946639797911552 |