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...

Πλήρης περιγραφή

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Κύριοι συγγραφείς: Βερύκιος, Βασίλειος, Καγκλής, Βασίλειος, Σταυρόπουλος, Ηλίας, Verykios, Vasileios, Kagklis, Vasileios, Stavropoulos, Elias
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