Feltrinelli Editore eBooks

Big data con Hadoop. E-book. Formato EPUB Gabriele Modena   -  Feltrinelli Editore, 2015  - 

Hadoop è un progetto open source che permette di analizzare enormi quantità di dati distribuiti su cluster e file system differenti. Progettato per essere scalabile da un singolo server fino a migliaia di macchine, Hadoop si occupa anche di gestire problemi e guasti a livello applicativo - piuttosto che hardware - contribuendo a ottimizzare il mantenimento dei dati archiviati. Questo libro è dedicato a chi vuole entrare nel mondo della gestione e dell'analisi di Big Data. Attraverso l'uso degli strumenti e dei framework che compongo Hadoop 2, il lettore viene guidato nella progettazione e nell'implementazione di soluzioni di complessità differente, in grado di adattarsi a necessità operative e gestionali diverse che considerano sia la creazione e il mantenimento di dataset, sia la loro elaborazione e analisi per ottenere il massimo dai dati collezionati.

Data Analysis & Visualization: Sette insidie da evitare per analizzare e rappresentare dati. E-book. Formato EPUB Ben Jones   -  Feltrinelli Editore, 2020  - 

L'era in cui viviamo è caratterizzata da un'ingente produzione di dati e da una gamma sempre più ampia di strumenti per analizzarli. Chiunque lavori con i dati sa però come sia facile commettere errori. A volte accade senza nemmeno accorgersene, per poi rendersene conto quando è troppo tardi. Questo manuale insegna a non cadere in errori imbarazzanti e costosi, mostrando esempi concreti delle trappole in cui è possibile cadere. Nel corso dei capitoli il lettore impara a riconoscere ed evitare le sette tipologie di insidie più comuni, apprendendo quindi come analizzare, calcolare, elaborare, comparare, visualizzare e presentare i dati con successo. Dagli errori epistemici ai difetti di calcolo, dai lapsus statistici alle aberrazioni analitiche, dalle sviste grafiche alle trappole del design, il volume affronta tutto quello che è importante sapere per diventare dei maestri. Una guida per chiunque lavori con i dati, scritta da un professionista che è diventato esperto sbagliando molto, e non ha paura di ammetterlo.