Cuốn sách trình bày tổng quan các phương pháp và công cụ khai thác, quản lý, phân tích dữ liệu lớn trên mạng xã hội, sử dụng tập dữ liệu Twitter về đại dịch COVID-19 làm nghiên cứu điển hình. Tác phẩm hướng dẫn ứng dụng các kỹ thuật trích xuất từ khóa, mô hình hóa chủ đề, phân tích cảm xúc và hashtag, phục vụ nghiên cứu liên ngành về xã hội và ngôn ngữ.

Máy tính và máy móc được phát triển để giảm thiểu thời gian tiêu thụ và nỗ lực thủ công của con người để hoàn thành các dự án một cách hiệu quả. Với các công nghệ phát triển nhanh chóng trong lĩnh vực này, cuối cùng chúng ta đã đạt đến giai đoạn mà hầu hết mọi người trên thế giới đều có thể tiếp cận với những công nghệ cao này.

Nội dung đề cập đến quản trị dữ liệu, mô hình và tiêu chí đánh giá chất lượng dữ liệu, tích hợp và chuẩn hóa dữ liệu, yêu cầu pháp lý, dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu tổng hợp, đồng thời phân tích những thách thức về chất lượng dữ liệu trong AI và phân tích dữ liệu. Sách cung cấp các nguyên tắc và phương pháp giúp xây dựng dữ liệu đáng tin cậy, hỗ trợ ra quyết định và phát triển AI có trách nhiệm.

Đối với các khóa học mới được giới thiệu, các tài liệu học tập liên ngành đã được phát triển bởi một nhóm giảng viên từ bốn trường đại học khác nhau ở ba quốc gia. Trong khối học tập đầu tiên, sinh viên được dạy các phương pháp từ hai lĩnh vực nghiên cứu chính. Sau đó, kiến ​​thức thu được phải được áp dụng vào một dự án. Đối với dự án quốc tế này, các nhóm đã được thành lập, bao gồm một sinh viên từ mỗi trường đại học tham gia vào dự án. Các kết quả đạt được đã được trình bày trong một trường hè vài tháng sau đó.

Trong cuốn sách tiên phong này, Andy Nguyen, Kshitij Sharma và Ha Nguyen giải thích cách AI có thể nâng cao hiểu biết của chúng ta về quá trình học tập của con người.

Phân tích này đạt được thông qua nhiều nghiên cứu điển hình, phát triển các phương pháp luận mới trong các lĩnh vực như khai thác dữ liệu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và tạo ra các tập dữ liệu lấy sự kiện làm trung tâm mới được tổng hợp trong Biểu đồ tri thức sự kiện mở (OEKG), một biểu đồ tri thức lấy sự kiện làm trung tâm đa ngôn ngữ chứa hơn 1 triệu sự kiện bằng 15 ngôn ngữ.

Cuốn sách cung cấp một giới thiệu toàn diện và dễ hiểu về lý thuyết và thực tiễn kiểm soát tồn kho – một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng, trọng tâm trong lập kế hoạch chuỗi cung ứng.

Phân tích Internet-of-Things (IoT) là một yếu tố không thể thiếu của hầu hết các ứng dụng IoT, vì nó cung cấp phương tiện để trích xuất kiến thức, thúc đẩy các dịch vụ vận hành và tối ưu hóa việc ra quyết định. Phân tích IoT sẽ là yếu tố đóng góp chính cho giá trị kinh doanh của IoT trong những năm tới, vì nó sẽ cho phép các tổ chức xử lý và tận dụng tối đa lượng lớn dữ liệu IoT mà hiện nay phần lớn chưa được sử dụng đúng mức. Khối xây dựng của Phân tích IoT được dành để trình bày các khối xây dựng công nghệ chính bao gồm các hệ thống phân tích IoT tiên tiến.

Phân tích Internet-of-Things (IoT) là một yếu tố không thể thiếu của hầu hết các ứng dụng IoT, vì nó cung cấp phương tiện để trích xuất kiến thức, thúc đẩy các dịch vụ vận hành và tối ưu hóa việc ra quyết định. Phân tích IoT sẽ là yếu tố đóng góp chính cho giá trị kinh doanh của IoT trong những năm tới, vì nó sẽ cho phép các tổ chức xử lý và tận dụng tối đa lượng lớn dữ liệu IoT mà hiện nay phần lớn chưa được sử dụng đúng mức. Khối xây dựng của Phân tích IoT được dành để trình bày các khối xây dựng công nghệ chính bao gồm các hệ thống phân tích IoT tiên tiến. Nó giới thiệu phân tích IoT như một trường hợp đặc biệt của phân tích BigData và theo đó trình bày các công nghệ tiên tiến hàng đầu có thể được triển khai để đối đầu thành công với những thách thức chính của ứng dụng phân tích IoT.

Cuốn sách truy cập mở này chuẩn bị cho các chuyên gia phân tích hiện tại và đầy tham vọng để giải quyết hiệu quả nhu cầu này bằng cách tuyển chọn các khái niệm chính bao trùm toàn bộ vòng đời phân tích, cùng với hướng dẫn từng bước cho các ứng dụng của họ vào các vấn đề trong thế giới thực, sử dụng phần mềm nguồn mở phổ biến và miễn phí. Cuốn sách này không giả định kiến ​​thức trước về thống kê, cách truy vấn cơ sở dữ liệu hoặc cách viết mã hiệu suất cao; các chương đầu bao gồm phần giới thiệu về R và SQL cũng như tổng quan về nền tảng thống kê.