Nếu công việc của bạn liên quan đến việc làm việc với dữ liệu theo bất kỳ cách nào, bạn không thể bỏ qua cuộc cách mạng R! Nếu lĩnh vực của bạn được gọi là phân tích dữ liệu, phân tích, tin học, khoa học dữ liệu, báo cáo, trí tuệ kinh doanh, quản lý dữ liệu, dữ liệu lớn hoặc trực quan hóa, bạn chỉ cần học R vì ngôn ngữ lập trình này là một công cụ thay đổi cuộc chơi.

Cuốn sách này xem xét tất cả các khía cạnh của việc quản lý sự phức tạp của Điện toán dữ liệu lớn đa phương tiện (MMBD) cho các ứng dụng IoT và phát triển một hệ thống phân loại toàn diện.

Người đọc cho cuốn sách này sẽ là người hiểu biết về định lượng và có hiểu biết cơ bản về các khái niệm thống kê và lập trình R.Sinh viên phải có hiểu biết cơ bản về suy luận thống kê như có trong Suy luận thống kê cho khoa học dữ liệu.

Nội dung cuốn sách Quản lý hiện đại dựa trên Dữ liệu lớn (MMBD 2020) này bao gồm các chủ đề bao gồm thu thập và lưu trữ dữ liệu; tìm kiếm, chia sẻ và phân tích; trực quan hóa dữ liệu; thuật toán học máy cho dữ liệu lớn; hệ thống tập tin và cơ sở dữ liệu phân tán; chiến lược quản lý và ra quyết định; hệ thống sản xuất và hậu cần; Tổng quản lý chất lượng; hệ thống quản lý thông tin; kỹ thuật yếu tố con người; và nguồn nhân lực. Cung cấp cái nhìn tổng quan về những phát triển hiện nay trong quản lý hiện đại dựa trên Dữ liệu lớn, cuốn sách sẽ được tất cả những người làm việc trong lĩnh vực này quan tâm.

Cuốn sách tập trung vào cải thiện nhận dạng khuôn mặt trong dữ liệu video giám sát chất lượng thấp, giúp các cơ quan thực thi pháp luật tìm kiếm nhanh và chính xác hơn.

Cuốn sách này nhấn mạnh rằng khả năng thu thập, phân tích và sử dụng lượng lớn dữ liệu kỹ thuật số (người dùng) đặt ra các vấn đề đạo đức quan trọng. Annika Richterich cung cấp một cái nhìn tổng quan đương đại có hệ thống về lĩnh vực nghiên cứu dữ liệu quan trọng phản ánh thực tiễn thu thập và phân tích dữ liệu kỹ thuật số.

Cuốn sách này cung cấp sự hiểu biết về các kỹ thuật và cách sử dụng hiện đại nhất cho khai thác dữ liệu.

Sự quan tâm trong cộng đồng học thuật về AI đã tăng trưởng theo cấp số nhân trong những năm gần đây. Một số yếu tố chính đã góp phần vào sự gia tăng sự quan tâm này. Thứ nhất, những tiến bộ nhanh chóng trong công nghệ AI đã cho thấy tiềm năng cách mạng hóa các lĩnh vực khác nhau, như chăm sóc sức khỏe, tài chính và giao thông vận tải, khơi dậy sự tò mò và nhiệt tình của các nhà nghiên cứu và học giả. Thứ hai, sự sẵn có của lượng lớn dữ liệu và sức mạnh tính toán đã cho phép các học giả nghiên cứu sâu hơn về AI, khám phá các thuật toán và mô hình phức tạp để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực.

Cuốn sách nghiên cứu tác động của dữ liệu mở tại các nước đang phát triển qua các ví dụ thực tế như nông nghiệp ở Colombia, y tế ở Uganda và ứng phó khủng hoảng ở Nepal.

Hợp nhất dữ liệu là lĩnh vực nghiên cứu phát triển nhanh nhằm kết hợp thông tin từ nhiều nguồn/cảm biến để nâng cao hiệu suất hệ thống tổng thể.