Thư viện Đại học Công nghiệp Hà Nội trân trọng giới thiệu đến bạn đọc cuốn “Giáo trình Khai phá dữ liệu” một tài liệu cơ bản dành cho những người muốn bước đầu làm quen và tiến tới triển khai các ứng dụng khai phá dữ liệu trong thực tế.

Nhằm tăng cường khả năng tiếp cận nguồn tài liệu học thuật chất lượng cao, phục vụ hiệu quả cho công tác giảng dạy, học tập và nghiên cứu khoa học, Thư viện Đại học Công nghiệp Hà Nội xin trân trọng thông báo triển khai chương trình dùng thử Cơ sở dữ liệu sách điện tử EBSCO eBooks Academic Collection đến toàn thể cán bộ, giảng viên và sinh viên.

Công trình nghiên cứu này đã phát triển một phương pháp tiếp cận mới trong phân cụm dữ liệu quan hệ, với mục tiêu khai thác tri thức tiềm ẩn phục vụ chẩn đoán và điều trị ung thư.

Cuốn sách này là một phần của Dự án LAMBDA (Học, Áp dụng, Nhân Phân tích Dữ liệu Lớn), được tài trợ bởi Liên minh Châu Âu, GA số 809965. Phân tích Dữ liệu bao gồm việc áp dụng các quy trình thuật toán để rút ra thông tin chuyên sâu. Ngày nay nó được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp để cho phép các tổ chức và công ty đưa ra quyết định tốt hơn cũng như xác minh hoặc bác bỏ các lý thuyết hoặc mô hình hiện có. Thuật ngữ phân tích dữ liệu thường được sử dụng thay thế cho trí thông minh, thống kê, lý luận, khai thác dữ liệu, khám phá kiến thức và những thứ khác.

Cuốn sách này cung cấp trong 27 chương một bộ sưu tập tất cả các khía cạnh kỹ thuật trong việc xác định, phát triển và đánh giá nền tảng lý thuyết và cơ chế ứng dụng của các công cụ AI. Các chủ đề được đề cập bao gồm mạng lưới thần kinh, điều khiển mờ, cây quyết định, hệ thống dựa trên quy tắc, khai thác dữ liệu, thuật toán di truyền và hệ thống tác nhân, cùng nhiều chủ đề khác

Cuốn sách này hướng dẫn cách liên kết dữ liệu hai chiều. Những thay đổi được thực hiện đối với đầu vào sẽ cập nhật mô hình, được phản ánh trong khung nhìn. Có sự khác biệt giữa việc sử dụng tay lái và ng-bind.

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.

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.

Các chủ đề mà nó bao gồm bao gồm cách: - Kết nối với cơ sở dữ liệu Redis; - Tạo và sử dụng nhiều loại dữ liệu Redis, bao gồm chuỗi, bộ, hàm băm và danh sách; - Quản lý khách hàng và bản sao của Redis; - Chạy giao dịch trong Redis; - Khắc phục sự cố trong quá trình cài đặt Redis.

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.