{"title":"Oliver Hummel","description":"\u003cp\u003eProf. Dr. Oliver Hummel ist seit 2017 Professor für Big Data an der Hochschule Mannheim. Davor leitete er die Entwicklung einer big-data-fähigen Middleware zur Datenvernetzung bei einem Start-up im Rhein-Neckar-Raum. Weitere wichtige Stationen sind eine Vertretungsprofessur am KIT in Karlsruhe und eine Juniorprofessur an der Universität Mannheim, beide im Bereich Softwaretechnik, sowie eine Consulting-Tätigkeit im Bereich Information Retrieval. Neben einem Buch zum Thema Aufwandsschätzung hat Professor Oliver Hummel bis dato bereits mehr als 50 Fachpublikationen veröffentlicht und auch zahlreiche Fachvorträge gehalten.\u003c\/p\u003e","products":[{"product_id":"data-science-mit-big-data-oliver-hummel-gebunden","title":"Data Science mit Big Data","description":"-\tBietet einen umfassenden Überblick zum Umgang mit großen Datenmengen.\n-\tErläutert verständlich die zentralen Big-Data- Konzepte und zeigt deren Möglichkeiten und Grenzen auf.\n-\tIllustriert die Datenspeicherung mit skalierbaren NoSQL-Systemen und zeigt die verteilte Verarbeitung mit Batch-, Micro-Batch- und modernen Streaming-Verfahren.\n-\tBeschreibt anwendungsorientiert, wie moderne Datenplattformen entwickelt und durch Künstliche Intelligenz erweitert werden können.\n-\tIhr exklusiver Vorteil: E-Book inklusive beim Kauf des gedruckten Buches\n\nMit diesem Buch erhalten Sie einen praxisnahen und technologieunabhängigen Einstieg in den Umgang mit großen Datenmengen. Zahlreiche Beispiele werden mit gängigen Open-Source-Werkzeugen und modernen Container-Technologien (Docker) umgesetzt, sodass Sie Ihr neu erworbenes Wissen gleich ausprobieren können und der Umgang mit kommerziellen Produkten ebenfalls problemlos möglich wird. Das Buch startet mit den Herausforderungen, die sich durch die verteilte Verarbeitung von Daten ergeben, sobald diese nicht mehr auf einen Rechnerknoten passen. Sie lernen, wie Sie Big-Data-Analytics mit Verarbeitungsparadigmen wie Batch-, Micro-Batch- und Stream-Verarbeitung praktisch umsetzen können; ebenso wird auf die Vor- und Nachteile von NoSQL-Datenbanken eingegangen. Einblicke zur Visualisierung von Analyseergebnissen, in zufallsbasierte Big-Data-Algorithmen sowie in Referenz-Architekturen für den Aufbau skalierbarer Big-Data-Systeme runden das Buch ab. Dieses Lehrbuch und Nachschlagewerk ist ein verlässlicher Begleiter für Studium, Ausbildung und berufliche Praxis.\n\nAUS DEM INHALT \/\/\n-\tEinstieg ins Thema\n-\tVerteilte Systeme\n-\tBig-Data-Management\n-\tData Warehouse, Data Lake(house), Data Mesh\n-\tNoSQL\n-\tVerarbeitungsparadigmen\n-\tSystemarchitekturen\n-\tAlgorithmen und Datenanalyse\n-\tVisualisierung\n-\tSystementwicklung, -test und –betrieb\n-\tKI-Anwendungen\n-\tAusblick","brand":"Oliver Hummel","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":53171182338375,"sku":"9783446476400","price":49.99,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0920\/5455\/2903\/files\/data-science-mit-big-data-gebunden-front.webp?v=1768913523"},{"product_id":"data-science-mit-big-data-oliver-hummel-ebook","title":"Data Science mit Big Data","description":"-\tBietet einen umfassenden Überblick zum Umgang mit großen Datenmengen.\n-\tErläutert verständlich die zentralen Big-Data- Konzepte und zeigt deren Möglichkeiten und Grenzen auf.\n-\tIllustriert die Datenspeicherung mit skalierbaren NoSQL-Systemen und zeigt die verteilte Verarbeitung mit Batch-, Micro-Batch- und modernen Streaming-Verfahren.\n-\tBeschreibt anwendungsorientiert, wie moderne Datenplattformen entwickelt und durch Künstliche Intelligenz erweitert werden können.\n-\tIhr exklusiver Vorteil: E-Book inklusive beim Kauf des gedruckten Buches\n\nMit diesem Buch erhalten Sie einen praxisnahen und technologieunabhängigen Einstieg in den Umgang mit großen Datenmengen. Zahlreiche Beispiele werden mit gängigen Open-Source-Werkzeugen und modernen Container-Technologien (Docker) umgesetzt, sodass Sie Ihr neu erworbenes Wissen gleich ausprobieren können und der Umgang mit kommerziellen Produkten ebenfalls problemlos möglich wird. Das Buch startet mit den Herausforderungen, die sich durch die verteilte Verarbeitung von Daten ergeben, sobald diese nicht mehr auf einen Rechnerknoten passen. Sie lernen, wie Sie Big-Data-Analytics mit Verarbeitungsparadigmen wie Batch-, Micro-Batch- und Stream-Verarbeitung praktisch umsetzen können; ebenso wird auf die Vor- und Nachteile von NoSQL-Datenbanken eingegangen. Einblicke zur Visualisierung von Analyseergebnissen, in zufallsbasierte Big-Data-Algorithmen sowie in Referenz-Architekturen für den Aufbau skalierbarer Big-Data-Systeme runden das Buch ab. 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