Data Science and Big Data Analytics

Resursele care însoțesc acest volum, în special seturile de date disponibile pe platforma editurii Wiley, constituie fundamentul pe care Emc Education Services își construiește metodologia pedagogică. Observăm o abordare riguroasă, menită să transforme baze de date brute în instrumente de decizie strategică prin utilizarea exclusivă a instrumentelor open-source. Structura lucrării urmează un parcurs logic al ciclului de viață al analizei, punând accent pe tehnici analitice specifice pentru volume mari de date și pe arta de a comunica rezultatele într-o manieră convingătoare pentru mediul de afaceri. Subliniem faptul că, spre deosebire de lucrarea anterioară a editorului, Information Storage and Management, care se concentra pe infrastructura fizică și gestionarea stocării, Data Science and Big Data Analytics face tranziția către stratul superior al procesării informației: extragerea valorii. Dacă volumul precedent pregătea terenul pentru administrarea depozitelor de date, acesta din urmă oferă instrumentele necesare pentru a deveni un membru activ într-o echipă de cercetare a datelor. Complementar lui Principles and Practice of Big Data, care demonstrează că analizele complexe pot fi realizate fără suite software specializate, volumul de față oferă o structură mult mai orientată spre standardele industriale și pregătirea pentru certificări profesionale recunoscute, precum EMCDSA. În timp ce Practical Data Science with Hadoop and Spark se concentrează pe ecosisteme specifice pentru scalabilitate, lucrarea editată de Emc Education Services rămâne agnostică din punct de vedere tehnologic, prioritizând conceptele și principiile universale. Stilul este unul practic, axat pe aplicații care pot fi reproduse imediat, facilitând trecerea de la teoria academică la execuția într-un mediu enterprise.