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Analizzare grandi quantità di dati è una necessità. Anche i libri di scienza più diffusi, come i ¿super crunchers¿, forniscono casi convincenti in cui grandi quantità di dati producono scoperte e intuizioni che sorprendono anche gli esperti. Ogni azienda trae vantaggio dalla raccolta e dall¿analisi dei propri dati: gli ospedali possono individuare tendenze e anomalie nelle cartelle cliniche dei pazienti, i motori di ricerca possono migliorare il posizionamento e il posizionamento degli annunci e le agenzie ambientali e di sanità pubblica possono individuare modelli e anomalie nei loro dati. L'elenco continua con la sicurezza informatica e il rilevamento delle intrusioni nella rete informatica; monitoraggio del consumo energetico degli elettrodomestici; analisi di pattern in bioinformatica e dati farmaceutici; dati finanziari e di business intelligence; individuare le tendenze nei blog, Twitter e molti altri. Lo storage è poco costoso e lo diventa ancora meno, così come i sensori di dati. Pertanto, la raccolta e l¿archiviazione dei dati è più semplice che mai.
About the author
N. Raghava Rao a 15 ans d'expérience en enseignement. Il travaille actuellement avec l'Institut d'ingénierie aéronautique Dundigal, Hyderabad, Pune. Il est titulaire d'un diplôme d'études supérieures en M. Tech, qualifié TS-SET en informatique et applications et poursuit actuellement un doctorat. en informatique et en ingénierie dans le domaine de l'apprentissage automatique.
