Big Data a jejich význam v podnikových informačních systémech – Martin Doležálek
Martin Doležálek
Diplomová práce
Big Data a jejich význam v podnikových informačních systémech
Big Data and their value in enterprise information systems
Anotace:
Tato diplomová práce se zabývá problematikou Big Data, jejich uložením, zpracováním a následnou analýzou. Teoretická část diplomové práce definuje základní pojmy o Big Datech, SQL a NoSQL databázích, open source softwaru a programovacích jazycích Python a R. V analytické části práce srovnávám knihovny pro Python a R pro práci s Big Daty, včetně knihoven pro strojové učení. V praktické části demonstruji …víceAbstract:
This thesis deals with Big Data, its storage, processing and subsequent analysis. The theoretical section of the thesis defines the basic concepts of Big Data, SQL and NoSQL databases, open source software and programming languages Python and R. The analytical section of the thesis compares Python and R libraries for working with Big Data, including libraries for machine learning. The practical section …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 9. 5. 2019
Identifikátor:
https://is.ambis.cz/th/wecsa/
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 6. 6. 2019
- Vedoucí: doc. RNDr. Juraj Pančík, CSc.
- Oponent: Ing. Lukáš Herout, Ph.D.
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Vysoká škola regionálního rozvoje a Bankovní institut – AMBISVysoká škola regionálního rozvoje a Bankovní institut – AMBIS
Magisterský studijní program / obor:
Ekonomika a management / Management
Práce na příbuzné téma
-
Image Analysis Using Machine Learning Models
Norbert Komiňák -
Implementation of Sample Selection Estimators into Double Machine Learning Framework
Michaela Kecskésová -
Localization of mobile devices using machine learning
Aleš Calábek -
Exchange rates predictions using machine learning methods
Yaroslav Korobka -
Digital document analysis using machine learning methods
Nicholas Čapek -
Machine learning analysis and cataloging of extragalactic sources
Matej Kosiba -
Machine Learning for Text Anomaly Detection
Alina Tsykynovska -
Demand estimation using Machine Learning methods
Gabriela Moravčíková