Big Data a jejich význam v podnikových informačních systémech – Martin Doležálek
Martin Doležálek
Master's thesis
Big Data a jejich význam v podnikových informačních systémech
Big Data and their value in enterprise information systems
Abstract:
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 …moreAbstract:
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 …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 9. 5. 2019
Identifier:
https://is.ambis.cz/th/wecsa/
Thesis defence
- Date of defence: 6. 6. 2019
- Supervisor: doc. RNDr. Juraj Pančík, CSc.
- Reader: Ing. Lukáš Herout, Ph.D.
Citation record
ISO 690-compliant citation record:
DOLEŽÁLEK, Martin. \textit{Big Data a jejich význam v podnikových informačních systémech}. Online. Master's thesis. Praha: The College of Regional Development and Banking Institute - AMBIS, a.s. 2019. Available from: https://theses.cz/id/f4opq0/.
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Vysoká škola regionálního rozvoje a Bankovní institut – AMBISBanking Institute/College of Banking
Master programme / field:
Economics and Management / Management
Theses on a related topic
-
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 -
Demand estimation using Machine Learning methods
Gabriela Moravčíková -
Machine Learning for Text Anomaly Detection
Alina Tsykynovska