Big Data - charakteristika a zpracování nestrukturovaných dat

Bc. Bára Smolová

Master's thesis

Big Data - characteristics and processing of unstructured data

Abstract:

Diplomová práce se zabývá metodami zpracování Big dat s bližším zaměřením na data nestrukturovaná. Teoretická část práce je zaměřena na charakteristiku Big dat, specifikaci zdrojů nestrukturovaných dat a na popis dostupných metod pro zpracování dat z těchto zdrojů prostřednictvím v současné době existujících nástrojů, dále se teoretická část práce zaměřuje na popis aplikačních oblastí těchto metod a také na přínosy zpracování Big dat. V praktické části práce jsou nestrukturovaná data z různých zdrojů zpracována vybranými nástroji, které jsou popsány v teoretické části této práce. Na závěr je definován a zhodnocen výsledek zpracování nestrukturovaných dat.

Abstract:

The diploma thesis focuses on methods of processing Big Data with a closer look at unstructured data. The theoretical part is concentrated on characterization of Big Data, specification of unstructured data sources and description of available methods for data processing from these sources through the currently available tools. Furthermore this thesis aims on the description of the scope in which these methods are used and also on the benefits of processing Big Data. In the practical part of the thesis unstructured data are processed by selected tools, which are described in the theoretical part of this thesis. Finally the result of unstructured data processing is defined and evaluated.

Keywords

Analýza sentimentu, Big data, detekce podvodů, nestrukturovaná data, datové proudy, strojové učení, umělá inteligence, analýza dat v reálném čase, zpracování přirozeného jazyka.

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 13. 12. 2018

Thesis defence

• Supervisor: Ing. Dana Nejedlová, Ph.D.

Technical University of Liberec

Faculty of Economics

Master programme / field:
System Engineering and Informatics / Managerial Informatics