Big Data - charakteristika a zpracování nestrukturovaných dat
Loading...
Date
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
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.
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.
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.
Description
Subject(s)
Analýza sentimentu, Big data, detekce podvodů, nestrukturovaná data, datové proudy, strojové učení, umělá inteligence, analýza dat v reálném čase, zpracování přirozeného jazyka, Sentiment Analysis, Big data, Fraud detection, Unstructured data, Streaming data, Machine Learning, Artificial Intelligence, Real Time Data Analysis, Natural Language Processing