Big Data - charakteristika a zpracování nestrukturovaných dat

Simple item page
dc.contributorZádová Vladimíra, Ing. Ph.D. : 54782
dc.contributor.advisorNejedlová Dana, Ing. Ph.D. : 54783
dc.contributor.authorSmolová, Bára
dc.contributor.otherAubrecht Štěpán, Ing. Konzultant2 : 65240
dc.date.accessioned2019-06-25T17:25:32Z
dc.date.available2019-06-25T17:25:32Z
dc.date.committed2019-8-31
dc.date.defense2019-01-15
dc.date.issued2017-10-31
dc.date.submitted2017-10-31
dc.date.updated2019-1-15
dc.degree.levelIng.
dc.description.abstractDiplomová 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.cs
dc.description.abstractThe 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.en
dc.description.mark
dc.format162 s. (131 857 znaků)
dc.format.extentIlustrace, Schémata, Grafy, Tabulky, Portrety
dc.identifier.signatureV 201900785
dc.identifier.urihttps://dspace.tul.cz/handle/15240/152797
dc.language.isocs
dc.relation.isbasedonHOFMAN, Markus a Andrew CHISHOLM. 2015. Text Mining and Vizualization: Case Studies Using Open-Source Tools. 1st edition. Boca Raton: Chapman and Hall/CRC. ISBN 978-1482237573. AGGARWAL, Charu C. 2015. Data Mining: The Textbook. Springer. ISBN 978-3-319-14141-1. MAYER-SCHÖNBERGER, Viktor a Kenneth CUKIER. Big Data. 2014. Brno: Computer Press. ISBN 978-80-251-4119-9. HOLUBOVÁ, Irena, Jiří KOSEK, Karel MINAŘÍK a David NOVÁK. Big Data a NoSQL databáze. 2015. Praha: Grada. ISBN 978-80-247-5466-6. PROQUEST. 2017. Databáze článků ProQuest [online]. Ann Arbor, Ml, USA: ProQuest. [cit. 2017-09-28]. Dostupné z: http://knihovna.tul.cz/
dc.rightsVysokoškolská závěrečná práce je autorské dílo chráněné dle zákona č. 121/2000 Sb., autorský zákon, ve znění pozdějších předpisů. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem https://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou https://knihovna.tul.cz/document/26cs
dc.rightsA university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act. https://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics https://knihovna.tul.cz/document/26en
dc.rights.urihttps://knihovna.tul.cz/document/26
dc.rights.urihttps://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf
dc.subjectAnalýza sentimentucs
dc.subjectBig datacs
dc.subjectdetekce podvodůcs
dc.subjectnestrukturovaná datacs
dc.subjectdatové proudycs
dc.subjectstrojové učenícs
dc.subjectumělá inteligencecs
dc.subjectanalýza dat v reálném časecs
dc.subjectzpracování přirozeného jazykacs
dc.subjectSentiment Analysisen
dc.subjectBig dataen
dc.subjectFraud detectionen
dc.subjectUnstructured dataen
dc.subjectStreaming dataen
dc.subjectMachine Learningen
dc.subjectArtificial Intelligenceen
dc.subjectReal Time Data Analysisen
dc.subjectNatural Language Processingen
dc.subject.verbiszpracování datcs
dc.subject.verbisdata processingen
dc.subject.verbisbig dataen
dc.subject.verbisbig datacs
dc.titleBig Data - charakteristika a zpracování nestrukturovaných datcs
dc.titleBig Data - characteristics and processing of unstructured dataen
dc.typediplomová prácecs
local.degree.abbreviationNavazující
local.degree.disciplineMI
local.degree.programmeSystémové inženýrství a informatika
local.degree.programmeabbreviationN6209
local.department.abbreviationKIN
local.facultyEkonomická fakultacs
local.faculty.abbreviationFE
local.identifier.authorE16000391
local.identifier.stag36841
local.identifier.verbiskpw06581932
local.note.administratorsautomat
local.poradovecislo785
local.verbis.aktualizace2019-10-05 07:27:37cs
local.verbis.studijniprogramKIN Systémové inženýrství a informatika/Manažerská informatikacs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 4 of 4
Thumbnail Image
Name:
Smolova_Bara__Big_Data__charakteristika_a_zpracovani_nestrukturovanych_dat.pdf
Size:
7.84 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
VSKP
Download
Thumbnail Image
Name:
Dana_Nejedlova__Posudek_vedouciho_DP_Bary_Smolove.pdf
Size:
309.95 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek_vedouciho_VSKP
Download
Thumbnail Image
Name:
Posudek_oponenta_Smolova.pdf
Size:
174.01 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek_oponenta_VSKP
Download
Thumbnail Image
Name:
ProtokolSPrubehemObhajobySTAG.pdf
Size:
14.27 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Prubeh_obhajoby_VSKP
Download
Collections
Ekonomická fakulta