Big Data Con Herramientas De Sas Sas Visual Analytics Sas Visual Statistics Y Sas High Performance Analytics
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Big Data Tools Sas Visual Statistics Sas High Performance Analytics And Sas In Memory Statistics
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Author : Perez Lopez Cesar Perez Lopez
language : en
Publisher:
Release Date : 2021
Big Data Tools Sas Visual Statistics Sas High Performance Analytics And Sas In Memory Statistics written by Perez Lopez Cesar Perez Lopez and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021 with categories.
Big Data Con Herramientas De Sas Sas Visual Analytics Sas Visual Statistics Y Sas High Performance Analytics
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Author : Cesar Perez Lopez
language : es
Publisher: Createspace Independent Publishing Platform
Release Date : 2017-10-16
Big Data Con Herramientas De Sas Sas Visual Analytics Sas Visual Statistics Y Sas High Performance Analytics written by Cesar Perez Lopez and has been published by Createspace Independent Publishing Platform this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2017-10-16 with categories.
Las t�cnicas de Big Data constituyen un enfoque nuevo de c�mo almacenar, gestionar y analizar todos los datos que genera una organizaci�n para una �ptima toma de decisiones. Estos datos son tanto estructurados como no estructurados y provienen de diferentes fuentes como el correo electr�nico, im�genes m�dicas, dispositivos m�viles, redes sociales, etc. En definitiva, el origen de los datos son todas las nuevas fuentes que han surgido en los �ltimos a�os. Lo que entendemos por Big Data, y todas las tecnolog�as asociadas (Analytics), es convertir los datos en informaci�n �til para la toma de decisiones en cualquier organizaci�n. Se trata de conseguir un acercamiento proactivo al cliente mediante entornos anal�ticos que sean fiables y escalables, y permitan crear nuevos productos, modelos de negocio, etc. Y todo esto conlleva la adaptaci�n de procesos y tecnolog�as porque hay que analizar los datos de una manera diferente.Ya no se puede gestionar el Big Data con las bases de datos relacionales y aplicaciones de Business Intelligence tradicionales. Esa gesti�n se lleva haciendo desde hace muchos a�os, pero ahora requiere adoptar un nuevo enfoque. Hay que cambiar los procesos de negocio y las bases de datos relacionales que antes ten�amos. Porque ahora los datos proceden de muchas fuentes diferentes, por lo que hay que utilizar tecnolog�as nuevas para explotarlas. El an�lisis transaccional que se hace ahora de los datos es completamente diferente, as� como las tecnolog�as que la capturan, almacenan, gestionan y recuperan.El Big Data incluye desde la captura del dato hasta el almacenamiento, gesti�n, an�lisis de procesos y datos y la consulta de la informaci�n. Ello exige gestionar diferentes modelos y escalabilidades en cuanto a los datos. El Big Data implica un cambio de enfoque en tecnolog�a, porque se necesita una escalabilidad importante; y en aplicaciones, porque el dato es el centro de gravedad.Todos los sectores son susceptibles de utilizar la tecnolog�a Big Data, desde el sector financiero, energ�tico, telefon�a m�vil, Administraci�n P�blica, investigaci�n, etc. Por ejemplo, son t�picos los proyectos en entidades financieras que, con tecnolog�a de almacenamiento y an�lisis de informaci�n, tienen diferentes datos de clientes en distintas fuentes y sistemas de transacciones. Estos datos relativos deben agruparse de forma inteligente para permitir hacer segmentaci�n con la finalidad de poder ofrecer los productos m�s adecuados en funci�n de la capacidad adquisitiva, el nivel de riesgo, inversiones, etc. Lo mismo ocurre en la Administraci�n, que tiene multitud de datos y expedientes, que pueden entrecruzar entre los distintos organismos, locales y centrales, para mejorar el servicio al ciudadano. En resumen, las empresas e instituciones que buscan la agilidad del negocio necesitan una manera de analizar todos estos datos estructurados y no estructurados aplicando adecuadamente las t�cnicas y herramientas del Big Data y Analytics. En este libro se desarrollan las t�cnicas de Big Data utilizando herramientas de SAS como SAS Visual Analytics, SAS Visual Statistics, SAS High Performance Analytics y SAS In-Memory Statistics
Big Data Sas Tools
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Author : Perez Lopez Cesar Perez Lopez
language : en
Publisher:
Release Date : 2021
Big Data Sas Tools written by Perez Lopez Cesar Perez Lopez and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021 with categories.
Big Data T Cnicas Herramientas Y Aplicaciones
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Author : María PÉREZ MARQUÉS
language : es
Publisher: Alfaomega Grupo Editor
Release Date : 2015-07-24
Big Data T Cnicas Herramientas Y Aplicaciones written by María PÉREZ MARQUÉS and has been published by Alfaomega Grupo Editor this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2015-07-24 with Business & Economics categories.
En la era de grandes conjuntos de datos, procedentes de diversos orígenes, en formatos variados y con una necesidad de procesamiento y análisis rápido y efectivo, las técnicas de Big Data persiguen complementar el manejo ordenado de estos volúmenes, con las técnicas de análisis de la información más avanzadas y efectivas para extraer de modo óptimo el conocimiento contenido en los datos. Las herramientas de Big Data se basan en el paquete de código abierto llamado Hadoop para el análisis masivo de datos, que forma parte de prácticamente todo el software de Big Data. Por ejemplo, SAS incorpora Hadoop en sus aplicaciones (SAS Base, SAS Data Integration, SAS Visual Analytics, SAS Visual Statistics, etc.). IBM trabaja con Hadoop en su plataforma IBM InfoSphere BigInsights. Microsoft incluye Hadoop en su plataforma Windows Azure, SQL Server 2014, HDInsight y Polybase. Oracle incluye Hadoop en Oracle Big Data Appliance, Oracle Big Data Connectors y Oracle Loader for Hadoop. Se describen y analizan estas herramientas de Big Data que implementan SAS, IBM, Microsoft y Oracle, para extraer el conocimiento contenido en los datos. Ventajas: · Los principales comandos Conozca: · Las herramientas de BIG DATA, que utilizan tecnologías multinúcleo para ofrecer mayor capacidad de procesamiento a través de altas prestaciones, en base de datos y de análisis en memoria que ofrecen un mayor conocimiento más rápidamente de grandes volúmenes de datos y flujo de datos, independientemente de los formatos y las fuentes de los orígenes de datos. Aprenda: ·Que con las herramientas de BIG DATA se puede procesar información online proveniente de múltiples orígenes (redes sociales o grandes bases de datos no estructuradas), · A tratar los datos de múltiples fuentes y formatos, ya sean texto, datos, imágenes o mezcla de todo ello. Actualmente es posible. Desarrolle sus habilidades para: · Implementar herramientas de BIG DATA en la forma que mejor se adapte a las necesidades de los usuarios. · Superar con éxito el desafío del análisis de la información, dada la capacidad de almacenar cualquier cosa, lo que están generando datos como nunca antes en la historia
Big Data With Sas Visual Analytics
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Author : Cesar Lopez Perez
language : es
Publisher: CreateSpace
Release Date : 2014-01-08
Big Data With Sas Visual Analytics written by Cesar Lopez Perez and has been published by CreateSpace this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2014-01-08 with Computers categories.
Se conoce como Big Data el tratamiento y análisis de grandes cantidades de datos, cuyo tamaño hace imposible tratarlos con las herramientas de bases de datos y analíticas convencionales. La proliferación de páginas web, aplicaciones de imagen y vídeo, redes sociales, dispositivos móviles, apps, sensores y otros dispositivos modernos capaces de generar enormes cantidades de datos han hecho necesario el desarrollo de herramientas de Big Data para su análisis. Hablamos de un entorno absolutamente relevante para muchos aspectos, desde el análisis de fenómenos naturales como el clima o de datos sismográficos, hasta entornos como salud, seguridad o, por supuesto, el ámbito empresarial.En cuanto a las herramientas de Big Data se observa un desarrollo creciente. Oracle utiliza Exadata para estos propósitos, SAS utiliza Visual Analytics y en código abierto destaca Hadoop, un framework sumamente popular en este campo que permite a las aplicaciones trabajar con enormes repositorios de datos y miles de nodos inspirado en herramientas de Google como MapReduce o Google File System, o NoSQL, sistemas de bases de datos no relacionales necesarios para albergar y procesar la enorme complejidad de datos de todo tipo generados, y que en muchos casos no siguen la lógica de garantías ACID (atomicity, consistency, isolation, durability) característica de las bases de datos convencionales.Este libro profundiza en el tratamiento de las técnicas de BIG DATA con la aplicación SAS VISUAL ANALYTICS
Data Mining Conceptos Y Aplicaciones Con Herramientas De Sas
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Author :
language : es
Publisher:
Release Date : 2015-12-26
Data Mining Conceptos Y Aplicaciones Con Herramientas De Sas written by and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2015-12-26 with categories.
La disponibilidad de grandes volumenes de datos y el uso generalizado de herramientas informaticas ha transformado la investigacion y el analisis de datos orientandolo hacia determinadas tecnicas especializadas englobadas bajo el nombre de Mineria de datos (Data Mining). El Data Mining puede definirse como un proceso de descubrimiento de nuevas y significativas relaciones, patrones y tendencias al examinar y tratar grandes cantidades de datos organizados segun las tecnicas de Big Data. Este libro aborda las tecnicas de Data Mining a traves de herramientas del software SAS. Concretamente se utilizan SAS ENTERPRISE MINER, SAS VISUAL ANALYTICS, SAS VISUAL STATISTICS, SAS HIGH-PERFORMANCE DATA MINING y SAS HIGH-PERFORMANCE TEXT MINING"
Big Data Aplicado E Inteligencia De Negocios Con Herramientas De Software
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Author : F Marqués
language : es
Publisher: Independently Published
Release Date : 2022-09-20
Big Data Aplicado E Inteligencia De Negocios Con Herramientas De Software written by F Marqués and has been published by Independently Published this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-09-20 with categories.
El libro comienza analizando herramientas de computación masiva en los ecosistemas de Big Data con especial atención a Hadoop, Mapreduce, Hadoop Distribute File System y Hadoop Common Components (Pig, Hive, Flume, Oozie, Hbase, Sqoop, Mahout y otras). A continuación se aborda la automatización de trabajos y se presentan ejemplos desarrollados con SQL Server. También se presenta el ecosistema Hadoop de Apache Ambari. Adicionalmente se presentan las herramientas de Big Data Analytics de SAS (SAS Access Interface to Hadoop, SAS Data Management, SAS Visual Analytics, SAS Visual Statistics, SAS In Memory Statistics for Hadoop, SAS High Performance Data Mining, SAS High Performance Text Mining, SAS VIYA, etc.) También se presentan las herramientas de Big Data Analytics de Oracle (Big Data Appliance, Big Data Connectors, NoSQL Database, Exadata, Business Analytics, etc.), Microsoft (HDInsight, Azure, etc.) e IBM (IBM Solution for Hadoop Power Systems Edition, BM AIX Solution Editions para Cognos y SPSS, IBM SPSS Modeler, etc.). A continuación se abordan la calidad e integridad de los datos en procesos de Big Data y el movimiento de datos entre clústers. Como ejemplo se desarrolla la copia y movimiento de bases de datos entre servidores en SQL Server. Más adelante se tratan las herramientas de monitorización de clústers HYPER-V, Hadoop y Ganglia, así como herramientas para interfaz web y otras. Finalmente se profundiza en las técnicas de Big Data e Inteligencia de Negocios. Se analizan las herramientas más importantes de Business Intelligence (Business Objects, MicroStrategy, Tableau, Power BI, Qlik, Domo, Pentaho, etc.) con especial atención a los cuadros de mando. Se describen las herramientas SAS Visual Analytics y herramientas de SAP para cuadros de mando. Por último, se describe la implementación del KDD (Knowledge Discovery in Data Bases) con herramientas de SAS (SAS Enterprise Miner) e IBM (IBM SPSS Modeler) a través de ejemplos.
Big Data
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Author : María Pérez Marqués
language : es
Publisher: Alpha Editorial
Release Date : 2015-05-15
Big Data written by María Pérez Marqués and has been published by Alpha Editorial this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2015-05-15 with Computers categories.
En la era de grandes conjuntos de datos, procedentes de diversos orígenes, en formatos variados y con una necesidad de procesamiento y análisis rápido y efectivo, las técnicas de Big Data persiguen complementar el manejo ordenado de estos volúmenes, con las técnicas de análisis de la información más avanzadas y efectivas para extraer de modo óptimo el conocimiento contenido en los datos. Las herramientas de Big Data se basan en el paquete de código abierto llamado Hadoop para el análisis masivo de datos, que forma parte de prácticamente todo el software de Big Data. Por ejemplo, SAS incorpora Hadoop en sus aplicaciones (SAS Base, SAS Data Integration, SAS Visual Analytics, SAS Visual Statistics, etc.). IBM trabaja con Hadoop en su plataforma IBM InfoSphere BigInsights. Microsoft incluye Hadoop en su plataforma Windows Azure, SQL Server 2014, HDInsight y Polybase. Oracle incluye Hadoop en Oracle Big Data Appliance, Oracle Big Data Connectors y Oracle Loader for Hadoop.
Ocean Literacy For All A Toolkit
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Author : Santoro, Francesca
language : en
Publisher: UNESCO Publishing
Release Date : 2017-12-18
Ocean Literacy For All A Toolkit written by Santoro, Francesca and has been published by UNESCO Publishing this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2017-12-18 with categories.
Fraud Analytics Using Descriptive Predictive And Social Network Techniques
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Author : Bart Baesens
language : en
Publisher: John Wiley & Sons
Release Date : 2015-08-17
Fraud Analytics Using Descriptive Predictive And Social Network Techniques written by Bart Baesens and has been published by John Wiley & Sons this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2015-08-17 with Computers categories.
Detect fraud earlier to mitigate loss and prevent cascading damage Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques is an authoritative guidebook for setting up a comprehensive fraud detection analytics solution. Early detection is a key factor in mitigating fraud damage, but it involves more specialized techniques than detecting fraud at the more advanced stages. This invaluable guide details both the theory and technical aspects of these techniques, and provides expert insight into streamlining implementation. Coverage includes data gathering, preprocessing, model building, and post-implementation, with comprehensive guidance on various learning techniques and the data types utilized by each. These techniques are effective for fraud detection across industry boundaries, including applications in insurance fraud, credit card fraud, anti-money laundering, healthcare fraud, telecommunications fraud, click fraud, tax evasion, and more, giving you a highly practical framework for fraud prevention. It is estimated that a typical organization loses about 5% of its revenue to fraud every year. More effective fraud detection is possible, and this book describes the various analytical techniques your organization must implement to put a stop to the revenue leak. Examine fraud patterns in historical data Utilize labeled, unlabeled, and networked data Detect fraud before the damage cascades Reduce losses, increase recovery, and tighten security The longer fraud is allowed to go on, the more harm it causes. It expands exponentially, sending ripples of damage throughout the organization, and becomes more and more complex to track, stop, and reverse. Fraud prevention relies on early and effective fraud detection, enabled by the techniques discussed here. Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques helps you stop fraud in its tracks, and eliminate the opportunities for future occurrence.