📌 مدیریت و تحلیل عظیم‌داده (پارادایم‌ها و کاربردهای محاسباتی آینده)
“Big Data Management and Analytics (Future Computing Paradigms and Applications)”

نویسنده: Brij B Gupta
ناشر: World Scientific

سال انتشار: 2024

📍 با توجه به حجم عظیم داده و اطلاعات تولید شده روزانه، مدیریت و تحلیل عظیم‌داده برای استخراج بینش‌های ارزشمند و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده، ضروری است. این کتاب راهنمایی جامع برای درک و به‌کارگیری اصول، فناوری‌ها و ابزارهای مدیریت و تحلیل عظیم‌داده ارائه می‌دهد.

📍 این کتاب با هدف ارائه یک راهنمای جامع و عملی برای طیف وسیعی از مخاطبان، از جمله دانشجویان، تحلیلگران داده، دانشمندان داده و متخصصان فناوری اطلاعات مناسب است. کتاب هیچ دانش قبلی در زمینه مدیریت و تحلیل عظیم‌داده را فرض نمی‌کند و رویکردی گام به گام برای یادگیری مفاهیم و تکنیک‌های کلیدی ارائه می‌دهد. در پایان کتاب، خوانندگان درک کاملی از اکوسیستم عظیم‌داده خواهند داشت و به مهارت‌ها و دانش لازم برای مدیریت و تحلیل موثر در سناریوهای دنیای واقعی مجهز خواهند شد.

📍 این کتاب شامل ۱۰ فصل است که هر فصل به جنبه‌های مختلف مدیریت و تحلیل عظیم‌داده می‌پردازد. تم‌های اصلی آن را می‌توان به صورت زیر بررسی کرد:

🔹مبانی عظیم‌داده:
فصل ۱: مقدمه‌ای بر عظیم‌داده – معرفی مفهوم عظیم‌داده، منابع مختلف، ویژگی‌ها و چالش‌های مرتبط با مدیریت و تحلیل آن‌، و همچنین مروری بر کاربردهای رایج عظیم‌داده.
فصل ۲: مدیریت و مدل‌سازی عظیم‌داده – ارائه یک دیدگاه جامع از تکنیک‌ها و استراتژی‌های مورد استفاده برای مدیریت و مدل‌سازی مجموعه عظیم‌داده، از جمله چالش‌های مرتبط با آن و انواع مدل‌های داده (رابطه‌ای، نیمه‌ساختاریافته، بدون ساختار، گرافی).

🔹پردازش و تحلیل عظیم‌داده:
فصل ۳: پردازش عظیم‌داده – مروری بر پردازش عظیم‌داده، شامل تعریف، ویژگی‌ها و چالش‌ها، الزامات پردازش، فرایند پردازش و نقش Splunk و Datameer.
فصل ۴: تحلیل عظیم‌داده و یادگیری ماشین – پوشش فرآیند جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها، تکنیک‌های تبدیل داده، مسائل کیفیت داده، نقش یادگیری ماشین و چالش‌های پیاده‌سازی آن در مقیاس بزرگ.
فصل ۵: تحلیل عظیم‌داده از طریق بصری‌سازی – بررسی نقش بصری‌سازی در تحلیل، انواع بصری‌سازی‌های قابل استفاده برای کاوش و عظیم‌داده، با تمرکز ویژه بر تحلیل گراف.

🔹فناوری‌ها و ذخیره‌سازی کلیدی:
فصل ۶: مهار عظیم‌داده با Spark 2.0 – مروری بر Apache Spark، ویژگی‌ها و مزایای Spark 2.0، معماری آن شامل Spark Core، Spark SQL، Spark Streaming و MLlib، و نقش RDDها در پردازش و تحلیل عظیم‌داده.
فصل ۷: مدیریت عظیم‌داده در ذخیره‌سازی ابری – بررسی جامع سیستم‌های ذخیره‌سازی داده، به ویژه Hadoop Distributed File System (HDFS) و ذخیره‌سازی ابری، و چالش‌های ذخیره‌سازی داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده.

🔹کاربردهای دنیای واقعی:
فصل ۸: عظیم‌داده در مراقبت‌های بهداشتی و درمانی – بررسی دیجیتالی‌سازی در بخش مراقبت‌های بهداشتی، پزشکی و بهداشت عمومی و عناصر عظیم‌داده.
فصل ۹: عظیم‌داده در امور مالی – بررسی دیجیتالی‌سازی در صنعت مالی، منابع داده‌های مالی، چالش‌های استفاده از عظیم‌داده در تحقیقات مالی، مدیریت و تحلیل داده‌های مالی بزرگ، و کاربردهای رایج تحلیل داده‌های مالی بزرگ.

🔹ابزارها و فناوری‌های توانمندساز:
فصل ۱۰: ابزارها و فناوری‌های توانمندساز برای تحلیل عظیم‌داده – ارائه مجموعه‌ای جامع از ابزارها و فناوری‌های ضروری برای مدیریت و مدل‌سازی، یکپارچه‌سازی و پردازش، ابزارهای یادگیری ماشین (مانند KNIME و Spark MLlib) و ابزارهای تحلیل گراف (مانند Giraph، GraphX و Neo4j).

📍 این کتاب با ارائه بینش‌ها و متدولوژی‌های کاربردی، به افراد و سازمان‌ها کمک می‌کند تا از پتانسیل کامل داده‌های خود بهره‌برداری کنند و فرآیندهای تصمیم‌گیری خود را بهبود بخشند، که منجر به نتایج عملکردی بهتر و در نهایت کسب مزیت رقابتی در صنایع مربوطه می‌شود. این یک منبع بسیار ارزشمند است که شایسته قرار گرفتن در کتابخانه‌های شخصی افراد علاقه‌مند به حوزه مدیریت و تحلیل داده است.