Big Data Analytics: il manuale del Data Scientist

di Alessandro Rezzani

Maggioli editore

Data di pubblicazione: giugno 2017

ISBN: 8891621856

Pagine: 412

Prezzo: € 34,00 Ebook: € 23,00

Nell’era dei big data e agli albori della data driven economy, emerge una figura professionale in grado 
di analizzare, gestire, elaborare e comunicare i dati. 
È il data scientist, lo “scienziato dei dati”, che ha solide competenze in informatica, statistica, economia ed è in grado di far fronte alla sempre crescente complessità dei dati. Questo volume si propone come una guida completa 
sia per chi intenda intraprendere questa professione emergente, sia per chi, già esperto, desideri approfondire alcune tematiche.

L’autore illustra le principali conoscenze relative 
alla gestione e all’analisi avanzata dei dati; descrive i big data e gli strumenti e le architetture che permettono 
di gestirli (Hadoop in particolare) e  presenta i temi 
della data ingestion e dell’elaborazione con alcuni tool di analisi (Hive, Pig, Spark e R) le cui funzionalità sono illustrate anche tramite esempi commentati. 
Una parte è dedicata alla predictive analytics e mostra le tecniche per la creazione di modelli predittivi: dalla preparazione dei dati, alla scelta dell’algoritmo più adatto, alla valutazione delle performance. Il testo è un valido supporto per la comprensione 
dei concetti relativi all’analisi dei dati (big data o dati tradizionali), anche da parte del management aziendale che, dall’analisi avanzata, può trarre le informazioni utili 
ad assumere decisioni, a valutare rischi e disegnare strategie.

Alessandro Rezzani lavora nell’ambito 
della business intelligence dal 1999 e attualmente si occupa di disegno e implementazione di soluzioni di big data e predictive analytics presso Dataskills Srl. Accanto alla progettazione e allo sviluppo svolge attività di training ed è relatore in eventi e conferenze dedicate alla data science. Collabora con l’Università Bocconi per i corsi di “Strumenti di Business Intelligence in azienda”, “Analisi dei dati con R” e “Big Data Analytics” e su progetti legati ai big data.

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Fonte: Key4biz

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