Nástroje a metody pro analýzu velkých dat

dc.contributor.advisorMouček Roman, Ing. Ph.D.
dc.contributor.authorVozábal, Miroslav
dc.contributor.refereePapež Václav, Ing.
dc.date.accepted2016-9-6
dc.date.accessioned2017-02-21T08:28:05Z
dc.date.available2015-9-1
dc.date.available2017-02-21T08:28:05Z
dc.date.issued2016
dc.date.submitted2016-6-23
dc.description.abstractV současné době se objem dat generovaných pomocí interakcí mezi stroji a lidmi rapidně zvyšuje, což stimuluje i rozvoj technologií zabývajících se touto problematikou. Ačkoli jsou Velká data z teoretického hlediska značně diskutovaným tématem, stále zde vnímáme absenci publikací a jiných zdrojů, které jsou zaměřené na jejich praktické využití. Cílem této studie je prozkoumat doménu Velkých dat, poskytnout přehled volně dostupných biomedicínských databází a technologií, dále vybrat nejvhodnější databázi a technologii a následně zvolenou technologii použít na vybraná data. V závěru práce je řešení demonstrováno a testováno na dvou případech.cs
dc.description.abstract-translatedNowadays the volume of data generated by machines and human interactions is rapidly increasing along with the development of technologies that try to address this problem. Although Big Data is widely discussed in theoretical manners, there is a deficiency in publications and sources dedicated to its practical usage. The aim of this study is to explore the Big Data domain, provide overviews of free available biomedical databases and Big Data technologies, choose the most appropriate database and technology, and to apply the technology over the chosen data. Finally, the solution is presented and tested over two use cases.en
dc.description.resultObhájenocs
dc.format123 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier66805
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/23681
dc.language.isoenen
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.subjectvelká datacs
dc.subjecthadoopcs
dc.subjectmatlabcs
dc.subjectclustercs
dc.subjectdistribuované výpočtycs
dc.subjecteeg/erpcs
dc.subject.translatedbig dataen
dc.subject.translatedhadoopen
dc.subject.translatedmatlaben
dc.subject.translatedclusteren
dc.subject.translateddistributed computingen
dc.subject.translatedeeg/erpen
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-levelNavazujícícs
dc.thesis.degree-nameIng.cs
dc.thesis.degree-programInženýrská informatikacs
dc.titleNástroje a metody pro analýzu velkých datcs
dc.title.alternativeTools and methods for big data analysisen
dc.typediplomová prácecs
local.relation.IShttps://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=66805

Files

Original bundle
Showing 1 - 4 out of 4 results
No Thumbnail Available
Name:
Master_Thesis_Miroslav_Vozabal.pdf
Size:
3.12 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Plný text práce
No Thumbnail Available
Name:
A13N0138Phodnoceni-ved.PDF
Size:
678.11 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek vedoucího práce
No Thumbnail Available
Name:
A13N0138Pposudek-op.PDF
Size:
442.32 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek oponenta práce
No Thumbnail Available
Name:
A13N0138Pobhajoba.PDF
Size:
218.82 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Průběh obhajoby práce

Collections

OPEN License Selector