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The volume of data that one has to deal has exploded to unimaginable levels in the past decade, and at the same time, the price of data storage has systematically reduced. Private companies and research institutions capture terabytes of data about their users’ interactions, business, social media, and also sensors from devices such as mobile phones and automobiles. The challenge of this era is to make sense of this sea of data.
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Das Volumen der Daten, die man zu tun hat, hat sich in den letzten zehn Jahren unvorstellbar Ebenen explodierte, und zugleich hat sich der Preis der Datenspeicherung systematisch reduziert. Private Unternehmen und Forschungseinrichtungen capture Terabytes von Daten über ihre Benutzer-Interaktionen, Business, Social Media, und auch Sensoren von Geräten wie Mobiltelefonen und Automobile. Die Herausforderung dieser Epoche ist Sinn dieses Datenmeer zu machen.

Dies ist, wo große Datenanalyse kommt ins Bild. Big Data Analytics beinhaltet im Wesentlichen Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, munge es in einer Weise, dass es verfügbar wird von Analysten verbraucht werden und schließlich Datenprodukte nützlich für die Organisation Geschäft zu liefern. Der Prozess der großen Mengen an unstrukturierten Rohdaten Konvertierung aus verschiedenen Quellen zu einem Datum Produkt bildet den Kern von Big Data Analytics nützlich für Organisationen abgerufen werden. In diesem Tutorial werden wir die grundlegenden Konzepte und Methoden des Big Data Analytics diskutieren.