Hadoop 2 Quick-Start Guide

Learn the Essentials of Big Data Computing in the Apache Hadoop 2 Ecosystem
Author: Douglas Eadline
Publisher: Addison-Wesley Professional
ISBN: 0134049993
Category: Computers
Page: 250
View: 5396
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Get Started Fast with Apache Hadoop® 2, YARN, and Today’s Hadoop Ecosystem With Hadoop 2.x and YARN, Hadoop moves beyond MapReduce to become practical for virtually any type of data processing. Hadoop 2.x and the Data Lake concept represent a radical shift away from conventional approaches to data usage and storage. Hadoop 2.x installations offer unmatched scalability and breakthrough extensibility that supports new and existing Big Data analytics processing methods and models. Hadoop® 2 Quick-Start Guide is the first easy, accessible guide to Apache Hadoop 2.x, YARN, and the modern Hadoop ecosystem. Building on his unsurpassed experience teaching Hadoop and Big Data, author Douglas Eadline covers all the basics you need to know to install and use Hadoop 2 on personal computers or servers, and to navigate the powerful technologies that complement it. Eadline concisely introduces and explains every key Hadoop 2 concept, tool, and service, illustrating each with a simple “beginning-to-end” example and identifying trustworthy, up-to-date resources for learning more. This guide is ideal if you want to learn about Hadoop 2 without getting mired in technical details. Douglas Eadline will bring you up to speed quickly, whether you’re a user, admin, devops specialist, programmer, architect, analyst, or data scientist. Coverage Includes Understanding what Hadoop 2 and YARN do, and how they improve on Hadoop 1 with MapReduce Understanding Hadoop-based Data Lakes versus RDBMS Data Warehouses Installing Hadoop 2 and core services on Linux machines, virtualized sandboxes, or clusters Exploring the Hadoop Distributed File System (HDFS) Understanding the essentials of MapReduce and YARN application programming Simplifying programming and data movement with Apache Pig, Hive, Sqoop, Flume, Oozie, and HBase Observing application progress, controlling jobs, and managing workflows Managing Hadoop efficiently with Apache Ambari–including recipes for HDFS to NFSv3 gateway, HDFS snapshots, and YARN configuration Learning basic Hadoop 2 troubleshooting, and installing Apache Hue and Apache Spark

Big Data Processing With Hadoop


Author: Revathi, T.,Muneeswaran, K.,Blessa Binolin Pepsi, M.
Publisher: IGI Global
ISBN: 1522537910
Category: Computers
Page: 244
View: 6895
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Due to the increasing availability of affordable internet services, the number of users, and the need for a wider range of multimedia-based applications, internet usage is on the rise. With so many users and such a large amount of data, the requirements of analyzing large data sets leads to the need for further advancements to information processing. Big Data Processing With Hadoop is an essential reference source that discusses possible solutions for millions of users working with a variety of data applications, who expect fast turnaround responses, but encounter issues with processing data at the rate it comes in. Featuring research on topics such as market basket analytics, scheduler load simulator, and writing YARN applications, this book is ideally designed for IoT professionals, students, and engineers seeking coverage on many of the real-world challenges regarding big data.

Advanced Intelligent Systems for Sustainable Development (AI2SD’2018)


Author: Mostafa Ezziyyani
Publisher: Springer
ISBN: 3030119289
Category:
Page: N.A
View: 575
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Cloud Computing for Science and Engineering


Author: Ian Foster,Dennis B. Gannon
Publisher: MIT Press
ISBN: 0262037246
Category: Computers
Page: 392
View: 5178
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The emergence of powerful, always-on cloud utilities has transformed how consumers interact with information technology, enabling video streaming, intelligent personal assistants, and the sharing of content. Businesses, too, have benefited from the cloud, outsourcing much of their information technology to cloud services. Science, however, has not fully exploited the advantages of the cloud. Could scientific discovery be accelerated if mundane chores were automated and outsourced to the cloud? Leading computer scientists Ian Foster and Dennis Gannon argue that it can, and in this book offer a guide to cloud computing for students, scientists, and engineers, with advice and many hands-on examples. The book surveys the technology that underpins the cloud, new approaches to technical problems enabled by the cloud, and the concepts required to integrate cloud services into scientific work. It covers managing data in the cloud, and how to program these services; computing in the cloud, from deploying single virtual machines or containers to supporting basic interactive science experiments to gathering clusters of machines to do data analytics; using the cloud as a platform for automating analysis procedures, machine learning, and analyzing streaming data; building your own cloud with open source software; and cloud security. The book is accompanied by a website, Cloud4SciEng.org, that provides a variety of supplementary material, including exercises, lecture slides, and other resources helpful to readers and instructors.

Software Architecture for Big Data and the Cloud


Author: Ivan Mistrik,Rami Bahsoon,Nour Ali,Maritta Heisel,Bruce Maxim
Publisher: Morgan Kaufmann
ISBN: 0128093382
Category: Computers
Page: 470
View: 7079
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Software Architecture for Big Data and the Cloud is designed to be a single resource that brings together research on how software architectures can solve the challenges imposed by building big data software systems. The challenges of big data on the software architecture can relate to scale, security, integrity, performance, concurrency, parallelism, and dependability, amongst others. Big data handling requires rethinking architectural solutions to meet functional and non-functional requirements related to volume, variety and velocity. The book's editors have varied and complementary backgrounds in requirements and architecture, specifically in software architectures for cloud and big data, as well as expertise in software engineering for cloud and big data. This book brings together work across different disciplines in software engineering, including work expanded from conference tracks and workshops led by the editors. Discusses systematic and disciplined approaches to building software architectures for cloud and big data with state-of-the-art methods and techniques Presents case studies involving enterprise, business, and government service deployment of big data applications Shares guidance on theory, frameworks, methodologies, and architecture for cloud and big data

Practical Data Science with Hadoop and Spark

Designing and Building Effective Analytics at Scale
Author: Ofer Mendelevitch,Casey Stella,Doug Eadline
Publisher: Addison-Wesley Professional
ISBN: 9780134024141
Category: Computers
Page: 400
View: 6629
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The Complete Guide to Data Science with Hadoop For Technical Professionals, Businesspeople, and Students Demand is soaring for professionals who can solve real data science problems with Hadoop and Spark. Practical Data Science with Hadoop(r) and Spark is your complete guide to doing just that. Drawing on immense experience with Hadoop and big data, three leading experts bring together everything you need: high-level concepts, deep-dive techniques, real-world use cases, practical applications, and hands-on tutorials. The authors introduce the essentials of data science and the modern Hadoop ecosystem, explaining how Hadoop and Spark have evolved into an effective platform for solving data science problems at scale. In addition to comprehensive application coverage, the authors also provide useful guidance on the important steps of data ingestion, data munging, and visualization. Once the groundwork is in place, the authors focus on specific applications, including machine learning, predictive modeling for sentiment analysis, clustering for document analysis, anomaly detection, and natural language processing (NLP). This guide provides a strong technical foundation for those who want to do practical data science, and also presents business-driven guidance on how to apply Hadoop and Spark to optimize ROI of data science initiatives. Learn What data science is, how it has evolved, and how to plan a data science career How data volume, variety, and velocity shape data science use cases Hadoop and its ecosystem, including HDFS, MapReduce, YARN, and Spark Data importation with Hive and Spark Data quality, preprocessing, preparation, and modeling Visualization: surfacing insights from huge data sets Machine learning: classification, regression, clustering, and anomaly detection Algorithms and Hadoop tools for predictive modeling Cluster analysis and similarity functions Large-scale anomaly detection NLP: applying data science to human language Normal 0 false false false EN-US X-NONE X-NONE "

big data @ work

Chancen erkennen, Risiken verstehen
Author: Thomas H. Davenport
Publisher: Vahlen
ISBN: 3800648156
Category: Fiction
Page: 214
View: 3578
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Big Data in Unternehmen. Dieses neue Buch gibt Managern ein umfassendes Verständnis dafür, welche Bedeutung Big Data für Unternehmen zukünftig haben wird und wie Big Data tatsächlich genutzt werden kann. Am Ende jedes Kapitels aktivieren Fragen, selbst nach Lösungen für eine erfolgreiche Implementierung und Nutzung von Big Data im eigenen Unternehmen zu suchen. Die Schwerpunkte - Warum Big Data für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist - Wie Big Data Ihre Arbeit, Ihr Unternehmen und Ihre Branche verändern - - wird - Entwicklung einer Big Data-Strategie - Der menschliche Aspekt von Big Data - Technologien für Big Data - Wie Sie erfolgreich mit Big Data arbeiten - Was Sie von Start-ups und Online-Unternehmen lernen können - Was Sie von großen Unternehmen lernen können: Big Data und Analytics 3.0 Der Experte Thomas H. Davenport ist Professor für Informationstechnologie und -management am Babson College und Forschungswissenschaftler am MIT Center for Digital Business. Zudem ist er Mitbegründer und Forschungsdirektor am International Institute for Analytics und Senior Berater von Deloitte Analytics.

Big Data in der Praxis

Beispiellösungen mit Hadoop und NoSQL. Daten speichern, aufbereiten, visualisieren
Author: Jonas Freiknecht
Publisher: Carl Hanser Verlag GmbH Co KG
ISBN: 3446441778
Category: Computers
Page: 448
View: 3351
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BIG DATA IN DER PRAXIS // - Für Analysten, BI-Verantwortliche, Data-Scientists, Consultants - Auf der DVD finden Sie: 18 fertige Projekte, die im Buch Schritt für Schritt entwickelt werden; Videotutorials u.a. zur Installation von Hadoop, Hive, HBase (Gesamtdauer: 80 Min.); Testdatensätze für die Wissensdatenbank Dieses Buch bringt Ihnen das Thema Big Data auf sehr praktische Art und Weise nahe. Sie lernen Technologien, Tools und Methoden kennen, entwickeln Beispiel-Lösungen und bekommen aufgezeigt, wie Sie bestehende Systeme vorausschauend auf die mit dem Big Data-Trend einhergehenden Herausforderungen vorbereiten. Dazu werden Sie neben den bekannten Apache-Projekten wie Hadoop, Hive und HBase auch einige weniger bekannte Frameworks wie Apache UIMA oder Apache OpenNLP kennenlernen, um gezielt die Verarbeitung unstrukturierter Daten zu behandeln. Alle hier verwendeten Software-Komponenten stehen im vollen Umfang kostenlos im Internet zur Verfügung. Gemeinsam mit dem Autor werden Sie ganz konkret Schritt für Schritt viele kleinere Projekte aufbauen bis hin zu einer fertigen und funktionstüchtigen Implementierung. Ziel des Buches ist es, Sie auf den Effekt und den Mehrwert der neuen Möglichkeiten aufmerksam zu machen, sodass Sie diese konstruktiv in Ihr Unternehmen tragen können und für sich und Ihre Kollegen somit ein Bewusstsein für den Wert Ihrer Daten schaffen. AUS DEM INHALT // Einführung rund um Big Data // Hadoop installieren, konfigurieren & bedienen // HDFS, Map-Reduce & YARN: Daten speichern und verarbeiten // Hadoop-Ecosystem: Überblick über dessen Komponenten // Einführung in NoSQL // HBase installieren, einrichten & auf Daten zugreifen // Data-Warehousing mit Apache Hive // HiveQL als Abfragesprache, Hive Security, Hive & JDBC // Datenimport aus relationalen Datenbanken mit Sqoop // Big Data-Visualisierung: Diagrammarten, Tipps & Trends // Visualisierungs-Frameworks im Vergleich // D3.js: Entwicklung einiger Beispieldiagramme // Entwicklung einer abschließenden Big Data-Analyse-Lösung // Troubleshooting für die Arbeit mit Hadoop, Hive & HBase

Analytische Informationssysteme

Business Intelligence-Technologien und -Anwendungen
Author: Peter Gluchowski,Peter Chamoni
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3662477637
Category: Business & Economics
Page: 354
View: 8283
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Informationssysteme für die analytischen Aufgaben von Fach- und Führungskräften treten verstärkt in den Vordergrund. Dieses etablierte Buch diskutiert und evaluiert Begriffe und Konzepte wie Business Intelligence und Big Data. Die aktualisierte und erweiterte fünfte Auflage liefert einen aktuellen Überblick zu Technologien, Produkten und Trends im Bereich analytischer Informationssysteme. Beiträge aus Wirtschaft und Wissenschaft geben einen umfassenden Überblick und eignen sich als fundierte Entscheidungsgrundlage beim Aufbau und Einsatz derartiger Technologien.

Data mining, data warehousing

datenschutzrechtliche Orientierungshilfen für Privatunternehmen
Author: Alex Schweizer
Publisher: N.A
ISBN: 9783280025406
Category: Data mining
Page: 416
View: 1978
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Private Unternehmung.

R in a Nutshell


Author: Joseph Adler
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3897216507
Category: Computers
Page: 768
View: 5421
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Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.

Smart Data Analytics

Mit Hilfe von Big Data Zusammenhänge erkennen und Potentiale nutzen
Author: Andreas Wierse,Till Riedel
Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG
ISBN: 3110461919
Category: Technology & Engineering
Page: 440
View: 3693
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Wenn in Datenbergen wertvolle Geheimnisse schlummern, aus denen Profit erzielt werden soll, dann geht es um Big Data. Doch wie schöpft man aus »großen Daten« echte Werte, wenn man nicht gerade Google ist? Um aus Unternehmens-, Maschinen- oder Sensordaten einen Ertrag zu erzielen, reicht Big Data-Technologie allein nicht aus. Entscheidend sind die übergeordneten Innovations prozesse: die smarte Analyse von Big Data. Erst durch den kompetenten Einsatz der richtigen Werkzeuge und Techniken werden aus Big Data tatsächlich Smart Data. Das Praxishandbuch Smart Data Analytics gibt einen Überblick über die Technologie, die bei der Analyse von großen und heterogenen Datenmengen – inklusive Echtzeitdaten – zum Einsatz kommt. Elf Praxisbeispiele zeigen die konkrete Anwendung in kleinen und mittelständischen Unternehmen. So erfahren Sie, wie Sie Ihr Smart Data Analytics-Projekt in Ihrem eigenen Unternehmen vorbereiten und umsetzen können. Das Buch erläutert neben den organisatorischen Aspekten auch die rechtlichen Rahmenbedingungen. Und es zeigt, wie Sie sowohl den Nutzen bewerten können, der aus den Daten gezogen werden soll, als auch den Aufwand, den Sie dafür betreiben müssen. Denn Smart Data steht für mehr als nur die Untersuchung großer Datenmengen: Smart Data Analytics ist der Schlüssel zu einem smarten Umgang mit Ihren Unternehmensdaten und hilft, bislang unentdecktes Potenzial zu entdecken. Dr. Andreas Wierse studierte Mathematik und promovierte in den Ingenieurwissenschaften im Bereich Visualisierung, seit 2011 unterstützt er mittelständische Unternehmen rund um Big und Smart Data Technologie. Dr. Till Riedel lehrt als Informatiker am KIT und koordiniert im Smart Data Solution Center Baden-Württemberg und Smart Data Innovation Lab Forschung und Innovation auf industriellen Datenschätzen.

Programmieren mit Scala


Author: Dean Wampler,Alex Payne
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3897216485
Category: Computers
Page: 480
View: 8610
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Sie ist elegant, schlank, modern und flexibel: Die Rede ist von Scala, der neuen Programmiersprache für die Java Virtual Machine (JVM). Sie vereint die Vorzüge funktionaler und objektorientierter Programmierung, ist typsicherer als Java, lässt sich nahtlos in die Java-Welt integrieren – und eine in Scala entwickelte Anwendung benötigt oft nur einen Bruchteil der Codezeilen ihres Java-Pendants. Kein Wunder, dass immer mehr Firmen, deren große, geschäftskritische Anwendungen auf Java basieren, auf Scala umsteigen, um ihre Produktivität und die Skalierbarkeit ihrer Software zu erhöhen. Das wollen Sie auch? Dann lassen Sie sich von den Scala-Profis Dean Wampler und Alex Payne zeigen, wie es geht. Ihre Werkzeugkiste: Schon bevor Sie loslegen, sind Sie weiter, als Sie denken: Sie können Ihre Java-Programme weiter verwenden, Java-Bibliotheken nutzen, Java von Scala aus aufrufen und Scala von Java aus. Auch Ihre bevorzugten Entwicklungswerkzeuge wie NetBeans, IntelliJ IDEA oder Eclipse stehen Ihnen weiter zur Verfügung, dazu Kommandozeilen-Tools, Plugins für Editoren, Werkzeuge von Drittanbietern – und natürlich Ihre Programmiererfahrung. In Programmieren mit Scala erfahren Sie, wie Sie sich all das zunutze machen. Das Hybridmodell: Die Paradigmen "funktional" und "objektorientiert" sind keine Gegensätze, sondern ergänzen sich unter dem Scala-Dach zu einem sehr produktiven Ganzen. Nutzen Sie die Vorteile funktionaler Programmierung, wann immer sich das anbietet – und seien Sie so frei, auf die guten alten Seiteneffekte zu bauen, wenn Sie das für nötig halten. Futter für die Profis: Skalierbare Nebenläufigkeit mit Aktoren, Aufzucht und Pflege von XML mit Scala, Domainspezifische Sprachen, Tipps zum richtigen Anwendungsdesign – das sind nur ein paar der fortgeschrittenen Themen, in die Sie mit den beiden Autoren eintauchen. Danach sind Sie auch Profi im Programmieren mit Scala.

Gehe hin, stelle einen Wächter

Roman
Author: Harper Lee
Publisher: DVA
ISBN: 3641179491
Category: Fiction
Page: 320
View: 2328
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Sensationeller Manuskriptfund - das literarische Ereignis im Sommer 2015 Harper Lee hat bisher nur einen Roman veröffentlicht, doch dieser hat der US-amerikanischen Schriftstellerin Weltruhm eingebracht: „Wer die Nachtigall stört“, erschienen 1960 und ein Jahr später mit dem renommierten Pulitzer-Preis ausgezeichnet, ist mit 40 Millionen verkauften Exemplaren und Übersetzungen in mehr als 40 Sprachen eines der meistgelesenen Bücher weltweit. Mit „Gehe hin, stelle einen Wächter“ – zeitlich vor „Wer die Nachtigall stört“ entstanden – erscheint nun das Erstlingswerk. Das Manuskript wurde nie veröffentlicht und galt als verschollen – bis es eine Freundin der inzwischen 89-jährigen Autorin im September 2014 fand. In „Gehe hin, stelle einen Wächter“ treffen wir die geliebten Charaktere aus „Wer die Nachtigall stört“ wieder, 20 Jahre später: Eine inzwischen erwachsene Jean Louise Finch, „Scout“, kehrt zurück nach Maycomb und sieht sich in der kleinen Stadt in Alabama, die sie so geprägt hat, mit gesellschaftspolitischen Problemen konfrontiert, die nicht zuletzt auch ihr Verhältnis zu ihrem Vater Atticus infrage stellen. Ein Roman über die turbulenten Ereignisse im Amerika der 1950er-Jahre, der zugleich ein faszinierend neues Licht auf den Klassiker wirft. Bewegend, humorvoll und überwältigend – ein Roman, der seinem Vorgänger in nichts nachsteht.

Core Servlets und Java Server Pages.

Praktischer Leitfaden zur Entwicklung dynamischer Web-Applikationen. Ausführliche Erklärung unterstützender Technologien.
Author: Marty Hall,Larry Brown
Publisher: Pearson Deutschland GmbH
ISBN: 9783827266453
Category:
Page: 624
View: 8228
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Corporate Data Quality

Voraussetzung erfolgreicher Geschäftsmodelle
Author: Boris Otto,Hubert Österle
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3662468069
Category: Business & Economics
Page: 205
View: 3657
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Daten sind die strategische Ressource des 21. Jahrhunderts. Es findet kein Geschäftsprozess, keine Kommunikation zwischen Geschäftspartnern, keine Wertschöpfung statt, ohne dass die involvierten Personen, Maschinen und IT-Systeme Daten nutzen, erzeugen oder verändern. Trends wie die Digitalisierung, Industrie 4.0 und Social Media tragen ebenfalls dazu bei, dass Datenmanagement zu einer Kernkompetenz für erfolgreiche Unternehmen dieser Zeit geworden ist. Damit Daten ihren ganzen Wert entfalten können, müssen sie stets in angemessener Qualität zur Verfügung stehen. Dies gilt besonders für Stammdaten, die zentralen Geschäftsobjekte eines Unternehmens. Dieses Buch zeigt einen ganzheitlichen Ansatz zum qualitätsbewussten Management von Stammdaten auf und richtet sich damit sowohl an Praktiker als auch an die Wissenschaft. Das „Framework für Stammdatenqualitätsmanagement“ wurde im Rahmen des „Competence Center Corporate Data Quality“ der Universität St. Gallen seit dem Jahr 2006 gemeinsam mit Unternehmen aus unterschiedlichen Industrien in zahlreichen praktischen Anwendungen entwickelt und verbessert. Neben den theoretischen Grundlagen räumt das Buch der praktischen Sicht mit 10 Fallstudien großen Raum ein, die erfolgreich durchgeführte Datenqualitätsprojekte praxisnah aufbereiten. Schließlich führt das Buch noch Methoden und Werkzeuge für das Datenqualitätsmanagement auf, die (Stamm-)datenmanager bei Projekten im eigenen betrieblichen Umfeld unterstützen können.

Hacking mit Security Onion

Sicherheit im Netzwerk überwachen: Daten erfassen und sammeln, analysieren und Angriffe rechtzeitig erkennen
Author: Chris Sanders,Jason Smith
Publisher: Franzis Verlag
ISBN: 3645204962
Category: Computers
Page: 560
View: 1894
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Sie können noch so viel in Hardware, Software und Abwehrmechanismen investieren, absolute Sicherheit für Ihre IT-Infrastruktur wird es nicht geben. Wenn Hacker sich wirklich anstrengen, werden sie auch in Ihr System gelangen. Sollte das geschehen, müssen Sie sowohl technisch als auch organisatorisch so aufgestellt sein, dass Sie die Gegenwart eines Hackers erkennen und darauf reagieren können. Sie müssen in der Lage sein, einen Zwischenfall zu deklarieren und die Angreifer aus Ihrem Netzwerk zu vertreiben, bevor sie erheblichen Schaden anrichten. Das ist Network Security Monitoring (NSM). Lernen Sie von dem leitenden Sicherheitsanalytiker Sanders die Feinheiten des Network Security Monitoring kennen. Konzepte verstehen und Network Security Monitoring mit Open-Source-Tools durchführen: Lernen Sie die drei NSM-Phasen kennen, um diese in der Praxis anzuwenden. Die praktische Umsetzung der NSM erfolgt mit vielen Open-Source-Werkzeugen wie z. B. Bro, Daemonlogger, Dumpcap, Justniffer, Honeyd, Httpry, Netsniff-NG, Sguil, SiLK, Snorby Snort, Squert, Suricata, TShark und Wireshark. Anhand von ausführlichen Beispielen lernen Sie, die Tools effizient in Ihrem Netzwerk einzusetzen.

Core JAVA 2

Grundlagen
Author: Cay S. Horstmann,Gary Cornell
Publisher: Pearson Deutschland GmbH
ISBN: 9783827322166
Category:
Page: 976
View: 1614
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Predictive Analytics für Dummies


Author: Anasse Bari,Mohamed Chaouchi,Tommy Jung
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: N.A
Category:
Page: 360
View: 9521
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Die Kunst Des It-projektmanagements (2nd Edition)


Author: Scott Berkun
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3897219220
Category: Computers
Page: 480
View: 1129
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Weshalb verschieben sich Release-Termine ständig? Warum funktioniert die Team-Kommunikation zwischen Designern, Entwicklern und Marketing nicht? Wie kommt man auf wirklich kreative Ideen? Und was tun, wenn etwas schief geht? Wenn Sie sich Fragen wie diese schon oft gestellt haben – Scott Berkun hat die Antworten für Sie. Mit Humor und scharfem Blick beleuchtet der erfahrene Autor und Projektmanager die klassischen Aufgaben, Herausforderungen und Mechanismen des IT-Projektmanagements. Von der fachkundigen Planung über die zielgerichtete Team-Kommunikation bis hin zum erfolgreichen Projektabschluss – hier erhalten Sie kompetente Einblicke in die Realität der Projektleitung. Projekte realistisch planen Entdecken Sie, welche ersten Schritte das Projekt erfolgreich starten, wie man solide Zeitpläne entwickelt und gute Visionsdokumente und Spezifikationen schreibt, wie neue Ideen entstehen und was man aus ihnen machen kann. Teams effektiv führen Erhalten Sie Einblicke in die erfolgreiche Teamleitung: Lernen Sie, wie man die Team-Moral kultiviert, konfliktfrei kommuniziert, Meetings optimal gestaltet und den Spaß am Projekt steigert. Neu in der überarbeiteten Auflage Die zweite, komplett überarbeitete Auflage wurde um Übungsteile am Ende jeden Kapitels erweitert. Dadurch kann der Leser durch über 120 Übungen die Kapitelinhalte praxisnah erschließen und vertiefen.