Laboratorio di Data Warehousing e Data Mining

Analizzare grandi quantità di dati è una necessità. Anche i libri di scienza più diffusi, come i -super crunchers-, forniscono casi convincenti in cui grandi quantità di dati producono scoperte e intuizioni che sorprendono anche gli esperti. Ogni azienda trae vantaggio dalla raccolta e dall-analisi dei propri dati: gli ospedali possono individuare tendenze e anomalie nelle cartelle cliniche dei pazienti, i motori di ricerca possono migliorare il posizionamento e il posizionamento degli annunci e le agenzie ambientali e di sanità pubblica possono individuare modelli e anomalie nei loro dati. L'elenco continua con la sicurezza informatica e il rilevamento delle intrusioni nella rete informatica; monitoraggio del consumo energetico degli elettrodomestici; analisi di pattern in bioinformatica e dati farmaceutici; dati finanziari e di business intelligence; individuare le tendenze nei blog, Twitter e molti altri. Lo storage è poco costoso e lo diventa ancora meno, così come i sensori di dati. Pertanto, la raccolta e l-archiviazione dei dati è più semplice che mai.

N. Raghava Rao a une excellente formation académique. Il a 16 ans d'expérience dans l'enseignement. Il travaille actuellement au département des TECHNOLOGIES DE L'INFORMATION, à l'Institut d'ingénierie aéronautique de Dundigal, à Hyderabad. Il est titulaire d'un diplôme de troisième cycle en M. Tech, a obtenu le TS-SET en informatique et applications et poursuit actuellement un doctorat en informatique et applications.