Data Science mit Big Data
Techniken, Werkzeuge u. Algorithmen zur Analyse gr. Datenmengen
HANSER Fachbuch |
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Autor:innen |
Oliver Hummel, Marcus Kessel, Beate Navarro Bullock, Robert Butscher |
783 Seiten, Hardcover |
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Erscheint ca. |
03/2026 |
978-3-446-47640-0 9783446476400 |
Leichter Einstieg in Big Data: Praxisnah und verständlich erklärt
Wer sich mit großen Datenmengen auseinandersetzen möchte, findet in diesem Buch einen anschaulichen und praxisnahen Einstieg – ganz ohne technologische Hürden. Es richtet sich an alle, die verstehen wollen, wie man Big Data verarbeitet, analysiert und sinnvoll nutzt. Der Fokus liegt auf leicht zugänglichen Open-Source-Werkzeugen, mit denen sich zentrale Konzepte praxisnah erlernen lassen. So fällt auch der spätere Wechsel zu kommerziellen Tools nicht schwer.
Verarbeitung großer Datenmengen verstehen
Das Buch beginnt mit einer grundlegenden Herausforderung: Was tun, wenn Datenmengen so groß werden, dass sie nicht mehr auf einen einzelnen Rechner passen? Es zeigt, wie verteilte Datenverarbeitung funktioniert und wie man verschiedene Verarbeitungsarten – etwa Batch-, Micro-Batch- oder Stream-Verarbeitung – in der Praxis umsetzt. Dabei wird verständlich erklärt, welche Methode sich für welche Aufgabe am besten eignet.
Moderne Technologien und praxisnahe Beispiele
Auch moderne Datenbanksysteme kommen zur Sprache – besonders die sogenannten NoSQL-Datenbanken, die bei großen Datenmengen oft Vorteile bieten. Vor- und Nachteile werden verständlich gegenübergestellt. Zudem erfahren Leserinnen und Leser, wie sich Analyseergebnisse anschaulich visualisieren lassen und wie zufallsbasierte Algorithmen in der Big-Data-Welt funktionieren.
Ein weiteres Highlight: Die zahlreichen praktischen Beispiele im Buch basieren auf moderner Container-Technologie wie Docker. So lassen sich viele der gezeigten Anwendungen direkt selbst ausprobieren – ein echter Vorteil für alle, die das Gelernte sofort umsetzen wollen.
Für Studium, Ausbildung und Beruf
Dieses kompakte Lehr- und Nachschlagewerk eignet sich ideal für den Einsatz in Studium, Ausbildung oder im Berufsalltag. Es nimmt die Angst vor dem Umgang mit riesigen Datenmengen und macht den Einstieg in die Welt von Big Data leicht und verständlich.
Aus dem Inhalt
- Einstieg ins Thema
- Verteilte Systeme
- Big-Data-Management
- NoSQL
- Verarbeitungsparadigmen
- Systemarchitekturen
- Algorithmen und Datenanalyse
- Systementwicklung, -test und -betrieb
- Ausblick
Wer hat's geschrieben?
Prof. Dr. Oliver Hummel ist seit 2017 Professor für Big Data an der Hochschule Mannheim. Davor leitete er die Entwicklung einer big-data-fähigen Middleware zur Datenvernetzung bei einem Start-up im Rhein-Neckar-Raum. Weitere wichtige Stationen sind eine Vertretungsprofessur am KIT in Karlsruhe und eine Juniorprofessur an der Universität Mannheim, beide im Bereich Softwaretechnik, sowie eine Consulting-Tätigkeit im Bereich Information Retrieval. Neben einem Buch zum Thema Aufwandsschätzung hat Professor Oliver Hummel bis dato bereits mehr als 50 Fachpublikationen veröffentlicht und auch zahlreiche Fachvorträge gehalten.
Marcus Kessel ist derzeit Postdoktorand (Wissenschaftlicher Mitarbeiter) im Bereich Software Engineering an der Universität Mannheim. Seine Forschungsinteressen umfassen die Entwicklung von skalierbaren und verhaltensbewussten Methoden für die Massenanalyse von Software Code ("Big Code"), sowie die Integration von Erkenntnissen aus statischer und dynamischer Programmanalyse, insbesondere Software Testing, mit datengetriebenen Ansätzen aus Data Science. Er erhielt seine Promotion im Bereich Informatik an der Universität Mannheim.
Prof. Dr. Beate Navarro Bullock ist Professorin für Data Science und Datenbanksysteme an der Technischen Hochschule Ingolstadt. Nach ihrer Promotion in Informatik an der Universität Würzburg war sie mehrere Jahre als Beraterin und Entwicklerin in den Bereichen Data Warehouse und Datenanalyse tätig, bevor sie an die Hochschule wechselte.
Prof. Dr. Robert Butscher ist seit 2022 Professor für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Business Intelligence und Data Analytics, an der Technischen Hochschule Würzburg-Schweinfurt (THWS). Davor war er viele Jahre im Entwicklungs- und Vorstandsbereich der IT-Genossenschaft DATEV eG für Analytics-Produkte und für den Aufbau datengetriebener Geschäftsmodelle verantwortlich.
HANSER Fachbuch |
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Autor:innen |
Oliver Hummel, Marcus Kessel, Beate Navarro Bullock, Robert Butscher |
783 Seiten, Hardcover |
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Erscheint ca. |
03/2026 |
978-3-446-47640-0 9783446476400 |