Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
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.identifier66805
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/23681
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.format123 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoenen
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.subjectvelká datacs
dc.subjecthadoopcs
dc.subjectmatlabcs
dc.subjectclustercs
dc.subjectdistribuované výpočtycs
dc.subjecteeg/erpcs
dc.titleNástroje a metody pro analýzu velkých datcs
dc.title.alternativeTools and methods for big data analysisen
dc.typediplomová prácecs
dc.thesis.degree-nameIng.cs
dc.thesis.degree-levelNavazujícícs
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-programInženýrská informatikacs
dc.description.resultObhájenocs
dc.rights.accessopenAccessen
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.subject.translatedbig dataen
dc.subject.translatedhadoopen
dc.subject.translatedmatlaben
dc.subject.translatedclusteren
dc.subject.translateddistributed computingen
dc.subject.translatedeeg/erpen
Vyskytuje se v kolekcích:Diplomové práce / Theses (KIV)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
Master_Thesis_Miroslav_Vozabal.pdfPlný text práce3,19 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A13N0138Phodnoceni-ved.PDFPosudek vedoucího práce678,11 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A13N0138Pposudek-op.PDFPosudek oponenta práce442,32 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A13N0138Pobhajoba.PDFPrůběh obhajoby práce218,82 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Zobrazit minimální záznam Zobrazit statistiky


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/23681

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Vysokoškolské kvalifikační práce / Theses
  3. Fakulta aplikovaných věd / Faculty of Applied Sciences
  4. Katedra informatiky a výpočetní techniky / Department of Computer Science and Engineering
  5. Diplomové práce / Theses (KIV)