A Comparison of Traditional and Cloud Approaches to Data Mining
Thesis title: | Porovnanie klasických a cloudových prístupov k data miningu |
---|---|
Author: | Dvorská, Daša |
Thesis type: | Bachelor thesis |
Supervisor: | Chudán, David |
Opponents: | Kliegr, Tomáš |
Thesis language: | Slovensky |
Abstract: | Predmetom tejto bakalárskej práce je porovnanie vybraných nástrojov pre data minig so zameraním na rozdiely medzi nástrojmi klasickými a cloudovými. Práca postupuje od predstavenie data miningového procesu na základe metodiky CRISP-DM, cez obecný popis cloudových a klasických prístupov a zhodnotením ich výhod a nevýhod. V praktickej časti sú vybrané produkty z oboch kategórií z rôznych hľadísk porovnávané, a výsledky porovnávania nástrojov následne tvoria podklad pre vyvodenie záverov. |
Keywords: | Azure Machine Learning Studio; BigML; CRISP-DM; data mining; KNIME; MLaaS; RapidMiner |
Thesis title: | A Comparison of Traditional and Cloud Approaches to Data Mining |
---|---|
Author: | Dvorská, Daša |
Thesis type: | Bachelor thesis |
Supervisor: | Chudán, David |
Opponents: | Kliegr, Tomáš |
Thesis language: | Slovensky |
Abstract: | The subject of this bachelor thesis is a comparison of the chosen tools for data mining, aiming at the difference between classical and cloud tools. The thesis advances from the introduction to the data mining process based on the CRISP-DM methodology, through the general description of classical and cloud approaches, towards the evaluation of their advantages and disadvantages. In the practical part, products from both categories are compared from a number of approaches, and the results of the comparison subsequently create a basis for the conclusion. |
Keywords: | Azure Machine Learning Studio; BigML; CRISP-DM; data mining; KNIME; MLaaS; RapidMiner |
Thesis title: | Srovnání klasických a cloudových přístupů k data miningu |
---|---|
Author: | Dvorská, Daša |
Thesis type: | Bakalářská práce |
Supervisor: | Chudán, David |
Opponents: | Kliegr, Tomáš |
Thesis language: | Slovensky |
Abstract: | Předmětem této práce je porovnání vybraných nástrojů pro data minig se zaměřením na rozdíly mezi nástroji klasickými a cloudovými. Práce postupuje od představení data miningového procesu na základě metodiky CRISP-DM, přes obecní popis cloudových a klasických přístupů a zhodnocením jejich výhod a nevýhod. V praktické části jsou vybrané produkty z obou kategorií z různých hledisk porovnávány, a výsledky porovnávání nástrojů následně tvoří podklad pro vyvození závěrů. |
Keywords: | BigML; CRISP-DM; KNIME; Azure Machine Learning Studio; data mining; MLaaS; RapidMiner |
Information about study
Study programme: | Aplikovaná informatika/Aplikovaná informatika |
---|---|
Type of study programme: | Bakalářský studijní program |
Assigned degree: | Bc. |
Institutions assigning academic degree: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
Faculty: | Faculty of Informatics and Statistics |
Department: | Department of Information and Knowledge Engineering |
Information on submission and defense
Date of assignment: | 18. 12. 2018 |
---|---|
Date of submission: | 3. 5. 2019 |
Date of defense: | 11. 6. 2019 |
Identifier in the InSIS system: | https://insis.vse.cz/zp/68103/podrobnosti |