Multi-criteria analysis of desktop and cloud approaches to data mining

Thesis title: Vícekriteriální analýza desktopových a cloudových přístupů k data miningu
Author: Kroupa, Matěj
Thesis type: Bakalářská práce
Supervisor: Chudán, David
Opponents: Berka, Petr
Thesis language: Česky
Abstract:
Cílem této bakalářské práce je analyzování a srovnání vybraných data miningových nástrojů. Důraz se klade na porovnání rozdílů mezi desktopovými a cloudovými přístupy k data miningu a jejich využití. Práce začíná definováním pojmu data mining, poté přibližuje metodiku CRISP-DM, srovnává desktopový a cloudový přístup k data miningu, porovnává silné a slabé stránky těchto přístupů a přibližuje nástroje používané v následující části práce. V praktické části porovnává tyto nástroje za pomocí vícekriteriální analýzy, výsledky porovnání vedou k vyvození závěru práce.
Keywords: cloud; desktop; CRISP-DM; machine learning; data mining
Thesis title: Multi-criteria analysis of desktop and cloud approaches to data mining
Author: Kroupa, Matěj
Thesis type: Bachelor thesis
Supervisor: Chudán, David
Opponents: Berka, Petr
Thesis language: Česky
Abstract:
The aim of this bachelor thesis is to analyze and compare selected data mining tools. The focus is on comparing the differences between desktop and cloud approaches to data mining and their usage. The thesis starts by defining the term data mining, then introduces the CRISP-DM methodology, compares desktop and cloud approaches to data mining, compares the strengths and weaknesses of these approaches and introduces the tools used in the next part of the thesis. The practical part compares these tools using multi-criteria analysis, and the results of the comparison lead to drawing a conclusion of the thesis.
Keywords: data mining; cloud; desktop; CRISP-DM; machine learning

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: 9. 12. 2019
Date of submission: 10. 5. 2021
Date of defense: 15. 6. 2021
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/71897/podrobnosti

Files for download

    Last update: