Detalles MARC
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
05335aam a22003972i 4500 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
PE-TmUNAS |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20250320123901.0 |
| 006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
a||||fr|||| 001 0| |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
ta |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
220224s2015 sp ad||frfn|| 00| 0 spasd |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
978-958-778-078-9 |
| Información calificativa |
Agencia ISBN Mexico |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador/agencia de origen |
Biblioteca Central de la Universidad Nacional Agraria de la Selva. |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia transcriptor |
Catalogación de la Biblioteca Central de la Universidad Nacional Agraria de la Selva, transcrita por la Biblioteca Central de la Universidad Nacional Agraria de la Selva, sin modificaciones posteriores. |
| Centro/agencia modificador |
Biblioteca Central de la Universidad Nacional Agraria de la Selva. |
| Normas de descripción |
rda |
| 041 0# - CÓDIGO DE LENGUA |
|---|
| Código de lengua del texto/banda sonora o título independiente |
spa |
| Código de lengua original |
spa |
| 082 04 - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY |
|---|
| Número de edición |
22 |
| Número de clasificación |
005.74 |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
María Pérez Marqués |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
BIG DATA, |
| Resto del título |
técnicas, herramientas y aplicaciones / |
| Mención de responsabilidad, etc. |
Pérez Marqués, María. |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
|---|
| Mención de edición |
Primera Edción |
| 264 31 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
España : |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Alfaomega grupo editor, S. A. ; |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2015. |
| 264 34 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
©2015. |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
339 páginas : |
| Otras características físicas |
Figuras (blanco y negro), gráficas (blanco y negro) ; |
| Dimensiones |
24 cm. |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Fuente |
rdacontent |
| Término de tipo de contenido |
texto impreso |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Fuente |
rdamedia |
| Nombre/término del tipo de medio |
sin mediación |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Fuente |
rdacarrier |
| Nombre/término del tipo de soporte |
volumen |
| 500 ## - NOTA GENERAL |
|---|
| Nota general |
Incluye indice analitico. |
| 500 ## - NOTA GENERAL |
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| Nota general |
Incluye informacion academicay profesional en la cubierta posterior. |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
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| Nota de contenido con formato |
introduccion: Capitulo1. Conceptos de Big Data. -- Capitulo2. Componentes de una plataforma de Big Data. -- Capitulo3.Big Data con herramientas de IBM. -- Capitulo4.Big Data con Herramientas de Oracle. -- Capitulo5. Big Data con herramientas de Microsolf. -- Capitulo6. Hive,Pig, Oozle, MapReduce y Exel en HDInsight. --Capitulo7. Business intelligence y Big Data con Microsoft. -- Capitulo8. Herramientas de Big Data en SAS. |
| 520 2# - SUMARIO, ETC. |
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| Sumario, etc. |
"Ante el boom actual de la información, las organizaciones han tratado de abordar el problema de analizar grandes volúmenes de datos desde muchos ángulos diferentes. Las herramientas de BIG DATA utilizan tecnologías multinúcleo para ofrecer mayor capacidad de procesamiento a través de altas prestaciones, en base de datos y de análisis en memoria que ofrecen un mayor conocimiento más rápidamente de grandes volúmenes de datos y flujo de datos. Y todo ello independientemente de los formatos y las fuentes de los orígenes de datos. Con las herramientas de BIG DATA se puede procesar información online proveniente de múltiples orígenes como pueden ser las redes sociales o grandes bases de datos no estructuradas. También se pueden tratar los datos de múltiples fuentes y formatos, ya sean texto, datos, imágenes o mezcla de todo ello. Actualmente es posible implementar herramientas de BIG DATA en la forma que mejor se adapte a las necesidades de los usuarios.<br/><br/>El término Big Data suele aplicarse a la información que no puede ser procesada o analizada usando procesos o herramientas tradicionales. Las organizaciones de hoy en día se enfrentan cada vez más a menudo a retos Big Data. Las empresas tienen acceso a una gran cantidad de información, pero no saben cómo obtener valor añadido de la misma, ya que la información aparece en su forma más cruda o en un formato semi-estructurado o no estructurado. Una encuesta de IBM demostró que más de la mitad de los líderes empresariales de hoy en día se dan cuenta de que no tienen acceso a los conocimientos que necesitan para analizar sus datos. Las empresas se enfrentan a estos retos en un clima en el que tienen la capacidad de almacenar cualquier cosa, que están generando datos Tomo nunca antes en la historia y, sin embargo, tienen un verdadero desafío con el málisis de la información.BIG DATA TECNICAS, HERRAMIENTAS Y APLICACIONES<br/>Las técnicas de Big Data persiguen complementar el manejo de grandes volúmenes de datos con las técnicas de análisis de la información más avanzadas y efectivas para extraer de modo óptimo el conocimiento contenido en los datos.<br/>La base que actualmente caracteriza a las herramientas de BIG DATA es el paquete de código ablerto llamado Hadoop para el análisis masivo de datos. Hadoop también se incluye como parte de las herramientas de todo el software de BIG DATA, como SAS, IBM, MICROSOFT y ORACLE. Por ejemplo, SAS Incorpora Hadoop en sus aplicaciones (SAS Base SAS Data Integration, Sas Enterprise Guide, SAS Enterprise Miner,). También SAS permite trabajar en memoria a través de Hadoop (SAS Visual Analytics y SAS Visual Statistics). IBM trabaja con Hadoop en su plataforma IBM InfoSphere Biginsights (Biginsights). Microsoft incluye Hadoop en SQL Server 2014, Windows Server 2012, HDInsight and Polybase. Oracle Incluye Hadoop en Oracle Big Data Appliance, Oracle Big Data Connectors y Oracle Loader for Hadoop.<br/>Este libro presenta las posibilidades de trabajo que ofrecen las herramientas de BIG DATA para procesar y analizar grandes volúmenes de datos de una manera ordenada. A su vez, estas herramientas también permiten extraer el conocimiento contenido en los datos..." --Introducción. |
| 521 3# - NOTA DE PÚBLICO DESTINATARIO |
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| Nota de público destinatario |
Material bibliográfico para estudiantes universitarios, docentes e investigadores. |
| Fuente |
PE-TmUNAS |
| 526 0# - NOTA DE INFORMACIÓN SOBRE EL PROGRAMA DE ESTUDIO |
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| Nombre del programa |
Contabilidad. |
| 526 0# - NOTA DE INFORMACIÓN SOBRE EL PROGRAMA DE ESTUDIO |
|---|
| Nombre del programa |
Administración. |
| 526 0# - NOTA DE INFORMACIÓN SOBRE EL PROGRAMA DE ESTUDIO |
|---|
| Nombre del programa |
Economía. |
| 526 0# - NOTA DE INFORMACIÓN SOBRE EL PROGRAMA DE ESTUDIO |
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| Nombre del programa |
Ingeniería en Informática y Sistemas. |
| 546 ## - NOTA DE LENGUA/LENGUAJE |
|---|
| Nota de lengua/lenguaje |
En español. |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
|---|
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Dewey Decimal Classification |
| Tipo de ítem Koha |
Libros |
| 998 ## - INFORMACIÓN DE CONTROL LOCAL (RLIN) |
|---|
| Iniciales del catalogador, CIN (RLIN) |
jjrg/bmsda/aeoa/bmsda/dacc/dyms |
