|
|
Automatic Generation of Synthetic XML Documents
Betík, Roman ; Holubová, Irena (vedoucí práce) ; Svoboda, Martin (oponent)
Cílem této práce je prozkoumat možnosti a omezení v generování umělých XML a JSON dokumentů používaných v oblasti Big Data. První část práce zkoumá vlastnosti nejpoužívanejších XML generátorů, Big Data a JSON generátorů a porovnává jejich vlastnosti. Další část práce popisuje návrh vlastního algoritmu na generování semistrukturovaných dat. Hlavní zaměření algoritmu je paralelní vykonávání procesu generování se zachovaním možností na kontrolu obsahu generovaných dokumentů. Generátor umožňuje využít vzorky skutečných dat v procesu generování dat umělých a je také schopen automaticky generovat jednoduché odkazy mezi výstupními dokumenty ve formátu JSON. Poslední část práce poskytuje výsledky experimentů s generátorem při testování databáze MongoDB, popisuje jeho přínos a porovnává ho s jinými řešeními. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Datová žurnalistika v pojetí Datablogu IHNED.cz
Hrbková, Nikola ; Láb, Filip (vedoucí práce) ; Kasík, Pavel (oponent)
Datová žurnalistika se objevila spolu s překotným rozvojem moderních technologií v posledních letech a stala se trendem redakcí po celém světě. Tato diplomová práce s názvem "Datová žurnalistika v pojetí Datablogu IHNED.cz" si bere za cíl představit žánr datové žurnalistiky v rámci mediální komunikace a v souvislosti se změnami ve společnosti a vývojem techniky. Teoretické kapitoly se věnují historii oboru, postupům práce datových novinářů a omezením spojenými s datovou žurnalistikou, jako je nesnadné financování redakcí, problematický sběr dat, nebo nedostatečná nabídka v oblasti vzdělávání novinářů. Cílem výzkumu bylo zmapování tvorby týmu datových žurnalistů Datablogu IHNED.cz a její srovnání s vybranými australskými týmy. V práci je kombinováno několik metod výzkumu. Stěžejní metodou jsou hloubkové rozhovory s datovými novináři, které odkrývají procesy jejich práce. Nakonec jsou týmy obou zemí podrobeny komparativní analýze. Co se týče širšího teoretického výzkumného kontextu, je tato práce jednak příspěvkem do rodící se diskuse o otázce datové žurnalistiky a jejího přínosu pro mediální organizace, i samotnou společnost. Závěr práce poskytuje úvahy o dalším směrování datové žurnalistiky u nás i ve světě.
|
|
|
Nové výzvy teorie dohledu
Lacinová, Miroslava ; Štogrová Jedličková, Petra (vedoucí práce) ; Malečková, Dita (oponent)
Předkládaná diplomová práce "Nové výzvy teorie dohledu" má za cíl popsat teorii dohledu v současné síťové společnosti za použití přístupů informační vědy a následně teorii dohledu ověřit na dvou případových studiích. První případová studie prověřuje vliv obsahu profilu sociální sítě Facebook na rozhodování o přijetí, či nepřijetí uchazeče do zaměstnání. Druhá případová studie analyzuje běžný den člověka v kontextu dohledu. Obě studie demonstrují vykonávání dohledu v odlišných oblastech dohlížení.
|
|
|
High Performance Analytics
Kalický, Andrej ; Kyjonka, Vladimír (vedoucí práce) ; Holubová, Irena (oponent)
Tato práce se zabýva fenoménem velkých dat, charakterizovaných rychlým nárůstem jejich velikosti, variability a dynamiky, v souvislosti s posunem paradigmatu jejich zpracování. Cílem této práce je poskytnout přehled a nadlhled nad celou problematikou a podat ucelený a konzistentní obraz v oblasti High Performance Analytics včetně problému a výzev velmi rychle se rozvíjejícího pokročilého analytického zpracování. Přehled HPA přináší shrnutí a utřídění, popsání výhod a přínosů jednotlivých metod HPA, které využívají různou kombinaci systémových prostředků. Praktická čast této práce je zaměřená na realizaci úlohy analytického zpracování velkého vzorku dat vybranými metodami s využitím softwarové platformy SAS Institute. Na tomto příkladu je ilustrováno uplatnění metody in- memory analýzy s vyhodnocením výkonu a vhodnosti použití této metody na analytickych príkladech a operacích. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Platforma pro definici a zpracování dat
Hala, Karel ; Večeřa, Martin (oponent) ; Kříž, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá vývojem platformy pro ulehčení práce s~velkým množstvím dat. V~rámci této práce jsou vysvětleny některé pojmy a technické souvislosti potřebné pro bližší pochopení vývoje webové aplikace. Dále jsou zde navrženy postupy, jak usnadnit uživateli zadávání a práci s~větším objemem dat. Platforma je koncipována tak, aby bylo možné jednoduše a rychle rozšířit jakoukoliv část.
|
|
| |
|
|
Possibilities of Big Data use for Competitive Intelligence
Verníček, Marek ; Molnár, Zdeněk (vedoucí práce) ; Šperková, Lucie (oponent)
Tato diplomová práce se zabývá analýzou možností využití Big Data pro metody a postupy Competitive Intelligence. Cílem práce je navrhnout nástrojové sady pro práci s Big Data pro malé a velké firmy a následný návrh efektivního řešení pro získání konkurenční výhody podniku. Teoretická část této práce zpracovává dostupnou odbornou literaturu v České republice i v zahraničí a popisuje aktuální stav Competitive Intelligence, jeho možné zdroje a Big Data jako jeden z nich. Následně se práce věnuje charakteristice Big Data, jejich odlišnosti od práce s běžnými daty, nutností důsledné přípravy a možnosti jejich využití pro metody Competitive Intelligence. Praktická část práce se zabývá analýzou dostupných nástrojů Big Data na trhu s ohledem na celý proces práce od sběru dat, přes analýzu až po přípravu reportů a integrace celého řešení do automatizovaného stavu. Výstupem této části je návrh softwarové sady nástrojů Big Data pro malé a velké firmy podle možností jejich rozpočtu. Návrhová část práce se následně věnuje klasifikaci nejperspektivnějších oblastí trhu pro využití Big Data, možnými způsoby získání konkurenční výhody v jednotlivých oblastech a návrhem efektivního řešení pro podniky. Přínosem této práce je rozšíření palety zdrojů pro Competitive Intelligence a hloubková analýza možností využití Big Data, která má pomoci profesionálům využít tento dosud neobjevený potenciál ke zlepšení postavení na trhu, získání nových zákazníků a posílení současné uživatelské základny.
|
|
|
Grid
Gajdošík, Andreas ; Magid, Václav (oponent) ; Krekovič, Slavomír (vedoucí práce)
Práce se věnuje důsledkům plně rozvinuté infrastruktury webu 2.0 a jeho obecnému celospolečenskému přijetí, jež jsou, v doprovodu dostupného výpočetního výkonu, základními faktory umožňujícími rozvoj masivního zpracování uživatelských dat. Práce Grid v této souvislosti využívá veřejně dostupných dat Facebooku o aktivitě uživatelů na stránkách českého pravicového populismu, která plně automatizovaně získává a dále statisticky analyzuje. Výsledek tohoto procesu je poté prezentován na webových stránkách designově i stylisticky podobných webům krajní pravice. Jejím příznivcům na první pohled ideově blízký web však prezentuje empirická data, která o mnohé slávě těchto hnutí, ani jejich přívrženců nevypovídají. Projekt Grid tak stojí na hranici amatérského sociologického výzkumu a umělecké intervence do mediálního prostoru.
|
|
|
Algoritmus pro detekci pozitívního a negatívního textu
Musil, David ; Harár, Pavol (oponent) ; Povoda, Lukáš (vedoucí práce)
Se svižným vývojem informačních a komunikačních technologií vzrůstá i množství informací produkovaných nejrůznějšími zdroji v elektronické podobě. Třídění a získávání znalostí z těchto dat vyžaduje značné úsilí, které pro člověka není snadné zajistit, do popředí se tedy dostává zpracování strojem. Dolování emocí z textových dat je zajímavou oblastí výzkumu, zažívající v posledních letech nezanedbatelný rozmach, přičemž nachází široké uplatnění. V rámci této diplomové práce byl vytvořen systém sloužící k detekci pozitivní a negativní emoce z textu, dále je provedeno zhodnocení jeho úspěšnosti. Systém je navržen v jazyce Java a je koncipován pro umožnění jeho trénování pomocí velkých objemů dat (Big Data) s využitím knihovny Spark. V práci je popsána struktura a zacházení s textem z databázi, ze které systém čerpá vstupní data. Samotný model klasifikátoru je pak vytvořen za pomoci algoritmu podpůrných vektorů (SVM), přičemž je optimalizován metodou n-gramů.
|
|
|
Dočasná zóna
Maňas, Kristian ; Zálešák, Jan (oponent) ; Kögler, Žaneta (vedoucí práce)
Dočasná zóna je open-source design studio. Tato diplomová práce se zabývá vznikem projektu a jeho teoretickým základem ze kterého vychází. Teoretická část definuje pojem „open-source design“ a snaží se vysvětlit motivaci za vznikem Dočasné zóny.
|
host ::
RSS.