Das vorliegende Buch behandelt neue Paradigmen in Blockchain-, Big-Data- und Machine Learning-Konzepten, einschließlich Anwendungen und Fallstudien. Es erklärt die tote Verschmelzung bei der Realisierung der Privatsphäre und Sicherheit einer Blockchain-basierten Datenanalyseumgebung. Die jüngste Forschung zur Sicherheit auf der Grundlage von Big Data, Blockchain und maschinellem Lernen wurde durch die tatsächliche Arbeit von Praktikern und Forschern erklärt, einschließlich ihrer technischen Bewertung und des Vergleichs mit bestehenden Technologien. Der theoretische Hintergrund und experimentelle Fallstudien im Zusammenhang mit Echtzeitumgebungen werden ebenfalls behandelt. Dieses Buch: converges Blockchain, Big Data und Machine Learning in einem Band richtet sich an fortgeschrittene Studenten, Forscher und Fachleute aus den Bereichen Informatik und Ingenieurwesen sowie Elektrotechnik. Verbindet Blockchain-Technologien mit datenzentrierten Anwendungen wie Big Data und E-Health. Leicht verständliche Beispiele, wie Sie Ihre eigene Blockchain erstellen können, unterstützt durch Fallstudien zu Blockchain in verschiedenen Branchen. Behandelt Big-Data-Analysebeispiele mit R. Enthält lllustrative Beispiele in Python für die Blockchain-Erstellung. . Sprache: Englisch