大数据的数据量、多样性和自然需要的形状之前,可以提炼出有意义的见解。随着数据量的增加,需要使用先进的工具来有效地分析数据,使可视化从这些数据中提取有意义的见解。数据的大小主要是由于物联网的发展增加(物联网),这涉及到不同的设备如传感器,衣物,致动器,和许多其他人产生大量数据。工业物联网(IIoT)是一种先进的版本处理相关的物联网行业的物联网。

行业,如医疗、教育、和其他组织产生大量的数据,需要塑造以想象为日常使用的信息。大数据的生产IIoT明显是由于巨大的物联网设备的发展。大数据的处理是一个具有挑战性的问题部分是由于有限的资源存储设备和有限的计算。科学编程将扮演了一个重要的角色在提供解决方案和机制等问题在IIoT关于大数据,比如通过协助处理大量数据,复杂系统建模,采购从IIoT数据推导和模拟。

这个特殊的问题邀请原始研究的文章和评论文章,探讨大数据的集成和IIoT从科学编程的角度来看。研究认为大数据管理技术和计算障碍尤为受欢迎。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 大数据和互联网的东西
• 大数据和工业物联网
• 科学规划的理论、方法和工具的人工智能(AI)和IIoT收敛
• AI和物联网无处不在的传感和数据分析的框架
• 安全性、可伸缩性、可靠性和可移植性在机器学习和IIoT
• 成本效益分析的人工智能和IIoT启用系统针对遗留系统
• 台、实现和实践的AI和物联网解决方案在不同的应用领域
• 大数据在医疗保健行业
• 大数据在教育
• 大数据、人工智能和IIoT