1-variant 1, Fanning maqsad va vazifalari, predmeti va metodlari

|
1-variant 1, Fanning maqsad va vazifalari, predmeti va metodlari
|
bet | 1/14 | Sana | 25.01.2024 | Hajmi | 210,99 Kb. | | #145344 |
Bog'liq 1-variant 1, Fanning maqsad va vazifalari, predmeti va metodlari-www.fayllar.org
1-variant 1, Fanning maqsad va vazifalari, predmeti va metodlari
1-variant
1, Fanning maqsad va vazifalari, predmeti va metodlari.
Big Data - nima? Katta ma'lumotlar (inglizcha big data, [ˈbɪɡ ˈdeɪtə]) - 2000-yillarning oxirida paydo bo'lgan tushuncha bo`lib, an'anaviy MBBT larga va Business Intelligence-sinifiga kiruvchi dasturiy vositalarga muqobil bo'lgan gorizontal ravishda kengaytiriladigan dasturiy vositalar yordamida samarali qayta ishlangan katta hajmli va sezilarli xilma-xillikdagi tarkiblangan va tarkiblanmagan ma'lumotlarning boshqarish hamda ularni muammolarini yechishning yzngi tizimidir. Maʼlumotlarni tahlil qilish -ekspremental maʼlumotlardan bilim olish uchun matematik usullar va hisoblash algoritmlarini qurish va tadqiq qilish bilan shugʻullanuvchi matematika va informatikaning sohasidir.Foydali ma'lumotlarni olish va qarorlar qabul qilish uchun ma'lumotlarni o'rganish, filtrlash, o'zgartirish va modellashtirish jarayoni - ma'lumotlarni tahlil qilish ko'p jihatlar va yondashuvlarga ega, fan va faoliyatning turli sohalarida turli usullarni qamrab oladi. Maqsadi Fanning asosiy maqsadi talabalarda Data Mining bilan OLAP-tizimlari o`rtasidagi farqni, Data Mining usullari hisoblangan assotsiatsiya, klassifikatsiya, ketma-ketlik, klasterizatsiya, prognozlash asoslarini o`rgatish va ulardan foydalanish ko`nikmalarini xosil qilishdan iborat. Shuningdek, talabalarning katta hajmdagi maʼlumotlar omborini loyihalashtirish va qurishning barcha bosqichlari, maʼlumotlar bazasi sohasida yuzaga keladigan muammolar va ularni hal qilish usullari toʼgrisida qaror qabul qilishga koʼmaklashishdan iborat.Vazifasi Fanning asosiy vazifasi Data Mining metodlari: neyron to`rlari, yechimlar daraxti, pereborni cheklash usullari, genetik algoritmlar, evolyutsion dasturlash, klasterli modellar va aralash metodlar orqali maʼlumotlarni taxlil qilishni o`rgatish va OLTP, OLAP, ROLAP, MOLAP kabi metodlarni o`rganishdan iborat. Shu bilan birga katta hajmdagi maʼlumotlar bazasining nazariy asoslari, ularni tuzilishi va maʼlumotlar bazasini dasturiy vositalarda yaratilishi, qayta ishlanishi, hamda yaratilgan katta hajmdagi maʼlumotlar bazalarini avtomatlashtirilgan axborot tizimlarida .Mining; Kraudsorsing; Ma`lumotlarni aralashtirish va integratsiyasi; Mashinali oqish; Sun`iy neyron to`rlari; Namunani tanish (aniqlash); Analitik bashoratlash; Immitastion modellashtirish; Fazoviy tahlil; Statistik tahlil; Analitik ma`lumotlarni vizualizatsiyasi. Texnologiyalari: NoSQL; MapReduce; Hadoop; R; Business Intelligence; DBMS; SQL. Big Data xususiyatlari: hajm, aniqlik,qiymat,tezlik, xilma-xillik, moslashuvchanlik. Katta ma'lumotlar - bu uchta amalni bajarish uchun mo'ljallangan texnologiyalarning kombinatsiyasi hisoblanadi: 1 -"standart“ tipdagi MB larga nibatan katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash. 2-Juda katta hajmlarda tezlik bilan keladigan ma'lumotlar bilan ishlash imkoniyati 3- Nafaqat juda ko'p ma'lumotlar tezlik bilan kelganda ishlash, balki ularning soni doimiy ko'payib borish hususiyatiga ega bo`lganda ham ishlay olish.
|
| |