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

|
1-variant 1, Fanning maqsad va vazifalari, predmeti va metodlari
|
bet | 10/14 | Sana | 25.01.2024 | Hajmi | 210,99 Kb. | | #145344 |
Bog'liq 1-variant 1, Fanning maqsad va vazifalari, predmeti va metodlari-www.fayllar.org11-variant
1. MapReduce-ni haqli ravishda Big Dataning asosiy texnologiyasi deb atash mumkin, chunki. u dastlab taqsimlangan klasterlarda parallel hisoblashga qaratilgan. MapReduce-ning mohiyati ma'lumotlar massivini qismlarga bo'lishdan, har bir qismni alohida tugunda parallel ravishda qayta ishlashdan va nihoyat barcha natijalarni birlashtirishdan iborat.MapReduce-dan foydalanadigan dasturlar avtomatik ravishda parallellashtiriladi va taqsimlangan klaster tugunlarida bajariladi, ijro etuvchi tizimning o'zi esa amalga oshirish tafsilotlari bilan shug'ullanadi (kiritish ma'lumotlarini qismlarga bo'lish, klaster tugunlari bo'yicha vazifalarni taqsimlash, nosozliklarni bartaraf etish va taqsimlangan kompyuterlar o'rtasidagi aloqa). Buning yordamida dasturchilar taqsimlangan Big Data tizimlarining resurslaridan oson va samarali foydalanishlari mumkin.Texnologiya deyarli universaldir: u veb-kontentni indekslash, katta fayldagi so'zlarni hisoblash, berilgan manzilga qanchalik tez-tez kirishni hisoblash, ma'lum bir xostning har bir URL manzilidan barcha veb-sahifalar hajmini hisoblash, ro'yxat yaratish uchun ishlatilishi mumkin. kerakli ma'lumotlarga ega bo'lgan barcha manzillar va tarqatilgan ma'lumotlarning katta massivlarini qayta ishlashning boshqa vazifalari.Shuningdek, MapReduce dastur sohalariga maʼlumotlarni taqsimlangan qidirish va saralash, veb-havola grafigini oʻzgartirish, tarmoq jurnali statistikasini qayta ishlash, teskari indekslarni yaratish, hujjatlarni klasterlash, mashinani oʻrganish va statistik mashina tarjimasi kiradi. MapReduce shuningdek, ko'p protsessorli tizimlar, ixtiyoriy hisoblash, dinamik bulut va mobil muhitlar uchun moslashtirilgan
11.2
2 Soha vakillari o‘z faoliyati haqida ma’lumotlarni taqdim etib, loyihalar taqdimotini o‘tkazdi.Interaktiv muloqot davomida TIV markaziy apparati va xorijdagi diplomatik muassasalar faoliyatiga zamonaviy IT texnologiyalarni joriy etish, diplomatiya sohasida, konsullik-huquqiy xizmatlar ko‘rsatishda sun’iy intellekt imkoniyatlaridan samarali foydalanish, Big Data’ni saqlash va qayta ishlash, AKT sohasidagi xalqaro hamkorlikni faollashtirish muhokama qilindi.Davlat-xususiy sheriklik asosida qo‘shma IT platforma yaratish masalasini ishlab chiqish bo‘yicha kelishib olindi. Mazkur platforma asosiy maqsadi o‘zaro fikr va tajriba almashish, shuningdek raqamlashtirish sohasida aniq amaliy takliflarni ishlab chiqishdan iboratdir
3. Mashinali oqitish-Mashinali oqitish - bu kompyuter tomonidan harakatlarni yartuvchi, unga oldindan joylashtirilmagan bilim va malumotlarni avtomat hosil qilishni tashkil etuvchi tadqiaot muhiti hisoblanadi. Mashinali oitish tushunchasi Artur Semyuel tomonidan kiritilgan va u unga yuqiridagi kabi tarif bergan. Mashinali oqitish - bu ma'lumot olish va ulardan axborotlarni chiqrib olish jarayonida kompyuterning aniqligi yaxshilanadigan jarayondir – deb Mayk Robert tarif bergan.Masalan, foydalanuvchilar ozlarini telefonlarida qancha kop matnli xabarlarni yozsa, telefon shuncha kop sozlarni lugatga kiritadi va kiritilayotgan tezda aniqlab avtomat tarzda yakunlash imkonini beradi. Mashinali oitish va uning qollanish maqsadlari- Regressiya va tasniflash vazifalari Data Science mutaxassisi uchun juda muhim rol o'ynaydi. Ushbu maqsadlarga erishish uchun Data Science mutaxassislari foydalanadigan asosiy vositalardan biri bu mashinani o'rganishdir. Regressiya va avtomatik tasniflashning amaliy qo'llanilishi quyidagilardan iborat: Mavjud ob'ektlar haqidagi ma'lumotlar asosida neft konlari, oltin konlari va arxeologik yodgorliklarni qidirish (tasniflash va regressiya).Matnda odamlarning ismlarini yoki joy nomlarini topish (tasniflash).Fotosuratlar yoki ovozli yozuvlar bo'yicha odamlarni aniqlash (tasniflash).Qushlarni ovozlari bo'yicha tanib olish (tasniflash).Foydali mijozlarni aniqlash (regressiya va tasniflash).Avtomobilning eng ko'p buziladigan qismlarini (regressiya) faol ravishda aniqlang.Shishlar va kasalliklarni aniqlash (klassifikatsiyasi).Biror kishi X mahsulotiga sarflaydigan miqdorni bashorat qilish (regressiya).Muayyan vaqt oralig'ida vulqon otilishi sonini bashorat qilish (regressiya).Kompaniyaning yillik daromadini prognoz qilish (regressiya).Futbol bo'yicha Chempionlar ligasida g'olib chiqadigan jamoaning bashorati (tasnifi).Haddan tashqari tafsilotlarga berilmasdan, mashinani o'rganishga turli yondashuvlar ularni muvofiqlashtirish uchun zarur bo'lgan inson mehnati miqdori va etiketli ma'lumotlardan foydalanish usuli bo'yicha tasniflanishi mumkin (ya'ni, toifa berilgan ma'lumotlar yoki oldingi kuzatishlar natijasini ifodalovchi haqiqiy raqam). Mashinali oqitish 3-tipga bolinadi. 1-Oqituvchi bilan oqitish (supervised learning); 2- Oqituvchisiz oqitish (unsupervised learning);3- Qisman boshqarish orqali o`qitish (reinforcement learning).
5 Bizni o’rab turgan olam to’g’risidagi bilimlar dekla-rativ va protsedurali bilimlarga bulinadi. Deklarativ bilimlar bu biror bir tizimda o’zaro borlangan dalillardir. Xaqiqatan ham ro’y bergan biror bir xodisa, vokea dalilga misol bo’la oladi. Protsedurali bilimlar — dalillar ustida bajarilgan amallarni (algoritmlar, dasturlar, analitik uzgartirishlar, empirik qoidalar va shu kabilarni) amalga oshirish natijasida hosil bo’ladigan bilimlardir. Bilimlarning bunday bulinishi shartli xarakterga ega, chunki bilimlarni ifodalash (tasvirlash) ning aniq modellari xar xil maqsadda tasvirlashning deklarativ va protsedurali shaqllarini ishlatadi. Kompyuterning boshlanrich uchta avlodida protsedurali tasvirlash yagona, u xam masalalarni echishda qo’llaniladi. Kompyuterlar uchun dasturlar bu bilimlarning saqlovchilari bo’ladi, deklarativ bilimlar xar doim tobe bilimlardir. Intellektual tizimlar buyicha muta-xassislarni xar ikki bilim turi bir xilda kiziktiradi. Ekspert tizimlar sohasidagi tadqiqotlar shuni kursatadiki, bilimlarni tasvirlash uchun kupincha semantiq tarmoqlar, freymlar va maxsulot qoidalarining modellari ishlatiladi. SHuning uchun bu modellarni tularok ko’rib chiqamiz. Mantiqiy model- ma'lumotlar bazasi va apparat platformasining yakuniy bajarilishidan qat'i nazar, qabul qilingan ma'lumotlar modelini (ierarxik, tarmoq, relatsion va hk) hisobga olgan holda ma'lumotlar bazasi strukturasining grafik ko'rinishi. Boshqacha qilib aytganda, u ma'lumotlar bazasida WHAT nima ekanligini ko'rsatadi (domen ob'ektlari, ularning atributlari va ular o'rtasidagi munosabatlar), lekin QANDAY savolga javob bermaydi. Mavzu sohasining tavsifi: Ulgurji savdo zavodoh ombor Turli shaharlardagi etkazib beruvchilarning ma'lum doirasidan (doimiy yoki tasodifiy) ma'lum materiallardan (quyma) tayyorlangan qismlar omborga etkazib beriladi.Yetkazib beruvchi sifatida yuridik shaxslar va yakka tartibdagi tadbirkorlar ishtirok etishlari mumkin, bundan tashqari, ushbu guruhlar o'ziga xos xususiyatlar to'plami bilan tavsiflanadi; yuridik shaxslar - davlat raqami va sanasi ro'yxatdan o'tkazish, nomi, yuridik manzili, mulkchilik shakli; Tadbirkorlar - TIN, nomi, sug'urta polisi, pasport raqami, tug'ilgan
11.3
sana.Etkazib berishda sana, miqdori va narxi, qadoqlash turi va etkazib berish usuli (avtotransport, temir yo'l transporti, olib ketish) hisobga olinadi va bitta etkazib berishda bir necha turdagi qismlar bo'lishi mumkin. Agar etkazib beruvchilar yiliga 1 000 000 rubldan ortiq mahsulot etkazib bersalar doimiy bo'lib qoladilar. Qismlar sana, miqdori va ish sonini hisobga olgan holda zavod ustaxonalariga yuboriladi. Stokdagi tovarlarning haqiqiy miqdori saqlanadi. Shakl 1. IDEF1X notasida mantiqiy ma'lumotlar bazasining modeli IDEF1 metodologiyasiX-"shaxs - aloqa" tushunchasiga asoslangan ma'lumotlarni modellashtirish usullaridan biri (Shaxs - munosabatlar) 1976 yilda Piter Chen tomonidan taklif qilingan. Mantiqiy modellar asosiy hisoblash tilidan foydalanadi. Birinchi predikat mos keladi munosabatlar nomi , va muddatli argumentlar ob'ektlar .
4. Pivot jadval ustasi Pivot jadvalini bir necha bosqichda tuzadi:1-bosqich. Pivot jadvalning manba turini belgilash:- ro'yxat yordamida (tayanch Excel ma'lumotlari);- tashqi ma'lumotlar manbasidan foydalanish; -konsolidatsiyaning bir necha diapazonlaridan foydalanish;-boshqa pivot jadval ma'lumotlaridan foydalanish. Manba turiga qarab, pivot jadvalini yaratish bo'yicha ishning keyingi bosqichlari o'zgaradi. Keling, pivot jadvallarini yaratishda ro'yxatlarning eng keng tarqalgan qo'llanilishini ko'rib chiqaylik. 2-bosqich. Manba ma'lumotlarini o'z ichiga olgan hujayralar oralig'ini belgilaydi. Ro'yxatda (Excel ma'lumotlar bazasi) maydonlar (ustunlar) nomlari bo'lishi kerak. To'liq nomi hujayralar diapazoni sifatida yoziladiAgar kursorni pivot jadval qurilayotgan ro'yxatda oldindan joylashtirsangiz, hujayralar oralig'i avtomatik ravishda belgilanadi. Boshqa ish kitobining yopiq oralig'iga ulanish uchun tugmani bosing<0бзор>, bir xil nomdagi dialog oynasida yopiq ish kitobining diski, katalogi va fayli tanlanadi, ishchi varaq nomi va katakchalar diapazoni yoki katakchalar blokining nomi kiritiladi.3-bosqich. Pivot jadvali tartibini yaratish. Pivot jadvalning tuzilishi maketda belgilangan quyidagi sohalardan iborat. ustun- maydonlar ierarxiyasi bo'yicha pivot jadval ma'lumotlarini guruhlashni ta'minlovchi maydonlar chapdan o'ngga joylashtirilgan; agar sahifa hududi yoki satri mavjud bo'lsa, ustunni belgilash ixtiyoriydir; chiziq- maydonlar ierarxiyasi bo'yicha jadval ma'lumotlarini guruhlashni ta'minlovchi yuqoridan pastgacha joylashtirilgan; agar sahifa hududi yoki ustunlari mavjud bo'lsa, qatorni belgilash ixtiyoriydir;ma'lumotlar - tanlangan funktsiyaga ko'ra umumlashtirish uchun maydonlar; maydoni aniqlanishi kerak.Maydonlarni joylashtirish ularni sichqonchaning chap tugmasi bilan tartibning ma'lum bir qismiga sudrab borish orqali amalga oshiriladi. Har bir maydon faqat bir marta hududlarda joylashtiriladi: sahifa, qator yoki ustun. Ushbu maydonlar uchun siz guruhlar tashkil qilishingiz va hududdagi umumiy qiymatlarni olishingiz mumkin ma'lumotlar - guruhlash dalalar. hududida ma'lumotlar ixtiyoriy turdagi maydonlarni joylashtirish mumkin, bir xil maydonni maydonga qayta-qayta joylashtirish mumkin ma'lumotlar. Har bir bunday maydon uchun funksiya turi ko'rsatiladi va kerakli sozlashlar amalga oshiriladi.Pivot jadvalning tuzilishini o'zgartirish uchun maydonlar bir hududdan ikkinchisiga ko'chiriladi (yangi qo'shish, mavjud maydonlarni o'chirish, maydonning joylashishini o'zgartirish). Pivot jadvallar uchun maydonlarning tartibi muhim (chapdan o'ngga, yuqoridan pastga), maydonlarning tartibi ham ularni siljitish orqali o'zgartiriladi. Pivot Table tartibida siz ma'lumotlar maydoniga joylashtirilgan maydonlar uchun sozlamalarni sozlashingiz mumkin. Maydonlarning bunday sozlanishi PivotTable Field Calculation dialog oynasi yordamida amalga oshiriladi.Buning uchun kursorni maxsus maydonga qo'ying va sichqonchaning chap tugmachasini ikki marta bosing va Pivot jadval maydonini hisoblash dialog oynasini oching. , unda siz maydon nomini o'zgartirishingiz, maydon ma'lumotlari bilan bajariladigan amalni o'zgartirishingiz yoki raqamlarni ifodalash formatini o'zgartirishingiz mumkin. "Kengaytirilgan" tugmasi qo'ng'iroq qiladi paneli uchun qo'shimcha hisob-kitoblar funktsiyalarni tanlash, ularning ro'yxati jadvalda keltirilgan. 2. Taqqoslash funksiyasidan foydalanilganda (Difference, Share, Reduced different), the Maydon va Element, u bilan taqqoslash amalga oshiriladi. Roʻyxat Maydon maxsus hisoblash uchun asosiy ma'lumotlar bog'langan Pivot Table maydonlarini o'z ichiga oladi. Roʻyxat Element maxsus hisoblashda ishtirok etadigan maydon qiymatlarini o'z ichiga oladi.bosqich
|
| |