21. Ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish bu diagrammalar, syujetlar, infografika va hatto animatsiya kabi umumiy grafikalardan foydalanish orqali ma'lumotlarni taqdim etish

21.Ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish -----bu diagrammalar, syujetlar, infografika va hatto animatsiya kabi umumiy grafikalardan foydalanish orqali ma'lumotlarni taqdim etish. Ma'lumotlarning ushbu vizual ko'rinishlari murakkab ma'lumotlar munosabatlari va ma'lumotlarga asoslangan tushunchalarni tushunish oson bo'lgan tarzda bog'laydi.
22.Chuqur o'rganish ----- bu uch yoki undan ortiq qatlamli neyron tarmoq bo'lgan mashinani o'rganishning kichik to'plami. Ushbu neyron tarmoqlar inson miyasining xatti-harakatlarini taqlid qilishga harakat qiladi, garchi uning qobiliyatiga mos kelmasa ham, unga katta hajmdagi ma'lumotlardan "o'rganish" imkonini beradi.
23.Neyron tarmoqlar ------ bu sun'iy intellektdagi usul bo'lib, u kompyuterlarga ma'lumotlarni inson miyasidan ilhomlangan tarzda qayta ishlashga o'rgatadi. Bu chuqur o'rganish deb ataladigan mashinani o'rganish jarayonining bir turi bo'lib, u inson miyasiga o'xshash qatlamli tuzilishdagi o'zaro bog'langan tugunlar yoki neyronlardan foydalanadi.
24.Tasodifiy o'rmon ----- bu Leo Breiman va Adele Cutler tomonidan savdo belgisi bo'lgan tez-tez ishlatiladigan mashinani o'rganish algoritmi bo'lib, u bitta natijaga erishish uchun bir nechta qaror daraxtlarining chiqishini birlashtiradi. Foydalanish qulayligi va moslashuvchanligi uning qabul qilinishini kuchaytirdi, chunki u tasniflash va regressiya muammolarini hal qiladi.
25.Mustahkamlab o’rganish---- bu mashinani oʻrganishning kichik sohasi boʻlib, agentlarga mukofotni maksimal darajada oshirish uchun muhitda ketma-ket qarorlar qabul qilishga qaratilgan.
26.Katta ma'lumotlar etikasi ----- Katta ma'lumotlar etikasi, shuningdek, oddiy ma'lumotlar etikasi sifatida ham tanilgan, ma'lumotlarga, xususan, shaxsiy ma'lumotlarga nisbatan to'g'ri va noto'g'ri xatti-harakatlar tushunchalarini tizimlashtirish, himoya qilish va tavsiya qilishni anglatadi.
27.Data Science ----- Ma'lumotlar fani biznes uchun mazmunli tushunchalarni olish uchun ma'lumotlarni o'rganishdir. Bu katta hajmdagi ma'lumotlarni tahlil qilish uchun matematika, statistika, sun'iy intellekt va kompyuter injiniringi sohalari tamoyillari va amaliyotlarini birlashtirgan multidisipliner yondashuvdir.
28.Ma'lumotlar tahlilchisi ----- Ma'lumotlar tahlilchisi katta ma'lumotlar to'plamini to'playdi, qayta ishlaydi va tahlil qiladi.
29.Ma'lumotlar muhandisi ----- bu IT-xodimi, uning asosiy vazifasi ma'lumotlarni tahliliy yoki operatsion foydalanish uchun tayyorlashdir. Ushbu dasturiy ta'minot muhandislari odatda turli manba tizimlaridan ma'lumotlarni birlashtirish uchun ma'lumotlar quvurlarini qurish uchun javobgardir.
30.Ma'lumotlar tozaligi--- Maʼlumotlarning tozaligi maʼlumotlar sifati va aniqligini bildiradi. Bu ma'lumotlarning ishonchliligi va foydaliligiga ta'sir qilishi mumkin bo'lgan xatolar, nomuvofiqliklar, dublikatlar va boshqa muammolardan xoli bo'lishini ta'minlashni o'z ichiga oladi.