2.1 Big data Modelni rejalashtirish bosqichi ?
|
2.1 Katta ma’lumotlarni raqamlashtirishning paydo bo'lishi?
|
2.1 Katta ma'lumotlar biznes, bozorlar va jamiyatda o’rni ?
|
2.1 Katta ma'lumotlar insoniyat uchun axamiyati ?
|
2.1 Katta ma'lumotlarni tahlil qilish bosqichlari?
|
2.1 Ma'lumotlarni konditsionerlash ?
|
2.1 Ma'lumotlarni qayta ishlash texnologiyalari ?
|
2.2 Big data Model Tasdiqlash ?
|
2.2 Big data umumiy vositalariga ?
|
2.2 Katta Ma'lumotlarga kirish ?
|
7.1 Tasniflash va klasterlash ?
|
7.2 Data Mining nima?
Data mining (ma'lumotlarni topish) - biron qonuniyatni topish maqsadida ma'lumotlarni intellektual analiz qilishga aytiladi. Isroillik matematik Grigoriy Pyatetskiy-Shapiro 1989-yilda bu atamani fanga kiritgan.
Texnologiyalar, avvalari noma'lum va foydali bo'lgan qayta ishlanmagan(hom) ma'lumotlarni topish jarayoniga data mining(ma'lumotlarni topish) deyiladi. Data mining metodlari ma'lumotlar ombori, statistika va sun'iy intellekt tutashgan nuqtada joylashadi. Data Mining - ko'p tarmoqli sohadir, u amaliy statistikaning yutuqlari, naqshlarni aniqlash, sun'iy intellekt usullari, ma'lumotlar bazasi nazariyasi va boshqalar asosida vujudga keldi va rivojlanmoqda
Data Mining doirasi hech narsa bilan chegaralanmagan - texnologiya har qanday "xom" ma'lumot katta bo'lgan joyda qo'llanilishi mumkin! Birinchidan, Data Mining usullari manfaatdor tijorat korxonalarini ma'lumotlar omboriga asoslangan loyihalarni joylashtirmoqda. Ko'pgina bunday korxonalarning tajribasi shuni ko'rsatadiki, Data Mining -dan foydalanish rentabelligi 1000%ga yetishi mumkin. Boshlang'ich qiymati 350-750 ming dollardan 10-70 barobar ko'p bo'lgan iqtisodiy foyda haqida xabarlar bor. Hammasi bo'lib 4 oyda o'zini oqlagan 20 million dollarlik loyiha haqida ma'lumot bor. Yana bir misol - Buyuk Britaniyadagi supermarketlar tarmog'idan birida Data Miningni joriy etish hisobiga har yili 700 ming dollar tejash. Microsoft rasman Data Mining faoliyatini kuchaytirayotganini e'lon qildi. Osama Fayyad boshchiligidagi maxsus Microsoft tadqiqot guruhi va taklif qilingan oltita sherik (Angoss, Datasage, Epiphany, SAS, Silicon Graphics, SPSS) ma'lumotlar almashinuvi standartini va ma'lumotlar konlari vositalarini ma'lumotlar bazalari va ma'lumotlar omborlari bilan birlashtirish vositalarini ishlab chiqish bo'yicha qo'shma loyihani tayyorlamoqda.
|
7.3 Ma'lumotlarni qazib olish texnikasi...?
|
7.4 Big data Tasniflash texnikasi ?
|
8.1 Ma'lumotlar Python kutubxonalari ?
|
Analitiklarning muhim kompetensiyalari.
|
Asosiy tavsiflovchi statistika
|
Big Data asosiy tamoyillari
Landshaft kengaytirilishi - ma'lumotlar massivlari juda katta bo'lishi mumkin va bu katta ma'lumotlarni qayta ishlash tizimining dinamik ravishda kengayib borishi kerakligini anglatadi. Xatolarga bardoshlik - uskunaning ba'zi elementlari ishdan chiqsa ham, butun tizim ishlashi kerak. ma'lumotlarning joylashuvi. Katta taqsimlangan tizimlarda ma'lumotlar odatda juda ko'p sonli mashinalarda tarqatiladi. Ammo, iloji boricha va resurslarni tejash maqsadida ma'lumotlar ko'pincha o'sha serverda saqlanadi.Uchala tamoyilning barqaror ishlashi va shunga mos ravishda katta ma'lumotlarni saqlash va qayta ishlashning yuqori samaradorligi uchun, masalan, blockchain kabi yangi katta texnologiyalar kerak.
|
Big data atamasi paydo bo’lishi tarixi
|
