Katta ma’lumotlarni qayta ishlash texnologiyalari va usullari” fani bo’yicha


Mashg’ulot shakli: amaliy mashg’ulot


Download 0.82 Mb.
bet2/3
Sana09.11.2023
Hajmi0.82 Mb.
#1760004
1   2   3
Bog'liq
Big data silabus 2023-2024 O.I.Ergashev kunduzgi yangisi

Mashg’ulot shakli: amaliy mashg’ulot


Big data va Hadoop ga kirish


Ma'lumotlarni birlashtirish.


Ma'lumotlarni o'zgartirish.


Ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish.


Online ma’lumotlar manbaidan ma’lumotlarni tanlash bilan OLTP kubini yaratish


Online ma’lumotlar manbaidan ma’lumotlarni tanlash bilan OLAP kubini yaratish


Pivot jadvalini yaratish va taxrirlash


Ma’lumotlar kubini yaratish


HDFSning asosiy tushunchalari


Qaror darxtlarini qurish


Asosiy chiziqli tasniflagichni qurish


NoSQL texnologiyasi


NoSQL ma'lumotlar bazalari HBase


Kirish ma'lumotlarini siqish va bo'lish


Hadoop texnologiyasi


Hadoop arxitekturasining taqsimlangan xotirasi (HDFS) va YARN


Katta ma'lumotlar tizimlari va ETLga ma'lumotlarni kiritish


Taqsimlangan ishlov berish MapReduce Framework va Pig


Apache Hive


Funktsional dasturlash va Skala asoslari


Apache Spark keyingi avlod Big Data Framework


Spark Core Processing RDD


Spark SQL ma'lumotlar ramkalarini qayta ishlash


Spark MLib BigData-ni Spark bilan modellashtirish


Stream Processing Frameworks and Spark Streaming


Spark GraphX


Chiziqli regressiya yordamida ma’lumotlar bazasiga kirish


Chiziqli regressiya yordamida bashorat qilish


Neyron tarmoq yordamida tasniflash.


Daraxt tuzulmasi yordamida tasniflash.




MUSTAQIL TA’LIM (MT)

Soat


Ma'ruza va amaliy mashg'ulotlar va mustaqil uy vazifalarini o'zlashtirish. Ulardan:

90


Ma'ruzalarni o'zlashtirish va yangi mavzularga tayyorgarlik ko'rish

30


Amaliy topshiriqlarni o'zlashtirish va bajarish

30


Mustaqil ish uchun taklif etilayotgan mavzu konspektini tayyorlash

10


Mustaqil ish uchun taklif qilingan mavzu taqdimotini tayyorlash

10


Mustaqil ish uchun taklif qilingan mavzu yuzasidan hisobot va himoya

10




MUSTAQIL TA’LIM UCHUN TAVSIYA ETILADIGAN MAVZULAR (MT):


Big data va Hadoop ga kirish


Ma'lumotlarni birlashtirish


Ma'lumotlarni o'zgartirish


Ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish


Online ma’lumotlar manbayidan ma’lumotlarni tanlash bilan OLTP kubini yaratish.


Online ma’lumotlar manbayidan ma’lumotlarni tanlash bilan OLAP kubini yaratish


Pivot jadvalini yaratish va taxrirlash


Ma’lumotlar kubini yaratish


Baes formulasidan foydalanib muamoni hal qilish


Qaror darxtlarini qurish


Asosiy chiziqli tasniflagichni qurish


NoSQL texnologiyasi


NoSQL ma'lumotlar bazalari HBase.


MapReduce texnologiyasi.


Hadoop texnologiyasi


Hadoop arxitekturasining taqsimlangan xotirasi (HDFS) va YARN.


Taqsimlangan ishlov berish MapReduce Framework va Pig.


Apache Hive


Funktsional dasturlash va Skala asoslari


Apache Spark keyingi avlod Big Data Framework


Spark Core Processing RDD


Spark SQL ma'lumotlar ramkalarini qayta ishlash


Spark MLib BigData-ni Spark bilan modellashtirish


Stream Processing Frameworks and Spark Streaming


Spark GraphX


Chiziqli regressiya yordamida ma’lumotlar bazasiga kirish


Chiziqli regressiya yordamida bashorat qilish


Neyron tarmoq yordamida tasniflash


Daraxt tuzulmasi yordamida tasniflash.


Katta ma'lumotlar tizimlari va ETLga ma'lumotlarni kiritish.


Asosiy adabiyotlar:

1

Digital notes on Big Data analytics B.TECH IV YEAR - I SEM
(2020-21)

2

Основы Big Data. Kонцепсии, алгоритмы и технологии. Томас Эрл, Ваджик Хаттак, Пол Булер 2016 Prentice Hall

3

Data Analysis with Python. Rituraj Dixit. 2023

Qo’shimcha adabiyotlar:

1

Big Data Hadoop and Spark Developer 2023

2

Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных 2017

3

Data Science. Наука о данных с нуля 2017

4

Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение.

5

Введение в Big Data 2014

6

Python и анализ данных 2015

7

D. Sh. Matros, G. B. Podnebesova, «Teoriya algoritmov», M. 2002;

8

I. N. Porublyev, A. B. Stavrovskiy, «Algoitmi i programmi. Reshenie olimpiadnix zadach», M. 2007;

9

Mirzayev A.N., Abduraxmonova Yu.M. “Iqtisodiy matematik usullar va modellar”, o’quv qo’llanma, “ALOQACHI”, 2015

10

Mirzayev A.N., Asadov Q.U. “Sonli usullar va dasturlash, modellashtirish” fanidan laboratoriya topshiriqlarini bajarish bo’yicha uslubiy ko’rsatmalar, 2019

11

Mirzayev A.N., Abduraxmonova Y.M. “Sonli usullar va dasturlash” fanidan ma’ruzalar matni, “ALOQACHI”, 2015

Internet resurslari:

  1. www.estudu.uz

  2. www.tuit.uz

  3. https://www.youtube.com/watch?v=KcecJfxbd-4

  4. www.ziyonet.uz

  5. https://www.asu.ru/sveden/education/programs/subject/253065/

  6. https://www.simplilearn.com/tutorials/big-data-tutorial/big-data-projects

  7. https://www.youtube.com/watch?v=KCEPoPJ8sWw

  8. www.window.edu.ru/window/catalog?p_rid=28455

  9. https://www.youtube.com/watch?v=yTq2qc_eaTk

  10. www.doc.ic.ac.uk/iccp/papers/discrete94.pdf

Talabaning fan bo‘yicha o‘zlashtirish ko‘rsatkichini nazorat qilishda quyidagi mezonlar tavsiya etiladi:

  1. 5 baxo olish uchun talabaning bilim darajasi quyidagilarga javob berishi lozim:

  • fanning moxiyati va mazmunini to‘liq yorita olsa;

  • fandagi mavzularni bayon qilishda ilmiylik va mantiqiylik saqlanib, ilmiy xatolik va chalkashliklarga yo‘l qo‘ymasa;

  • fan bo‘yicha mavzu materiallarining nazariy yoki amaliy axamiyati xaqida aniq tasavvurga ega bo‘lsa;

  • fan doirasida mustaqil erkin fikrlash kobiliyatini namoyon eta olsa;

  • berilgan savollarga aniq va lo‘nda javob bera olsa;

  • konspektga puxta tayyorlangan bo‘lsa;

> mustaqil topshiriqlarni to‘liq va aniq bajargan bo‘lsa;
> fanga tegishli qonunlar va boshqa me’yoriy xuquqiy xujjatlarini to‘liq o‘zlashtirgan bo‘lsa;
> fanga tegishli mavzulardan biri bo‘yicha ilmiy maqola chop ettirgan bulsa;
> tarixiy jarayonlarni sharxlay bilsa;

  1. 4 baxo olish uchun talabaning bilim darajasi quyidagilarga javob berishi lozim:

  • fanning moxiyati va mazmunini tushungan, fandagi mavzularni bayon qilishda ilmiy va mantiqiy chalkashliklarga yo‘l qo‘ymasa;

  • fanning mazmunini amaliy axamiyatini tushingan bo‘lsa;

  • fan bo‘yicha berilgan vazifa va topshiriqlarni o‘quv dasturi doirasida bajarsa;

  • fan bo‘yicha berilgan savollarga to‘g‘ri javob bera olsa;

  • fan bo‘yicha konspektini puxta shakllantirgan bo‘lsa;

  • fan bo‘yicha mustaqil topshiriqlarni to‘liq bajargan bo‘lsa;

  • fanga tegishli qonunlar va boshqa me’yoriy xujjatlarni o‘zlashtirgan bo‘lsa.

  1. 3 baxo olish uchun talabaning bilim darajasi kuyidagilarga javob berishi lozim:

  • fan xaqida umumiy tushunchaga. ega bo‘lsa;

  • fandagi mavzularni tor doirada yoritib, bayon qilishda ayrim chalkashliklarga yo‘l qo‘yilsa;

  • bayon qilish ravon bo‘lmasa;

  • fan bo‘yicha savollarga mujmal va chalkash javoblar olinsa;

  • fan bo‘yicha matn puxta shakllantirilmagan bo‘lsa.

  1. quyidagi hollarda talabaning bilim darajasi qoiniqarsiz 2 baxo bilan baxolanishi mumkin:

  • fan bo‘yicha mashg‘ulotlarga tayorgarlik ko‘rilmagan bo‘lsa;

  • fan bo‘yicha mashg‘ulotlarga doir xech qanday tasavvurga ega bo‘lmasa;

  • fan bo‘yicha matnlarni boshqalardan ko‘chirib olganligi sezilib tursa;

  • fan bo‘yicha matnda jiddiy xato va chalkashliklarga yo‘l qo‘yilgan bo‘lsa;

  • fanga doir berilgan savollarga javob olinmasa;

  • fanni bilmasa.


Download 0.82 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   2   3




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling