Mavzu 4. Masshtablash va ko'p darajali ma'lumotlarni saqlash: CAP teoremasi. NoSQL paradigmasi. NoSQL ma'lumotlar bazalarining tasnifi;
Mavzu 5. Ma'lumotlarni vizuallashtirish va tahlil qilish natijalari: Ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish usullari, R tiliga kirish.Rda ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish;
Mavzu 6. Kompleks tahlil usullari: Tahlil vazifalari tasnifi: Matn, Ma'lumotlar, Internet, Ijtimoiy Mining. Mashinani o'rganishni analitikada qo'llash. K-vosita va C-ko'rsatkichlar klasterlash, tasniflash. Logistik regressiya, assotsiatsiyalar, Apriori algoritmi;
Mavzu 7. Matnni tahlil qilish: Qidiruv tizimlari: Lucene, Solr, ElasticSearch.Work2Vec va Glove algoritmlari.
Shakllangan kompetensiyalar
- ma'lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilishning yangi texnologiyalarini o'rganish, o'zlashtirish, ishlab chiqish va joriy etish;
- ma'lumotlardan naqshlarni ajratib olish va tuzilmagan ma'lumotlarni qayta ishlash;
- tashkiliy boshqaruv vazifalari va biznes jarayonlarini avtomatlashtiradigan axborot tizimlarini yaratish (modifikatsiya qilish) va ularga xizmat ko'rsatish bo'yicha ishlarni bajarishga qodir;
- manfaatdor tomonlar va tashkilot bo'limlarining ehtiyojlarini va katta ma'lumotlarni o'rganishga yondashuvlarni tahlil qila oladi;
- O'rnatilgan katta ma'lumotlar tahliliga asoslangan mahsulotlarni ishlab chiqishga qodir.
O‘quv natijalari
Ushbu kursni tugatgandan so'ng talabalar:
- ma'lumotlar tahlilining hayot aylanishi, ma'lumotlarni taqsimlangan qayta ishlash va saqlash texnologiyalari va vositalari, katta hajmdagi ma'lumotlarni tahlil qilishning asosiy usullari, ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish usullari haqida tasavvurga ega bo'lish;
- MapReduce, Hadoop, NoSQL, R tili kabi standart texnologiyalar va ma’lumotlarni tahlil qilish vositalaridan foydalana oladi;
- katta hajmdagi ma’lumotlarni tahlil qilish va ular bilan ishlash uchun zamonaviy texnologiyalar va vositalardan oqilona va samarali foydalanish, takomillashtirish, ishlab chiqish va joriy etish imkoniyatiga ega bo‘ladi.
Do'stlaringiz bilan baham: |