Modul nomi: Katta ma’lumotlar tahliliga kirish (kirish kursi) Kurs haqida
Shaxsiy va ommaviy bulutlarning xususiyatlari
Введение в аналитику больших массивов данных (Вводный курс) (1)
- Bu sahifa navigatsiya:
- OZINI TEKSHIRISh TESTLARI
- XULOSA
| Shaxsiy va ommaviy bulutlarning xususiyatlari
| ||||||||||||||||||||
|
| ||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| ||||||||||||||||
|
Xarakterli |
shaxsiy bulut |
|
|
umumiy bulut | ||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| ||||||||||||||||
|
Iqtisodiyot |
Istalgan |
|
xarajatlar |
Ijara to'lanishi kerak | ||||||||||||||||
|
|
jihozlar uchun, shaxsiy |
ishlatganingizdek to'lanadigan modellar bir- biriga mos keladi | ||||||||||||||||||
|
|
naqd pul, |
infratuzilma |
niya faqat foydalanish uchun to'laydi | |||||||||||||||||
|
|
kabi |
an'anaviy bilan |
mavjud quvvat, asosiy yo'q | |||||||||||||||||
|
|
IT infratuzilmasi |
|
bog'lash |
investitsiyalar |
va xarajatlar | |||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
xizmat uchun. Foydali ma- | ||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
hurda va o'rta biznes, past- | ||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
yuradi |
yangi uchun |
loyihalar | ||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
ma'lumotlar markaziga ega bo'lmagan yirik kompaniyalarda | ||||||||||||||
|
Masshtablilik |
Imkoniyatlar |
masshtab- |
O'zgarishlarga moslasha oladi | |||||||||||||||||
|
|
urish |
cheklangan |
va ko'proq kuch ajrating | |||||||||||||||||
|
|
kuch |
jismoniy |
saqlash uchun va | |||||||||||||||||
|
|
osmon |
uskunalar, |
etiklar |
ma'lumotlar |
boshiga |
biroz | ||||||||||||||
|
|
tezlik |
xaridlar |
va |
daqiqa. Agar ana- | ||||||||||||||||
|
|
kiritish |
ishga tushirish |
Liza Big Data endi kerak emas, | |||||||||||||||||
|
|
yangi quvvatlar |
|
bulutli IT quvvati -infra- | |||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
tuzilmalar isrof bo'lmaydi, | ||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
ular uchun pul to'lamaydi |
| |||||||||||||
|
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||
|
Samaradorlik |
Kompaniya |
o'z-o'ziga xizmat ko'rsatish |
Buyruq |
kompaniyalar |
kichikroq | |||||||||||||||
|
|
yashaydi |
va |
ma'muriy |
shug'ullanadi |
xizmat | |||||||||||||||
|
|
bulutni puflaydi |
|
|
tizimlari |
qayta ishlash |
ma'lumotlar, | ||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
yaratishga e’tibor qaratadi | ||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
va ko'payadigan g'oyalarni sinab ko'rish | ||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
tahlil samaradorligini buzadi | ||||||||||||||
|
Tez boshlash |
Balki |
sekinlashish |
sen- |
IT -ni ishga tushiraylik | ||||||||||||||||
|
loyiha ( vaqt |
IT mahsulotlarini ishga tushirish |
infratuzilma |
holda |
katta | ||||||||||||||||
|
bozor ) |
bozor, kerak bo'lganda |
dastlabki investitsiyalar, | ||||||||||||||||||
|
|
ulkan infra- |
infratuzilmani yaratish va sozlash | ||||||||||||||||||
|
|
strukturaviy imkoniyatlar |
ma'lumotlarni tahlil qilish uchun tuzilma | ||||||||||||||||||
|
|
yuqori bilan |
poytaxt- |
bir necha soat ichida; xos | |||||||||||||||||
|
|
uchun ny xarajatlar |
ny PaaS - ulanish xizmati - | ||||||||||||||||||
|
|
boshlash |
|
|
|
|
daqiqalarda ovqatlanadi |
|
| ||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| ||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| ||||||||||
101
|
|
|
|
Jadvalning oxiri. to'rtta |
|
|
|
| |
|
Xarakterli |
shaxsiy bulut |
umumiy bulut | |
|
|
|
|
|
|
Muvaffaqiyatsiz |
mumkin |
ta'minlash |
Provayder bepul taqdim etadi |
|
ovoz |
anglatadi |
Falokat |
kamaytiradigan intervalgacha ish |
|
|
Qayta tiklash , lekin talab qiladi |
infratuzilmaning uzilish vaqti | |
|
|
jiddiy kapital mavjud |
minimal darajada. Ha, SLA bilan | |
|
|
katta investitsiyalar, |
99,95% IT infratuzilmasi | |
|
|
muqaddimaga o'tadi. |
taxminan besh vaqt davomida ishlamay qoladi | |
|
|
operatsiya va qo'llab-quvvatlash |
yiliga soat | |
|
|
bu mablag'lar |
| |
|
Kerakliligini ta'minlash |
Kompaniya kuzatib bormoqda |
Muvofiqlik uchun javobgarlik | |
|
qonunchilik |
talablarni bajarish uchun |
qonun hujjatlari, talablar | |
|
dalil |
qonunchilik |
va standartlar, sertifikatlashtirish | |
|
|
va regulyatorlar |
ma'lumotlar markazi provayderga tegishli | |
“2018-yilda katta ma’lumotlar tendensiyalari va muammolariga umumiy nuqtai” hisobotiga ko‘ra, kompaniyalarning 73 foizi Big Datani qayta ishlash uchun bulutli xizmatlardan foydalanadi (2017 yilda bunday kompaniyalarning 58 foizi mavjud edi).
Bu shuni ko'rsatadiki, kompaniyalar har doim faqat ma'lumotlarni to'plash va qandaydir hisobotlarni tayyorlash etarli emasligini tobora ko'proq tushunib bormoqda. Tahlil natijasi biznes uchun qiymatni aks ettiruvchi xulosalar bo'lishi kerak, ular keyingi ish jarayonida hisobga olinishi mumkin. Bu boshqaruv qarorlarini qabul qilishda ma'lumotlarga asoslangan (ma'lumotlarga yo'naltirilgan) yondashuvning mohiyatidir .
102
O'ZINI TEKSHIRISh TESTLARI
Qanday qilib katta ma'lumotlar tahlili umumiy aholi namunalaridan foydalanmaydi?
a) tasodifiy o'zgaruvchining umumiy soni to'g'risida murakkab mulohazani shakllantirish usuli sifatida;
b) olingan modellarni sinash usuli sifatida; v) dastlabki ma'lumotlarni tekshirish usuli sifatida.
Statistik modelni yaratishda qo'shimcha qadamni belgilang:
dastlabki ma'lumotlarni to'plash va tekshirish; b) omillarni tanlash; v) model yaratish; d) baholar olish;
e) olingan natijalarni manfaatdor tomonlar bilan muvofiqlashtirish
shaxslar;
f) modelning statistik ahamiyatini tekshirish.
Chuqur o'rganish quyidagilarni o'z ichiga oladi: a) regressiya modellari;
b) turli neyron tarmoq modellari to'plami; v) tasniflash usullari; d) gradientni oshirish; e) mustahkamlovchi ta'lim.
Qaysi manba ma'lumotlarini tekshirish usuli aktiv qiymati ma'lumotlarini tekshirish uchun ishlatilmaydi?
a) semantik analizatorlar; b) chegaraviy qiymatlar matritsalari;
v) sanoat tasniflagichlarining konvertorlari; d) qaror qabul qilish qoidalari to'plami;
e) call-markaz yordamida ma'lumotlarni tekshirish; e) sinov va tekshirish namunalari.
103
Qaysi neyron tarmoqlar o'rganilayotgan ob'ektning analogini topish vazifalari uchun eng mos keladi?
a) Kohonen tarmoqlari;
b) orqaga tarqalish tarmoqlari;
c) RBF -radial asosli funktsiyalar bo'yicha tarmoqlar; d) har qanday MLP -neyron tarmoqlari;
e) yuqoridagilarning barchasi.
Kiritilgan ma'lumotlarni logarifmik masshtablash orqali qanday muammo hal qilinadi?
a) multikollinearlik; b) mustahkamlik; c) heteroskedastlik;
d) bir xillik.
Klassik statistik modellar qo'yadigan omillarga qanday talablar qo'yiladi?
a) ahamiyati;
b) mustaqillik;
v) aniq iqtisodiy talqin; d) yuqoridagilarning barchasi.
Qaysi mashinani o'rganish texnologiyasi tashqi muhitdan ma'lumotlarni qabul qiladigan yangi, ilgari tavsiflanmagan vaziyatlarning paydo bo'lishiga ta'sir qiladi?
a) ta'limni mustahkamlash; b) dushman bilan mashq qilish;
v) ehtimolli prognozlash; d) naqshni aniqlash.
Qanday qilib katta ma'lumotlar tahlili umumiy aholi namunalaridan foydalanmaydi?
a) tasodifiy o'zgaruvchining umumiy soni to'g'risida murakkab mulohazani shakllantirish usuli sifatida;
b) olingan modellarni sinash usuli sifatida; v) dastlabki ma'lumotlarni tekshirish usuli sifatida.
104
Asosiy komponentlar tahlili quyidagi muammolarni hal qilish uchun ishlatiladi: a) mustahkamlik;
b) multikollinearlik; c) bir xillik; d) heteroskedastlik.
RBF tipidagi sun'iy neyron tarmog'ida (radial asosli tarmoq) quyidagi turdagi faollashtirish funktsiyalari qo'llaniladi:
a) radial asosiy; b) chiziqli; c) chegara;
d) sigmasimon.
Bitta namunada qancha neyron g'olib bo'lmaganini tushunish uchun siz Kohonen xaritasining quyidagi tasviridan foydalanishingiz mumkin:
a) masofa matritsasi;
b) zarba zichligi matritsasi; c) Sammon proyeksiyasi; d) klasterlar matritsasi 34.
MLP tipidagi sun'iy neyron tarmog'ida (ko'p qatlamli perseptron) quyidagi ulanishlar mavjud:
a) har bir neyron keyingi qatlamning har bir neyroniga ulangan; b) har bir neyron o'z qatlamining har bir neyroni bilan bog'langan; v) har bir neyron kirish qatlamining har bir neyroniga ulangan; d) har bir neyron chiqish qatlamining har bir neyroniga ulangan.
MapReduce texnologiyasi ish jarayonida taqsimlovchi va reduktor vazifalarini qanday tartibda ishlatadi?
a) ketma-ket, avval biri, keyin ikkinchisi; b) parallel yoki ikkalasi bir vaqtda; c) birin-ketin.
105
MapReduce -da qanday funktsiyalarni bajaradi (noto'g'ri javob toping)?
a) distribyutorlar va vites qutilarini yaratish; b) vazifalarga ish jarayonlarini belgilash; c) vites qutisi moslamasining ishdan chiqishini bartaraf etish.
Klasterlash strategiyasi nima?
a) ko'p o'lchovli fazoning yaqin nuqtalarini o'rtacha xususiyatlarga ega bitta ob'ektga (klasterga) birlashtirishda;
b) to'plamni tekisliklar yordamida qismlarga bo'lish;
to'plamni ichki yoki "o'z" nuqtalarga va tashqi yoki "xorijiy" nuqtalarga bo'lish.
Evklid metrikasi uchun ierarxik klasterlash algoritmini qanday tezlashtirish mumkin?
a) elementlar orasidagi masofalar matritsasi faqat bir marta hisoblanishi kerak;
b) klasterga birlashtirilgan elementlar masofa matritsasidan o'chirilishi kerak;
c) klaster uchun o'rtacha qiymatni dastlabki koordinatalarni jalb qilmasdan qayta hisoblash kerak.
k -means algoritmi nima ?
k -klaster markazlari boshlang'ich to'plamdan tasodifiy tanlanadi ;
b) to'plamning diametri hisoblab chiqiladi, k ga bo'linadi va butun to'plam olingan qiymatga teng doiralar bilan qoplanadi; har bir doira ichida klasterning markazi joylashgan;
k -tekisliklar yordamida qismlarga bo'linadi .
Oqimlarni klasterlash algoritmi qanday amalga oshiriladi?
a) oqim nuqtalari teng oraliqlarga bo'linadi, ularda klaster haqidagi ma'lumotlar saqlanadi;
b) oqim nuqtalari oraliqlarga bo'linadi, ularning o'lchamlari ikkining kuchiga teng;
v) oqim nuqtalari oraliqlarga bo'linadi, ularning o'lchamlari yarmiga kamayadi.
106
Klasterlash CURE algoritmi yordamida qanday amalga oshiriladi ? a) ma'lumotlarning bir qismi bo'yicha dastlabki klasterlash amalga oshiriladi;
ma'lumotlar klasterning markaziga nisbatan siljiydi, agar yaqin juftlik mavjud bo'lsa, birlashtiriladi;
b) rekursiv klasterlash usuli;
v) normal taqsimotga tegishli bo'lmagan tanlamani klasterlash usuli.
Katta ma'lumotlarning to'rtta asosiy xususiyatini sanab o'ting :
a) Virtualizatsiya , Hajmi , O'zgaruvchanligi , Avtomobil ; b) xilma -xillik , tezlik , hajm , qiymat ;
c) Tekshirish , Hajmi , Tezlik , Vizualizatsiya ; d) Video , Qiymat , Varete , Hajmi .
107
XULOSA
Darslik katta ma'lumotlarga ishlov berish uchun mas'ul bo'lgan maxsus dasturiy ta'minot tizimlarini ishlab chiqish texnologiyalari nuqtai nazaridan o'quv dasturining maqsadiga mos keladigan katta ma'lumotlar massivlarini qayta ishlash va tahlil qilish tizimlarini ishlab chiqish va ulardan foydalanish bo'yicha talabalarning kasbiy kompetentsiyasini rivojlantirishga qaratilgan.
Qo'llanma talabaga quyidagi kasbiy vazifalarni bajarishda yordam berish uchun mo'ljallangan: ma'lumotlarni tahlil qilish; ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash; ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish; katta ma'lumotlar massivlariga ma'lumotlarni qidirish usullarini ishlab chiqish, joriy etish va qo'llash; ish natijalarini taqdim etish.
108
Download 1.56 Mb.
Do'stlaringiz bilan baham:
