|
Katta ma’lumotlarni qayta ishlash texnologiyalari va usullari” fani bo’yicha
|
| bet | 1/3 | | Sana | 20.12.2023 | | Hajmi | 0,82 Mb. | | #124991 |
Bog'liq Katta ma’lumotlarni qayta ishlash texnologiyalari va usullari” f (1)
“TASDIQLAYMAN”
O’quv ishlari bo’yicha
direktor o’rinbosari
____________T.M.Abdullayev
“___” avgust 2023-yil
“KATTA MA’LUMOTLARNI QAYTA ISHLASH TEXNOLOGIYALARI VA USULLARI”
fani bo’yicha
Kunduzgi ta’lim uchun
Bilim sohasi
|
300 000
|
- Ishlab chiqarish va texnik soha
|
Ta’lim sohalari
|
330 000
350 000
|
- Kompyuter texnologiyalari va informatika
- Aloqa va axborotlashtirish, telekommunikatsiya
texnologiyalari
|
Ta’lim yo‘nalishlari:
|
5330500
|
- Kompyuter injiniringi ( Kompyuter injiniringi)
|
Farg‘ona 2023
Modul / FAN SILLABUSI
Kompyuter injiniringi fakulteti
mutaxassisligi bo'yicha bakalavrlar uchun
5330500 - Kompyuter injiniringi ( Kompyuter injiniringi )
Fan nomi:
|
Katta ma’lumotlarni qayta ishlash texnologiyalari va usullari.
|
Fan turi:
|
tanlov
|
Fan kodi:
|
TEE*
|
O‘quv yili
|
2023-2024
|
Bosqich:
|
4
|
Semestr:
|
7
|
Ta’lim shakli:
|
Kunduzgi
|
Mashg‘ulotlar shakli va semestrga ajratilgan soatlar:
|
180
|
Ma’ruza
|
30
|
Amaliy mashg‘ulotlar
|
60
|
Amaliyot mashg‘ulotlari
|
-
|
Seminar
|
-
|
Mustaqil ta’lim
|
90
|
Sinov birligi miqdori:
|
6
|
Baholash shakli:
|
Imtixon
|
Fan tili:
|
O‘zbek
|
Fan maqsadi(FM)
|
FM1
|
talabalar katta hajimdagi ma’lumotlar omborini loyihalashtirish va ko‘rishning barcha bosqichlari, shuningdek, ma’lumotlar bazasi sohasida yuzaga keladigan muamolar va ularni xal qilish usullari to‘g‘risida qaror qabul qilishga ko‘maklashishdan iborat, katta xajimdagi ma’lumot modellarining tasniflash, zamonaviy ma'lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilishning asosiy muammolaridan biri ma'lumotlar hajmining o'sishidir, shuning uchun bu fan katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlashga bag'ishlangan. Kursning asosiy maqsadi katta ma'lumotlarni tahlil qilish va qayta ishlashning zamonaviy muammolariga yaxlit nuqtai nazarni shakllantirish, Data Mining modellaridan foydalangan holda katta ma'lumotlarni tahlil qilishning amaliy muammolarining kontseptual va nazariy modellarini ishlab chiqish va tahlil qilish tajribasini o'zlashtirishga yordam berishdir.
|
Fanni o’zlashtirish uchun zarur boshlang’ich bilimlar
|
|
Dasturlash 1 (PROG16MBK)
|
|
Dasturlash2(PROG26MBK)
|
|
Хisob(Calculus)( CALC18MBK)
|
|
Ma’lumotlar tuzilmasi va algoritmlarni (DTSA16MBK)
|
Ta’lim natijalari(TN)
|
|
Bilimlar jihatidan:
|
TN1
|
turli manbalar va ma’lumotlar bazasidan ma’lumotlarni qidirish, saqlash, qayta ishlash va taxlil qilishni bilishi.
|
TN2
|
texnologiyalardan foydalangan xolda ma’lumotlarni karakli formatda taqdim etish qobilyati.
|
TN3
|
samaradorlik ko‘rsatkichlarini hisoblash va Big data tizimlari ishini baholash
|
TN4
|
Big data tizimlarida risklarni aniqlash, tahlil qilish va boshqarish.
|
|
Ko’nikma jihatidan:
|
TN5
|
olingan nazariy bilimlarni amaliyotda qo‘llash; Big data tizimlarining ishlashini ta’minlashning amaliy muammolarini hal qilish
|
TN6
|
Big data tizimlari samaradorligini tahlil qilish uchun o‘rganilgan usul va vositalarni qo‘llash; Big data tizimlari faoliyatini miqdoriy va sifat ko‘rsatkichlarini sharhlash
|
FAN MAZMUNI
|
Mashg’ulot shakli: maruza(M)
|
|
Kirish. Faning maqsad va vazifalari
|
|
Katta ma'lumotlar (Big Data): qayta ishlash va saqlashga zamonaviy yondashuvlar. Bir nechta ma'lumotlarni taqqoslash muammosi.
|
|
Tahlil jarayoni. Umumiy tahlil sxemasi. Ma'lumotlarni olish va vizualizatsiya qilish. Modellashtirish bosqichlari.
|
|
Modelni yaratish jarayoni. Ma'lumotlarni taqdim etish shakllari, ma'lumotlarning to‘plami va turlari. Ma'lumotlar to'plamining ko'rinishlari.
|
|
KDD texnologiyalari va Data Mining Ma'lumotlarni tahlil qilish uchun tayyorlash. Bilim olish texnikasi.
|
|
Katta hajmdagi axborotni qayta ishlash vositasi sifatida Data Mining texnologiyalarining dolzarbligi.
|
|
Ma’lumotlarni intellectual qidirish
|
|
Ma'lumotlarni tahlil qilish sohasidagi dasturiy ta'minot.
|
|
Analitik platformalar: tasniflash va qo'llash xususiyatlari. Vizual modellashtirish tillari.
|
|
Uyushma qoidalari. Affinitiv tahlil, mavzu majmuasi. Assotsiatsiya qoidasini qo'llab-quvvatlash va ishonchliligi.
|
|
Qarorni –qo‘llab quvatlash tizimlari. OLTP va OLAP texnologiyalari
|
|
Ma’lumotlar omborining konseptual modeli
|
|
Tasniflash va regressiyani qo'llash. Tasniflash va regressiya usullariga umumiy nuqtai nazar.
|
|
Statistik usullar. O'rganishga asoslangan usullar, turli xil yondashuvlar.
|
|
Blokchain texnologiyasi va Big Data o'zaro ta'sirining istiqbollari. Katta ma'lumotlar va axborot xavfsizligi
|
|
| |
