|
Mashg’ulot shakli: amaliy mashg’ulot
|
| bet | 2/3 | | Sana | 02.12.2023 | | Hajmi | 0.81 Mb. | | #109723 |
Bog'liq Big data silabus 2023-2024 A.Xoitqulov kunduzgi yangisi 1. Anketa (talabalar), 3-mavzu, conference, 12 labaratoriya ishi, Маълумотлар тузилмаси ва алгоритмлар узб, Abduvositaka, Saralash algoritmlari, Akademik yozuv 2 Omonboyev Rashidbek 12, kontakt hodisalar, golosariy, Operatsion tizimlar uz, 1 - lesson (internet), 2-маруза мавзуси Симулятор, dars tahlili, 6666666666666666666666666666666666666Mashg’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
|
www.estudu.uz
www.tuit.uz
https://www.youtube.com/watch?v=KcecJfxbd-4
www.ziyonet.uz
https://www.asu.ru/sveden/education/programs/subject/253065/
https://www.simplilearn.com/tutorials/big-data-tutorial/big-data-projects
https://www.youtube.com/watch?v=KCEPoPJ8sWw
www.window.edu.ru/window/catalog?p_rid=28455
https://www.youtube.com/watch?v=yTq2qc_eaTk
www.doc.ic.ac.uk/iccp/papers/discrete94.pdf
|
Talabaning fan bo’yicha o’zlashtirish ko’rsatkichini nazorat qilishda quyidagi me’zonlar tavsiya etiladi:
a) 5 baho olish uchun talaba quyidagilarni bilishi va bajarishi kerak:
talaba mashg’ulotlarga doimo tayyorlagan, juda faol, dasturiy materiallarni yaxshi biladi, xulosa va qarorlar qabul qilaoladi, ijodiy fikrlaydi, bilimlarni amaliyotda qo’llay oladi;
talaba ijodiy masalalarni hal qilish mobaynida tegishli bilimlarni qo’llash doirasini maqsadga muvofiq tanlab, echimni topishga xizmat qiluvchi yangi usul va yo’nalishlarni topa oladi, o’quv materialini mohiyatini tushunadi;
talaba taqdim etilgan o’quv masalalarini echish yo’llarini izlaydi;
-dasturdagi materiallarni biladi va aytib bera oladi hamda tasavvurga ega bo’ladi.
b) 4 baho olish uchun talaba quyidagilarni bilishi va bajarishi kerak:
talaba o’rganilayotgan hodisalar aloqadorligini bilish hamda ob’ektni tavsiflay olish ko’nikmasiga ega bo’lishi bilan birgalikda, qo’yilgan masalalarni sabab-oqibat aloqadorligini ochib bergan holda echa oladi, o’rganilayotgan nazariy bilimlarni amaliyot bilan bog’lay oladi va mustaqil mushohada qilaoladi;
bilim va ko’nikmalar mazmunini tadbiq qila olish mahorati, bir tipdagi masalalarni echa olish, yozib olish va eslab qolish faoliyatini amalga oshiradi, bilimlarni amaliyotda qo’llay oladi;
talaba mashg’ulotlarga tayyorlangan, dasturiy materiallarni biladi, mohiyatini tushunadi va tasavvurga ega.
|
| |
