|
Big data analitikasi va ma'lumotlar tahlili qanday tashkil etiladi
|
| Sana | 15.01.2024 | | Hajmi | 16.45 Kb. | | #137411 |
Bog'liq Big data 226-1-СРС ФИТК, Umumiy psixodiagnostika UMK, E\'lon, mustaqil talim 1, Верная интонация, Avtomatik va yarim avtomatik , Chiziqli differensial tenglamalar. Differensial tenglamalar sist, Termiz davlat universiteti iqtisodiyot va menejment-www.hozir.org (1), Menejment (N.Mahkamova, S.Yuldasheva, Sh.Xolmatova, O.Shmigin), 93064, IS JOBASI FIZIK XIM ANALIZ, 1КУРС МТ МУСТАҚИЛ ИШ МАВЗУЛАРИ, 1-дарс тест, 61e547cca91cc6.97918334
Big data analitikasi va ma'lumotlar tahlili qanday tashkil etiladi
Big Data ma’lumotlarni saqlash va tahlil qilishda an’anaviy yondashuvlar, ularning kamchiliklari va samaradorlikni oshirish usullari
Big data muammolari va ularni hal qilish yo'llari
Big Data ni aniqlovchi va uni qayta ishlash jarayonida hosil bo’luvchi xususiyatlar
Big Data ni saqlash va uni qayta ishlash uchun Hadoop ekotizimi
Big Data ni saqlash va uni qayta ishlashda taqsimlangan va parallel hisoblash yondashuvlari.
Big Data saqlash va uni tahlil qilish uchun ma'lumotlar bazasi texnologiyalari. Big Data va bulut texnologiyasi
Big data sohasida kelajakda kutayotgan trendlar va rivojlanish yo'nalishlari
Big Data tahlili va Machine Learning.
Big Data tushunchasi.
Big Data va Deep Learning yordamida ma’lumotlarni tahlil qilish
Big Data va uning tahlilida turli sohalarda foydalanish yutuqlari
Big Data xususiyatlari.
Big Data zamonaviy fan sifatida, u bilan bog’liq muammolar va uning imkoniyatlari.
Big datadan foydalanishining ijobiy va salbiy tomonlari
Big Dataga kirish.
Big Datani qayta ishlash asoslari
Bulut texnologiyasi va uning xizmat turlari.
Bulutdagi katta maʼlumotlar tahlili tizimlari
Bulutli platformalar va provayderlar.
Cloudera, HUE, +ableau. ularning vazifalari va imkoniyatalari. Asosiy operatorlar
Hadoop ekosistemasi.
Hadoop ekosistemasi. Ma’lumotlarni massiv saqlash va qayta ishlash dasturiy vositalari.
Hadoop ekosistemasi. Ma’lumotlarni tadqiq etish dasturiy vositalari. Cloudera.
Hadoop ekosistemasi. Ma’lumotlarni tadqiq etish dasturiy vositalari (HUE).
HUE Spark, YARN ularning vazifalari va imkoniyatalari. Asosiy operatorlar
Katta hajimdagi ma’lumotlar va ular asosida ma’lumotlarni tahlil qilishda mashinali o’qitishning ahamiyati va imkoniyatlari
Katta hajmli ma’lumotlar ularning toyifalanashi va turli manbalari.
Katta maʼlumotlar uchun bulutli yechimlar.
Katta ma'lumotlarni saqlash va ma'lumotlar modellari.
Ma’lumotlarni intelektual tahlil qilish algoritmlarining turlari, ularning umumiy mohiyati
Ma’lumotlarni intelektual tahlil qilish modellarining turlari, ularning umumiy mohiyati
Ma’lumotlarni intellektual tahlil qilishning algoritmlari
Ma’lumotlarni intellektual tahlil qilishning modellari
Ma’lumotlarni parallel qayta ishlashda ma’lumotlarga qo’yiladigan talablar.
Ma’lumotlarni qabul qilish dasturiy vositalari. Sqoop. Flume.
Ma’lumotlarni tadqiq etish va vizualizatsiya qilish dasturiy vositalari.
Ma’lumotlarni tahlil qilish maqsadida Python dasturlash tilida ma’lumotlarni standartlashtirish va normallashtirish
Ma’lumotlarni vizualizatsiya qilish dasturiy vositasi. Tableau
Machine Learning yordamida ma’lumotlarni tahlil qilish
Mahalliy va bulutli infratuzilma.
Parallel hisoblash mexanizmlari, model va algoritmlari.
Python dasturlash tilida ma’lumotlarni intelektual tahlil qilish kutubxonalari
Python dasturlash tilida ma’lumotlarni tahlil qilish kutubxonalari va funksiyalari bilan ishlash
Python dasturlash tilida ma’lumotlarni tahlil qilishning yondashuvlari
Python dasturlash tilida ma’lumotlarni vizuallashtirish yordamida ularni tahlil qilish
S3, Hadoop Taqsimlangan fiyl tizimi (HDFS)
SQL va No SQL ma’lumotlar bazasi, ularning imkoniyatlari va kamchiliklari.
SQL va NoSQL ma’lumotlar bazalari va ular yordamida katta hajmli ma’lumotlarni tahlil qilish
Taqsimlangan hisoblash arxitekturasi, modellari va algoritmlari.
|
|
| |
