faol ma'lumotlarni ko'p o'lchovli ma'lumotlar bazasida saqlash va relyatsion ma'lumotlar bazasi.

DOC 7 sahifa 515,0 KB Bepul yuklash

Sahifa ko'rinishi (5 sahifa)

Pastga aylantiring 👇
1 / 7
4-ma’ruza: ma’lumotlar omborining konseptual modeli (2-soat). reja: 1. faol ma'lumotlarni ko'p o'lchovli ma'lumotlar bazasida saqlash va relyatsion ma'lumotlar bazasi. 2. mb da big data'ning asosiy 8 atamasi. 3. ma'lumotlar bazasi ob'ektlarini yaratish va ulardan foydalanish. 1. faol ma'lumotlarni ko'p o'lchovli ma'lumotlar bazasida saqlash va relyatsion ma'lumotlar bazasi. ma’lumotlar ombori va ma’lumotlar omborini boshqarish tizimi (mobt) tushunchalari o’rtasidagi farq shundaki ko'pchilik, terminlarni tushunish bo'yicha biroz qiynalishadi, lekin aynan terminlarni bilish, qo'yilgan vazifalarni yechishda yoki paydo bo'lgan xatoliklarni bartaraf etishda juda kerak bo'ladi. misol uchun, biror muammo paydo bo'lsa, biz darhol google'ni yordamga chaqiramiz, agar google qidiruv tizimiga terminlar orqali so'rov bersangiz, muammo yechish qiyinchilik tug'dirmaydi, agar terminlarsiz oddiy so'zlar bilan qidirishni amalga oshirsangiz, muammoni yechishga ancha vaqt ketib qoladi. bu maqolada ma'lumotlar omboriga oid juda kerakli va ko'pchilik(!) adashtiradigan ikki terminni tushuntirishga harakat qilaman: ma'lumotlar ombori va ma'lumotlar omborini boshqarish tizimi (mobt). ma'lumotlar ombori bu — tartiblangan ma'lumotlarni saqlovchi va qayta …
2 / 7
mboridagi ma'lumotlar, sql so'rov tillari orqali boshqariladi, bu tilda mobt'ga so'rov beriladi, bu so'rov u yerda qayta ishlanib, natija olish uchun ma'lumotlar omboriga murojaat qiladi, u yerdan so'rovga mos ma'lumotni olib, so'rovga javob beradi: so'rov berish: sql so'rov -> mobt -> ma'lumotlar ombori natija olish: ma'lumotlar ombori -> mobt — > so'rovga javob quyidagi dasturlar mbbt'ga misol bo'la oladi: — oracle; — mysql; — microsoft office access; — mariadb; — microsoft sql server; 2. mb da big data'ning asosiy 8 atamasi. dunyoda raqamlangan ma'lumotlar hajmi #ekponent bo'yicha o'sib bormoqda. ibs kompaniyasining ma'lumotlariga qaraganda, 2003-yilda 5 eksabayt (1 eksabayt - 1 milliard gigabayt) ma'lumot yig'ilgan ekan. 2008-yilda u 0.18 zettabayt (1 zettabayt = 1024 eksabayt) gacha, 2011-yilga kelib 1.76 zettabayt, 2013-yilda 4.4 zettabaytgacha yetibdi. 2015-yilning mayida dunyoda yig'ilgan raqamlanga ma'lumotlar hajmi 6.5 zettabaytdan oshib ketibdi. 2020-yilga kelib insoniyat 40-44 zettabayt raqamli ma'lumot hosil qilar ekan. ibs mutaxassislarining fikriga ko'ra, 2013-yilda yig'ilgan …
3 / 7
ag'ishlangan maxsus sonida big data atamasini qo'llagan. biroq, katta ma'lumotlar avval ham bo'lgan. mutaxassislarning fikricha, kuniga 100 gb dan ko'p ma'lumot tushadigan oqimlarga big data deb aytilar ekan. katta ma'lumotlarni analiz qilish, inson his etish imkoniyatidan tashqarida bo'lgan qonuniylatlarni aniqlashda yordam beradi. bu esa kundalik hayotimizdagi barcha sohalar, hukumatni boshqarish, tibbiyot, telekommunikatsiya, moliya, transport, ishlab chiqarish va boshqa sohalarni yanada yaxshilash, ularning imkoniyatlarini oshirish, muommolarga muqobil yechimlar izlab topish imkonini yaratadi. data lake (ma'lumotlar ko'li) - qayta ishlanmagan katta ma'lumotlar ombori. "ko'l" har xil manbalardan kelgan, har xil formatda bo'lgan ma'lumotlarni saqlaydi. bu esa odatiy relatsion ma'lumotlar omborida ma'lumotlarni aniq struktura asosida saqlashdan ko'ra arzonroqqa tushadi. ma'lumotlar ko'li, ma'lumotlarni boshlang'ich holatida analiz qilish imkonini beradi. bundan tashqari, "ko'l"lardan bir vaqtni o'zida bir nechta ishchilar foydalanishlari mumkin. data science (ma'lumotlar haqidagi fan) - analiz muommolarini , ma'lumotlarni qayta ishlash va ularni raqamli ko'rinishda taqdim etishni o'rganadigan fan. bu atama dunyoga kelgan …
4 / 7
riy pyatetskiy-shapiro 1989-yilda bu atamani fanga kiritgan. texnologiyalar, avvalari noma'lum va foydali bo'lgan qayta ishlanmagan(hom) ma'lumotlarni topish jarayoniga data mining(ma'lumotlarni topish) deyiladi. data mining metodlari ma'lumotlar ombori, statistika va sun'iy intellekt tutashgan nuqtada joylashadi. machine learning (mashinali o'qitish) - o'zi o'rganadigan dasturlar yaratish amaliyoti va nazariyasi, sun'iy intellektning katta qismi. dasturchilar o'z algoritmlariga xususiy hollarda umumiy qonuniyatlarni aniqlashni o'rgatishadi. natijada, kompyuter, inson avvaldan ko'rsatib o'tgan buyruqlaridan emas, balki, o'z shaxsiy malakasidan kelib chiqib qaror qabul qiladi. bunday o'qitishning juda ko'p metodlari data mining'ga oid bo'lishi mumkin. mashinali o'qitishga birinchi tarifni 1959-yilda amerikalik informatik artur samuel bergan. u sun'iy intellekt elementlariga ega bo'lgan shashka o'yini, dunyoda birinchi o'zi o'rganadigan dasturni yaratgan. deep learning (chuqur o'qitish) - yanada murakkab va yanada mustaqil bo'lgan o'zi o'qidigan dasturlar yaratadigan mashinali o'qitish turi. oddiy mashinali o'qitish hollarida boshqariladigan malaka yordamida kompyuter bilimlarni aniqlab oladi: dasturchi algoritmga ma'lum misollarni ko'rsatadi, xatolarni qo'lda to'g'rilaydi. deep learningda esa, …
5 / 7
sorlar signallarni oddiygina qabul qilishadi va boshqa protsessorlarga o'zatishadi. shu bilan birga, boshqa butun tizim algoritmlar bajara olmaydigan murakkab topshiriqlarni bajaradi. 1943-yilda amerikalik olimlar uorren makkalok va uolter pittslar sun'iy neyron tarmog'i tushunchasini fanga kiritishgan. business intelligence (biznes-analitika) - aniq strukturaga ega bo'lmagan juda katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash natijasida muqobil biznes yechimlar izlashga aytiladi. effektiv biznes-analitika ichki va tashqi ma'lumotlarni analiz qiladi - ham bozor axborotlarini, ham mijoz-kompaniyaning hisobotlarini hisobga oladi. bu biznesni butunlay tushunishga yordam beradi, shu bilan birga, strategik va operatsion qarorlar qabul qilishga zamin yaratadi(mahsulot narxini aniqlashda, kompaniya rivojlanishining asosiy yo'nalishlarini belgilab olishda). bu atama 1958-yilda ibm taqdiqotchisi xans piter lun maqolasida birinchi bo'lib ko'rsatilgan. 1996-yilda axborot texnologiyalari bozorini o'rganishga asoslangan gartner analitik agentligi business intelligence tarkibiga data mining metodikasini ham qo'shgan. 3. ma'lumotlar bazasi ob'ektlarini yaratish va ulardan foydalanish. ma'lumotlar bazasi quyidagi bo’limlardan iborat: ma'lumotlar bazalari - turli xil ma'lumotlarni saqlash ob'ektlarini o'z ichiga olgan …

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Barcha 7 sahifani Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"faol ma'lumotlarni ko'p o'lchovli ma'lumotlar bazasida saqlash va relyatsion ma'lumotlar bazasi." haqida

4-ma’ruza: ma’lumotlar omborining konseptual modeli (2-soat). reja: 1. faol ma'lumotlarni ko'p o'lchovli ma'lumotlar bazasida saqlash va relyatsion ma'lumotlar bazasi. 2. mb da big data'ning asosiy 8 atamasi. 3. ma'lumotlar bazasi ob'ektlarini yaratish va ulardan foydalanish. 1. faol ma'lumotlarni ko'p o'lchovli ma'lumotlar bazasida saqlash va relyatsion ma'lumotlar bazasi. ma’lumotlar ombori va ma’lumotlar omborini boshqarish tizimi (mobt) tushunchalari o’rtasidagi farq shundaki ko'pchilik, terminlarni tushunish bo'yicha biroz qiynalishadi, lekin aynan terminlarni bilish, qo'yilgan vazifalarni yechishda yoki paydo bo'lgan xatoliklarni bartaraf etishda juda kerak bo'ladi. misol uchun, biror muammo paydo bo'lsa, biz darhol google'ni yordamga chaqiramiz, agar google qidiruv tizimiga terminla...

Bu fayl DOC formatida 7 sahifadan iborat (515,0 KB). "faol ma'lumotlarni ko'p o'lchovli ma'lumotlar bazasida saqlash va relyatsion ma'lumotlar bazasi."ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.

Teglar: faol ma'lumotlarni ko'p o'lchov… DOC 7 sahifa Bepul yuklash Telegram