введение в науку о больших данных (big data)

PDF 10 стр. 1,1 МБ Бесплатная загрузка

10 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 1,1 МБ

Тип файла PDF

Страницы 10

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 10

презентация powerpoint введение в науку о больших данных (big data) от понимания к применению дисциплина «big data» намгту, кафедра цифровых технологий преподаватель дисциплины, профессор о. жакбаров https://gamma.app/?utm_source=made-with-gamma https://gamma.app/?utm_source=made-with-gamma что такое большие данные? огромные объемы большие данные представляют собой массивы информации, настолько масштабные и сложные, что традиционные методы обработки данных становятся неэффективными. исторический контекст термин был впервые предложен клиффордом линчем в журнале nature в 2008 году, чтобы описать вызовы и возможности, связанные с экспоненциальным ростом цифровой информации. новые подходы обработка big data требует инновационных технологий и алгоритмов, способных справляться с их колоссальным масштабом и разнообразием. дисциплина «big data» намгту, кафедра цифровых технологий https://gamma.app/?utm_source=made-with-gamma https://gamma.app/?utm_source=made-with-gamma три ключевых характеристики big data: «3 v» volume (объем) данные измеряются терабайтами, петабайтами и даже экзабайтами, превышая возможности стандартных хранилищ и баз данных. velocity (скорость) данные генерируются и должны быть обработаны в реальном времени, что требует высокой производительности систем. variety (разнообразие) данные поступают из множества источников и …

2 / 10

ации, которая может принести экономическую или научную ценность. помимо «3 v», эти дополнительные характеристики дают более полное представление о сложности работы с big data. дисциплина «big data» намгту, кафедра цифровых технологий https://gamma.app/?utm_source=made-with-gamma https://gamma.app/?utm_source=made-with-gamma типы больших данных: структурированные данные структурированные данные имеют четко определенную схему, которая позволяет легко их организовывать и запрашивать. они хранятся в табличных форматах с фиксированными полями и типами данных. примеры: • базы данных реляционных систем управления (sql). • данные о банковских транзакциях: дата, сумма, тип операции, счет клиента. • системы управления взаимоотношениями с клиентами (crm): имена, адреса, история покупок. эти данные легко анализируются традиционными средствами и являются основой для многих бизнес-приложений. дисциплина «big data» намгту, кафедра цифровых технологий https://gamma.app/?utm_source=made-with-gamma https://gamma.app/?utm_source=made-with-gamma типы больших данных: полуструктурированные данные полуструктурированные данные не имеют строгой реляционной структуры, но содержат теги или другие маркеры, которые организуют данные иерархически и обеспечивают определенную степень структуры. распространенные форматы: • xml (extensible markup language). • json (javascript …

3 / 10

т предопределенной схемы или формата, что затрудняет их обработку и анализ с помощью традиционных инструментов. примеры: • текстовые документы: электронные письма, отчеты, книги, посты в блогах. • мультимедиа: изображения, аудиозаписи, видеофайлы (например, с камер наблюдения). • данные с датчиков: информация о температуре, давлении, влажности. • посты в социальных сетях, которые включают текст, эмодзи, хештеги и медиаконтент. для работы с неструктурированными данными требуются передовые методы, такие как машинное обучение и обработка естественного языка (nlp). дисциплина «big data» намгту, кафедра цифровых технологий https://gamma.app/?utm_source=made-with-gamma https://gamma.app/?utm_source=made-with-gamma единый поток информации визуализация: поток данных из разных источников — соцсети, iot, видео, транзакции дисциплина «big data» намгту, кафедра цифровых технологий https://gamma.app/?utm_source=made-with-gamma https://gamma.app/?utm_source=made-with-gamma почему важно понимать типы данных? 01 выбор правильных инструментов различные типы данных требуют разных технологий для хранения, обработки и анализа. например, для структурированных данных подходят sql-базы, а для неструктурированных — nosql- решения и hadoop. 02 оптимизация производительности понимание структуры данных позволяет выбрать наиболее эффективные алгоритмы …

4 / 10

это первый и самый важный шаг на пути к успешному использованию их потенциала. присоединяйтесь к миру, где данные управляют прогрессом! дисциплина «big data» намгту, кафедра цифровых технологий https://gamma.app/?utm_source=made-with-gamma https://gamma.app/?utm_source=made-with-gamma

5 / 10

введение в науку о больших данных (big data) - Page 5

Хотите читать дальше?

Скачайте все 10 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "введение в науку о больших данных (big data)"

презентация powerpoint введение в науку о больших данных (big data) от понимания к применению дисциплина «big data» намгту, кафедра цифровых технологий преподаватель дисциплины, профессор о. жакбаров https://gamma.app/?utm_source=made-with-gamma https://gamma.app/?utm_source=made-with-gamma что такое большие данные? огромные объемы большие данные представляют собой массивы информации, настолько масштабные и сложные, что традиционные методы обработки данных становятся неэффективными. исторический контекст термин был впервые предложен клиффордом линчем в журнале nature в 2008 году, чтобы описать вызовы и возможности, связанные с экспоненциальным ростом цифровой информации. новые подходы обработка big data требует инновационных технологий и алгоритмов, способных справляться с их колоссальным ...

Этот файл содержит 10 стр. в формате PDF (1,1 МБ). Чтобы скачать "введение в науку о больших данных (big data)", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: введение в науку о больших данн… PDF 10 стр. Бесплатная загрузка Telegram