Илмий-тадқИҚот устида ишлаш босқичлари

Илмий (гносеологик) муаммо - бу биотехнологиянинг эҳтиёжлари тўғрисидаги билимлар ва уларни қондириш усуллари ва воситаларини билмаслик ўртасидаги қарама-қаршилик. Бундай муаммолар назария яратиш, амалий тавсиялар ишлаб чиқиш орқали ҳал қилинади. Масалан, фермент иммобилизациясининг назарий асосларини ишлаб чиқиш илмий муаммодир

Тадқиқот мавзусини танлаш

Илмий мавзу - бу ҳал қилинишни талаб қиладиган мураккаб муаммо. Мавзулар назарий, амалий ёки аралаш бўлиши мумкин.

Назарий мавзулар асосан адабий манбалар ёрдамида ишлаб чиқилади. Бундай мавзуларга мисоллар сифатида фан соҳасини таҳлил қилиш, ахборот технологиялари соҳасидаги мавжуд тенденциялар ва бошқалар.

Амалий мавзулар ишлаб чиқариш ва лаборатория тадқиқотларини ўрганиш, умумлаштириш ва таҳлил қилиш асосида ишлаб чиқилган. Масалан, бундай мавзулар: янги моделлар ва алгоритмлар асосида мобил иловаларни ишлаб чиқиш, ахборот порталлари, дастурий ва аппарат тўпламлари, ахборот тизимлари ва тармоқлари ва бошқалар.

Аралаш мавзулар тадқиқотнинг назарий ва амалий жиҳатларини бирлаштиради.

Ахборот технологиялари буйича долзарб тадкикотлар ва ишланмалар мавзулари

• Эркин дастурлар асосида Big data учун мавжуд технологик платформаларни таҳлил қилиш ва таққослаш.
• Эркин дастурий таъминот асосида Big data платформасини ишлаб чиқиш.
• Энг жозибали ва кам хато моделларини аниқлаш учун катта ҳажмдаги маълумотларни қайта ишлаш учун математик ва скоринг моделларини қуриш.
• Давлат хизматларини кўрсатиш сифатини ошириш учун Big data-ни электрон ҳукуматда қўллаш.
• Маълумотни ўзлаштириш сифати ва даражасини аниқлаш ва ўқувчилар учун индивидуал ёндашувни аниқлаш учун таълимдаги Big data-дан фойдаланиш.

Ахборот технологиялари буйича долзарб тадкикотлар ва ишланмалар мавзулари

6.Беморларда касалликларни прогноз қилиш ва профилактика ташхиси учун Big data-ни тиббиётда қўллаш.

7. Чорвачиликда касалланишни башорат қилиш учун қишлоқ хўжалигида Катта маълумотлардан фойдаланиш.