Kirish. Fanning maqsad va vazifalari, predmeti va metodlari

Maqsadi va
vazifasi
Vazifasi
Fanning asosiy vazifasi Data Mining metodlari: neyron to`rlari, yechimlar daraxti, pereborni cheklash usullari, genetik algoritmlar, evolyutsion dasturlash, klasterli modellar va aralash metodlar orqali maʼlumotlarni taxlil qilishni o`rgatish va OLTP, OLAP, ROLAP, MOLAP kabi metodlarni o`rganishdan iborat. Shu bilan birga katta hajmdagi maʼlumotlar bazasining nazariy asoslari, ularni tuzilishi va maʼlumotlar bazasini dasturiy vositalarda yaratilishi, qayta ishlanishi, hamda yaratilgan katta hajmdagi maʼlumotlar bazalarini avtomatlashtirilgan axborot tizimlarida tadbiq etish oʼrgatiladi.

Big Data va ma`lumotlar tahlili fanining tarkibi

7-semestrda
24 soat maruza
8 soat amaliy
48 soat
ma`ruza
16 soat
amaliy
64 soat
MT
7-semestrda
24 soat maruza
8 soat amaliy
132 soat ajratilgan
Umumiy fanga

Big Data va ma`lumotlar taxlili fanining metodlari

Time
Quality
Money
Metodlari

• Data Mining
• Kraudsorsing
• Ma`lumotlarni aralashtirish va integratsiyasi
• Mashinali oqish
• Sun`iy neyron to`rlari
• Namunani tanish (aniqlash)
• Analitik bashoratlash
• Immitastion modellashtirish
• Fazoviy tahlil
• Statistik tahlil
• Analitik ma`lumotlarni vizualizatsiyasi

Texnologiyalari

• NoSQL
• MapReduce
• Hadoop
• R
•  Business Intelligence
• DBMS
• SQL

Big data metodlari
Big data texnologiyalari

Big Data xususiyatlari

Big Data
Katta ma'lumotlar - bu uchta amalni bajarish uchun mo'ljallangan texnologiyalarning kombinatsiyasi
hisoblanadi: