Publication:
АНАЛІЗ ТА ОБРОБКА ВЕЛИКИХ ДАНИХ : конспект лекцій

Simple item page
cris.virtual.department#PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE#
cris.virtual.department#PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE#
cris.virtual.orcid#PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE#
cris.virtual.orcid#PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE#
cris.virtualsource.departmenta9a2435c-78b5-45c0-88ab-aae045441c8a
cris.virtualsource.department45091911-2953-4fe6-9330-96ea5adfb4bc
cris.virtualsource.orcida9a2435c-78b5-45c0-88ab-aae045441c8a
cris.virtualsource.orcid45091911-2953-4fe6-9330-96ea5adfb4bc
dc.citation.epage
dc.contributor.authorХабарлак, К.С.
dc.contributor.authorХом’як, Т.В.
dc.date.accessioned2024-12-24T13:36:29Z
dc.date.available2024-12-24T13:36:29Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionАналіз великих даних є надзвичайно важливою навичкою в сучасному світі, де люди та пристрої Інтернету речей безперервно створюють величезні обсяги інформації. У сирому вигляді ці дані мають обмежену корисність, оскільки їх важко організувати, зберегти та проаналізувати. Саме тому технології обробки та аналізу великих даних швидко розвиваються, пропонуючи нові способи структурування та отримання цінних висновків з цих масивів інформації. У даному конспекті лекції з курсу «Аналіз та обробка великих даuk_UA
dc.description.abstractУ конспекті лекцій з курсу «Аналіз та обробка великих даних» подано теоретичні основи аналізу великих даних та нереляційних баз даних. Здобувач ознайомиться з архітектурами розподілених систем, бібліотекою Apache Spark та її інтерфейсом до мови програмування Python, поняттям кадру даних, особливостями роботи та операціям з ним, методами розподіленого машинного навчання, створенням та роботою з нереляційними базами даних, зокрема MongoDB.uk_UA
dc.description.abstractЗавдяки завданням здобувач ознайомиться з інструментарієм обробки та аналізу великих даних: бібліотеками Apache Spark і PySpark, нереляційною базою даних MongoDB, мовою програмування Python для аналізу великих даних. Здобувач навчиться збирати, зберігати, оброблювати та аналізувати великі масиви даних; будувати моделі регресії та класифікації, використовуючи великі набори даних, та робити передбачення на нових, невідомих вхідних значеннях; опанує нереляційні бази даних для зберігання та обробки великих даних.uk_UA
dc.identifier.citationХабарлак К.С. Аналіз та обробка великих даних [Електронний ресурс] : конспект лекцій для здобувачів ступеня магістра освітньо-професійної програми «Системний аналіз» зі спеціальності 124 Системний аналіз / К.С. Хабарлак, Т.В. Хом’як ; М-во освіти і науки України, Нац. техн. ун-т «Дніпровська політехніка». – Дніпро : НТУ «ДП», 2024. – 111 с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/168662
dc.language.isoukuk_UA
dc.subjectнереляційних баз данихuk_UA
dc.subjectPython,uk_UA
dc.subjectApache Sparkuk_UA
dc.subjectMongoDBuk_UA
dc.titleАНАЛІЗ ТА ОБРОБКА ВЕЛИКИХ ДАНИХ : конспект лекційuk_UA
dc.typeBookuk_UA
dc.typeLearning Objectuk_UA
dspace.entity.typePublication
oairecerif.author.affiliationКафедра системного аналізу та управління
oairecerif.author.affiliationКафедра системного аналізу та управління

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
АналізТаОбробкаВеликихДанихКонспект.pdf
Size:
4.03 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download

Collections

РВВ-2024