DSpace JSPUI
DSpace зберігає і дозволяє легкий і відкритий доступ до всіх видів цифрового контенту, включаючи текст, зображення, анімовані зображення, MPEG і набори даних
Дізнатися більше
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/168662Повний запис метаданих
| Поле DC | Значення | Мова |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Хабарлак, К.С. | - |
| dc.contributor.author | Хом’як, Т.В. | - |
| dc.date.accessioned | 2024-12-24T13:36:29Z | - |
| dc.date.available | 2024-12-24T13:36:29Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.citation | Хабарлак 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.uri | http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/168662 | - |
| dc.description | Аналіз 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 да | uk_UA |
| dc.description.abstract | У 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.abstract | Завдяки 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.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.subject | нереляційних баз даних | uk_UA |
| dc.subject | Python, | uk_UA |
| dc.subject | Apache Spark | uk_UA |
| dc.subject | MongoDB | uk_UA |
| dc.title | АНАЛІЗ ТА ОБРОБКА ВЕЛИКИХ ДАНИХ : конспект лекцій | uk_UA |
| dc.type | Book | uk_UA |
| dc.type | Learning Object | uk_UA |
| dc.citation.epage | ||
| Розташовується у зібраннях: | РВВ-2024 | |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| АналізТаОбробкаВеликихДанихКонспект.pdf | 4,13 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.