Straipsnyje „ Big Data Analytics: Understanding Methods and Tools“ išnagrinėsime esminius metodus ir įrankius, naudojamus analizuojant didelio masto duomenis.
Čia pateikiama turinio apžvalga:
Big Data Analitikos metodai
Statistinė analizė: statistinių metodų naudojimas duomenims analizuoti ir prasmingoms įžvalgoms gauti.
Mašininis mokymasis: mašininio mokymosi algoritmų taikymas modeliams kurti ir prognozėms iš duomenų daryti.
Duomenų gavyba: duomenų gavybos metodų taikymas paslėptai informacijai ir duomenų ryšiams atrasti.
Big Data „Analytics“ įrankiai
Apache Hadoop: paskirstyta saugojimo ir apdorojimo platforma big data.
Apache Spark: Greitai paskirstyta skaičiavimo sistema, skirta didelio masto duomenų apdorojimui ir realiojo laiko analizei.
Apache Hive: duomenų užklausos įrankis, pagrįstas Hadoop, skirtas užklausoms vykdyti ir analizuoti big data.
R ir Python: populiarios programavimo kalbos, naudojamos big data analizei, teikiančios galingas bibliotekas ir įrankius.
Straipsnyje bus pateikta išsami informacija apie šiuos metodus ir įrankius kartu su pavyzdžiais ir realiomis programomis. Išnagrinėsime, kaip pritaikyti šiuos metodus ir įrankius analizuojant ir išgaunant įžvalgas iš didelio masto duomenų, leidžiančių protingai priimti sprendimus ir kurti vertę įvairiose srityse.