"பகுப்பாய்வு: முறைகள் மற்றும் கருவிகளைப் புரிந்துகொள்வது" என்ற கட்டுரையில் Big Data, பெரிய அளவிலான தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதில் பயன்படுத்தப்படும் அத்தியாவசிய முறைகள் மற்றும் கருவிகளை ஆராய்வோம்.
உள்ளடக்கத்தின் கண்ணோட்டம் இங்கே:
Big Data பகுப்பாய்வு முறைகள்
புள்ளியியல் பகுப்பாய்வு: தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் அர்த்தமுள்ள நுண்ணறிவுகளைப் பெறுவதற்கும் புள்ளிவிவர முறைகளைப் பயன்படுத்துதல்.
இயந்திர கற்றல்: மாதிரிகளை உருவாக்க மற்றும் தரவுகளிலிருந்து கணிப்புகளை உருவாக்க இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துதல்.
டேட்டா மைனிங்: டேட்டா மைனிங் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி, தரவுக்குள் மறைந்திருக்கும் தகவல் மற்றும் உறவுகளைக் கண்டறியவும்.
Big Data பகுப்பாய்வுக் கருவிகள்
Apache Hadoop: சேமிப்பதற்கும் செயலாக்குவதற்கும் ஒரு விநியோகிக்கப்பட்ட தளம் big data.
Apache Spark: பெரிய அளவிலான தரவு செயலாக்கம் மற்றும் நிகழ்நேர பகுப்பாய்வுகளுக்கான வேகமாக விநியோகிக்கப்படும் கணினி அமைப்பு.
Apache Hive: வினவல்களைச் செயல்படுத்துவதற்கும் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் ஹடூப்பை அடிப்படையாகக் கொண்ட தரவு வினவல் கருவி big data.
R மற்றும் Python: சக்திவாய்ந்த நூலகங்கள் மற்றும் கருவிகளை வழங்கும், பகுப்பாய்வுகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படும் பிரபலமான நிரலாக்க மொழிகள் big data.
கட்டுரை இந்த முறைகள் மற்றும் கருவிகள் பற்றிய விரிவான தகவல்களை எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் நிஜ உலக பயன்பாடுகளுடன் வழங்கும். பல்வேறு களங்களில் அறிவார்ந்த முடிவெடுக்கும் மற்றும் மதிப்பு உருவாக்கத்தை செயல்படுத்தி, பெரிய அளவிலான தரவுகளிலிருந்து நுண்ணறிவுகளை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் பிரித்தெடுப்பதற்கும் இந்த முறைகள் மற்றும் கருவிகளை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது என்பதை ஆராய்வோம்.