Методики та програмні техніки аналітики великих даних

Abstract

Бакалаврська робота на тему - Методики та програмні техніки аналітики великих даних .Метою роботи є аналіз сучасних підходів до обробки великих даних, оцінка ефективності популярних інструментів і фреймворків, таких як Apache Hadoop, Apache Spark, TensorFlow, Pandas і Dask, а також надання рекомендацій щодо їх застосування в реальних сценаріях. Об'єкт дослідження процеси аналітики великих даних у сучасних інформаційних системах. Предмет дослідження методики, програмні техніки та інструменти, що використовуються Результати дослідження изначено та класифіковано основні методики аналітики великих даних, описано сучасні програмні інструменти й технології, рекомендовано найефективніші інструменти для практичного використання. У першому розділі розглядаються основи аналітики великих даних, включаючи визначення великих даних, концепції аналітики та вимоги для успішної реалізації аналітичних проєктів. Другий розділ присвячений інфраструктурі та застосуванню аналітики великих даних, з фокусом на створення потужної інфраструктури, використання Hadoop і MapReduce для обробки даних, а також ролі фахівців із досвідом аналітики. Третій розділ зосереджується на програмних підходах до аналітики, аналізуючи функції систем, приклади програмування та порівняльний аналіз різних технік. Узагальнено ключові результати та окреслено перспективи розвитку методик аналітики великих даних.