Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Обучение на больших данных

379 байт добавлено, 19:30, 4 сентября 2022
м
rollbackEdits.php mass rollback
::<tex>MP=(Name, Prop)</tex>
* <tex>Name</tex> {{---}} уникальное имя мета-профайла, <tex>Name \in Namespace</tex>, где <tex>Namespace</tex> {{---}} все возможные имена объектов;
* <tex>Prop</tex> {{---}} множество атрибутов мета-профайла <tex>\{p_1, \dots, p_n\} | \forall p_i \in Prop: i=\{1, \dots, n\}</tex>. <tex>p_i=(PName_i, PType_i, P_i, PF_i)</tex>:
** <tex>PName_i</tex> {{---}} уникальное имя атрибута, <tex>PName_i \in PNamespace</tex>, где <tex>PNamespace</tex> {{---}} все возможные имена атрибутов.
** <tex>PType_i</tex> {{---}} простой тип данных, <tex>PType_i \in Plaintypes</tex>, где <tex>Plaintypes</tex> {{---}} все возможные типы данных. Важно, что типы являются простыми, то есть числами, символами или строками.
== Практическое применение Big Data ==
На сегодняшний день работа с большими данными популярна во многих рабочих сферах. Как правило, алгоритмы бизнес-приложения обрабатывают огромные потоки данных из различных источников, после чего создается предсказание следующего предполагаемого события. Программисты бизнес-приложений получают в два раза больше программистов других приложений. А программист бизнес-приложений, умеющий работать с большими данными по методологии SCRUM, получает ещё больше.
Можно выделить несколько областей, где использование больших данных набирает популярность:
* Бизнес и Маркетинг. С помощью анализа последних произведенных транзакций алгоритмы с достаточно высокой точностью могут предсказать повышение спроса на определенный товар;
1632
правки

Навигация