Джон Келлехер

    Анна Соколовадәйексөз қалдырдыбылтырғы жыл
    Вместе эти факторы означают, что сейчас процесс сбора, хранения и обработки данных стал как никогда ранее доступен для организаций
    Vitali Giskoдәйексөз қалдырды2 жыл бұрын
    Машинное обучение фокусируется на разработке и оценке алгоритмов выявления закономерностей в данных. Глубинный анализ данных, как правило, предполагает анализ структурированных данных и часто подразумевает акцент на коммерческих приложениях. Наука о данных учитывает и то и другое, при этом охватывает и другие проблемы: очистку и преобразование неструктурированных веб-данных и информации из социальных сетей, хранение и обработку больших неструктурированных наборов данных и вопросы, связанные с этикой и регулированием.
    Надя Шуминадәйексөз қалдырды2 жыл бұрын
    Используя науку о данных, мы можем выявлять различные типы закономерностей. Например, нам понадобилось выявить закономерности, которые помогут идентифицировать группы клиентов, демонстрирующих сходное поведение и вкусы.
    Надя Шуминадәйексөз қалдырды2 жыл бұрын
    лючевое событие в этой сфере произошло в 1970 г., когда Эдгар Кодд опубликовал статью с описанием реляционной модели данных, которая совершила переворот в том, как именно данные хранятся, индексируются и извлекаются из баз.
    Надя Шуминадәйексөз қалдырды2 жыл бұрын
    Реляционная модель позволила извлекать данные из базы путем простых запросов, которые определяли, что нужно пользователю, не требуя от него знания о внутренней структуре данных или о том, где они физически хранятся.
    Надя Шуминадәйексөз қалдырды2 жыл бұрын
    Реляционная модель позволила извлекать данные из базы путем простых запросов, которые определяли, что нужно пользователю, не требуя от него знания о внутренней структуре данных или о том, где они физически хранятся
    Надя Шуминадәйексөз қалдырды2 жыл бұрын
    Частично проблема была в том, что данные обычно хранились в многочисленных разрозненных базах в рамках одной организации. Другая трудность заключалась в том, что базы были оптимизированы для хранения и извлечения данных — действий, которые характеризуются большими объемами простых операций, таких как SELECT, INSERT, UPDATE и DELETE
    Надя Шуминадәйексөз қалдырды2 жыл бұрын
    Организация хранилищ данных — это процесс агрегирования и анализа данных для поддержки принятия решений. Основная задача этого процесса — создание хорошо спроектированного централизованного банка данных, который тоже иногда называется хранилищем
    Надя Шуминадәйексөз қалдырды2 жыл бұрын
    Извлечение, преобразование и загрузка (ETL) — это термин, используемый для описания стандартных процессов и инструментов для сопоставления, объединения и перемещения данных между базами.
    Надя Шуминадәйексөз қалдырды2 жыл бұрын
    Типичные операции, выполняемые в хранилище данных, отличаются от операций в стандартной реляционной базе данных. Для их описания используется термин интерактивная аналитическая обработка (OLAP)
fb2epub
Файлдарды осы жерге салыңыз, бір әрекетте 5 кітаптан асыруға болмайды