Forwarded from Big Data & Fraud
#آموزشی
#بیگدیتا
بیگ دیتا چیست و چرا اهمیت دارد؟ ⭐️قسمت سوم⭐️
چرا بیگ دیتا باید برای شما مهم باشد؟
@BigDataMaster
مسئله واقعی این نیست که مقدار زیادی داده به دست آورید؛ این است که با آن چه می کنید. دیدگاه امیدوارانه این است که سازمان ها قادر به تحصیل داده از هر منبعی بوده، داده های مرتبط را تهیه کرده و آن را تحلیل کنند تا پاسخ سؤالاتی را بیابند که
1️⃣کاهش هزینه ها، 2️⃣ کاهش زمان، 3️⃣ توسعه محصولات جدید و پیشنهادات جدید، و 4️⃣ تصمیم گیری هوشمندانه تر کسب وکار را مقدور می سازند. برای مثال، با ترکیب بیگ دیتا و تحلیل های قوی، این امکان وجود دارد تا:
@BigDataMaster
⭕️ علت های اصلی شکست ها، مسائل و نقوص را در لحظه تعیین کرد تا سالانه تا میلیاردها دلار صرفه جویی کرد.
⭕️ مسیر وسیله های حمل بسته های تحویلی را زمانی که هنوز در جاده هستند، بهینه کرد.
⭕️ در چند دقیقه تمام سبد ریسک را دوباره حساب کرد.
⭕️ سریعاً مشتریانی که بیشترین اهمیت را دارند، شناسایی کرد.
@BigDataMaster
#بیگدیتا
بیگ دیتا چیست و چرا اهمیت دارد؟ ⭐️قسمت سوم⭐️
چرا بیگ دیتا باید برای شما مهم باشد؟
@BigDataMaster
مسئله واقعی این نیست که مقدار زیادی داده به دست آورید؛ این است که با آن چه می کنید. دیدگاه امیدوارانه این است که سازمان ها قادر به تحصیل داده از هر منبعی بوده، داده های مرتبط را تهیه کرده و آن را تحلیل کنند تا پاسخ سؤالاتی را بیابند که
1️⃣کاهش هزینه ها، 2️⃣ کاهش زمان، 3️⃣ توسعه محصولات جدید و پیشنهادات جدید، و 4️⃣ تصمیم گیری هوشمندانه تر کسب وکار را مقدور می سازند. برای مثال، با ترکیب بیگ دیتا و تحلیل های قوی، این امکان وجود دارد تا:
@BigDataMaster
⭕️ علت های اصلی شکست ها، مسائل و نقوص را در لحظه تعیین کرد تا سالانه تا میلیاردها دلار صرفه جویی کرد.
⭕️ مسیر وسیله های حمل بسته های تحویلی را زمانی که هنوز در جاده هستند، بهینه کرد.
⭕️ در چند دقیقه تمام سبد ریسک را دوباره حساب کرد.
⭕️ سریعاً مشتریانی که بیشترین اهمیت را دارند، شناسایی کرد.
@BigDataMaster
Forwarded from Big Data & Fraud
#آموزشی
#بیگدیتا
بیگ دیتا چیست و چرا اهمیت دارد؟ ⭐️قسمت چهارم و پایان⭐️
ادامه : چرا بیگ دیتا باید برای شما مهم باشد؟
@BigDataMaster
بیگ دیتا واژه ای است برای مجموع های از ست داده های بسیار بزرگ و پیچیده، که استفاده از ابزارهای مدیریت پایگاه داده در دست و یا برنامه های کاربردی سنتی پردازش داده، برای پردازش آنها دشوار خواهد بود. چالش ها شامل استخراج، Curation، ذخیره سازی، جستجو، اشتراک، انتقال، آنالیز و بصری سازی است. در سال 2012، محدودیت اندازه ست داده ها، با زمان پردازش معقول، بر اگزابایت، میلیون ترابایت، قرار داشت.
@BigDataMaster
کار با بیگ دیتا با استفاده از سیستم های مدیریت دیتابیس های رابطه ای و بسته های بصری سازی و تحلیل های دسکتاپ، دشوار بوده و نیازمند نرم افزار بسیار موازی در حال کار بر روی ده ها، صدها و یا حتی هزاران سرور هستند. آنچه که بیگ دیتا شناخته می شود، بنا بر قابلیت های سازمان مدیریت کننده آن، و قابلیت های برنامه های کاربردی که به طور سنتی در آن زمینه داده پردازش و تحلیل می کنند، متفاوت است. برای برخی سازمان ها، رویارویی با صدها گیگابایت داده برای اولین بار ممکن است نیاز به بازبینی آپشن های مدیریت داده را ایجاد کند. برای برخی دیگر، ممکن است تا ده ها و صدها ترابایت طول بکشد که سایز داده به موضوعی قابل توجه تبدیل شود.
@BigDataMaster
#بیگدیتا
بیگ دیتا چیست و چرا اهمیت دارد؟ ⭐️قسمت چهارم و پایان⭐️
ادامه : چرا بیگ دیتا باید برای شما مهم باشد؟
@BigDataMaster
بیگ دیتا واژه ای است برای مجموع های از ست داده های بسیار بزرگ و پیچیده، که استفاده از ابزارهای مدیریت پایگاه داده در دست و یا برنامه های کاربردی سنتی پردازش داده، برای پردازش آنها دشوار خواهد بود. چالش ها شامل استخراج، Curation، ذخیره سازی، جستجو، اشتراک، انتقال، آنالیز و بصری سازی است. در سال 2012، محدودیت اندازه ست داده ها، با زمان پردازش معقول، بر اگزابایت، میلیون ترابایت، قرار داشت.
@BigDataMaster
کار با بیگ دیتا با استفاده از سیستم های مدیریت دیتابیس های رابطه ای و بسته های بصری سازی و تحلیل های دسکتاپ، دشوار بوده و نیازمند نرم افزار بسیار موازی در حال کار بر روی ده ها، صدها و یا حتی هزاران سرور هستند. آنچه که بیگ دیتا شناخته می شود، بنا بر قابلیت های سازمان مدیریت کننده آن، و قابلیت های برنامه های کاربردی که به طور سنتی در آن زمینه داده پردازش و تحلیل می کنند، متفاوت است. برای برخی سازمان ها، رویارویی با صدها گیگابایت داده برای اولین بار ممکن است نیاز به بازبینی آپشن های مدیریت داده را ایجاد کند. برای برخی دیگر، ممکن است تا ده ها و صدها ترابایت طول بکشد که سایز داده به موضوعی قابل توجه تبدیل شود.
@BigDataMaster
Forwarded from رضا بابایی کیا
new_features2.pdf
441.8 KB
امکانات و افزونه های جدید Oracle 12C Release2
برنامه نویسی اندروید با پایتون.pdf
5.9 MB
برنامه نویسی اندروید با پایتون @BIMining
Forwarded from مهندسی و علم داده
نمودار مقایسه محبوبترین زبانهای برنامه نویسی تا مارس 2017 @BIMining
Forwarded from Deleted Account
What is Hyperion?
Hyperion is a database that allows you to access the data very quickly. The company was bought by Oracle in 2007 and Oracle has continued to improve the product.The Fancy name of Hyperion is Business Intelligence and it aims to support better business decision-making.
Thus a BI system can be called a decision support system (DSS). Though the term business intelligence is sometimes used as a synonym for competitive intelligence, because they both support decision making, BI Uses technologies, processes, and application to analyze mostly internal, structured data and business processes while competitive intelligence gathers, analyzes and disseminates information with a topical focus on company competitors.
Hyperion is a database that allows you to access the data very quickly. The company was bought by Oracle in 2007 and Oracle has continued to improve the product.The Fancy name of Hyperion is Business Intelligence and it aims to support better business decision-making.
Thus a BI system can be called a decision support system (DSS). Though the term business intelligence is sometimes used as a synonym for competitive intelligence, because they both support decision making, BI Uses technologies, processes, and application to analyze mostly internal, structured data and business processes while competitive intelligence gathers, analyzes and disseminates information with a topical focus on company competitors.
Forwarded from Deleted Account
What are the features of NoSQL?
When compared to relational databases, NoSQL databases are more scalable and provide superior performance, and their data model addresses several issues that the relational model is not designed to address:
Large volumes of structured, semi-structured, and unstructured data
Agile sprints, quick iteration, and frequent code pushes
Object-oriented programming that is easy to use and flexible
Efficient, scale-out architecture instead of expensive, monolithic architecture
When compared to relational databases, NoSQL databases are more scalable and provide superior performance, and their data model addresses several issues that the relational model is not designed to address:
Large volumes of structured, semi-structured, and unstructured data
Agile sprints, quick iteration, and frequent code pushes
Object-oriented programming that is easy to use and flexible
Efficient, scale-out architecture instead of expensive, monolithic architecture
Forwarded from Deleted Account
😕سوال1: از چه سایتی میتونم تمام مقالات پولی رو به رایگان و بدون هیچ محدودیتی و به سرعت دانلود کنم؟
👌جواب: سایت روسی زیر این امکان رو برای تمامی محققین جهان فراهم کرده
www.sci-hub.cc
😕سوال2: از چه سایتهایی میتونم به متن کامل پایان نامه ها دسترسی پیدا کنم؟
👌جواب: به سایتهای زیر مراجعه فرمایید
search.proquest.com/dissertations/advanced?accountid=14511
discovery.ucl.ac.uk/
ethos.bl.uk/
www.dart-europe.eu/basic-search.php
www.ndltd.org/resources/find-etds
😕سوال3: از کجا میتونم ایمپکت فاکتور یک مجله رو پیدا کنم؟
👌جواب: برای دسترسی به ضریب تاثیر IF یک مجله می تونید به سایت های معتبری چون SJR , Bioxbio مراجعه کنید
SJR:
www.scimagojr.com
Bioxbio:
www.bioxbio.com
CiteFactor:
www.citefactor.com
😕سوال4: چطور میتونم مقاله ام رو قبل از اینکه به ژورنالی بفرستم به لحاظ پلاجیاریزم چک کنم تا مطمئن بشم جملات مقاله ی من با هیچ یک از جملات سایر مقالات مشابهتی نداره؟
👌جواب: از سایتهای زیر جهت بررسی جملات مقاله قبل از سابمیت استفاده نمایید
www.turnitin.com
www.ithenticate.com
www.writecheck.com
😕سوال5: من مقاله ام رو نوشتم اما نمیدونم به کدوم ژورنال بفرستم؟
👌جواب: در سایت های زیر می توانید با وارد کردن عنوان مقاله، چکیده و کلید واژه ها ژورنال های مرتبط و نزدیک به موضوع خود را پیدا کنید.
http://journalfinder.elsevier.com/#results
https://www.springer.com/gp/authors-editors/journal-author/journal-author-helpdesk/preparation/1276
https://www.edanzediting.com/journal-selector
@ComputerResearch
👌جواب: سایت روسی زیر این امکان رو برای تمامی محققین جهان فراهم کرده
www.sci-hub.cc
😕سوال2: از چه سایتهایی میتونم به متن کامل پایان نامه ها دسترسی پیدا کنم؟
👌جواب: به سایتهای زیر مراجعه فرمایید
search.proquest.com/dissertations/advanced?accountid=14511
discovery.ucl.ac.uk/
ethos.bl.uk/
www.dart-europe.eu/basic-search.php
www.ndltd.org/resources/find-etds
😕سوال3: از کجا میتونم ایمپکت فاکتور یک مجله رو پیدا کنم؟
👌جواب: برای دسترسی به ضریب تاثیر IF یک مجله می تونید به سایت های معتبری چون SJR , Bioxbio مراجعه کنید
SJR:
www.scimagojr.com
Bioxbio:
www.bioxbio.com
CiteFactor:
www.citefactor.com
😕سوال4: چطور میتونم مقاله ام رو قبل از اینکه به ژورنالی بفرستم به لحاظ پلاجیاریزم چک کنم تا مطمئن بشم جملات مقاله ی من با هیچ یک از جملات سایر مقالات مشابهتی نداره؟
👌جواب: از سایتهای زیر جهت بررسی جملات مقاله قبل از سابمیت استفاده نمایید
www.turnitin.com
www.ithenticate.com
www.writecheck.com
😕سوال5: من مقاله ام رو نوشتم اما نمیدونم به کدوم ژورنال بفرستم؟
👌جواب: در سایت های زیر می توانید با وارد کردن عنوان مقاله، چکیده و کلید واژه ها ژورنال های مرتبط و نزدیک به موضوع خود را پیدا کنید.
http://journalfinder.elsevier.com/#results
https://www.springer.com/gp/authors-editors/journal-author/journal-author-helpdesk/preparation/1276
https://www.edanzediting.com/journal-selector
@ComputerResearch
Forwarded from Deleted Account
For which projects did use NoSQL databases and for what kind of problems?
It is hardly possible to name a project for which a NoSQL database would be useless, except for a blog or a home page. As the main use cases for NoSQL stores I would mention the following tasks:
● collecting and analyzing large volumes of data
● scaling large historical databases
● building interactive applications for which performance and fast response time to users’ actions are crucial
The major “drawback” of NoSQL architecture is the absence of ACID engine that provides a verification of transaction. It means that financial operations or user registration should be better performed by RDBMS like Oracle or MS SQL. However, absence of ACID allows for significant acceleration and decentralization of NoSQL databases which are their major advantages. The bottom line, non-relational databases are much faster in general, and they pay for it with a fraction of their reliability. Is it a good tradeoff? Depends on the task.
It is hardly possible to name a project for which a NoSQL database would be useless, except for a blog or a home page. As the main use cases for NoSQL stores I would mention the following tasks:
● collecting and analyzing large volumes of data
● scaling large historical databases
● building interactive applications for which performance and fast response time to users’ actions are crucial
The major “drawback” of NoSQL architecture is the absence of ACID engine that provides a verification of transaction. It means that financial operations or user registration should be better performed by RDBMS like Oracle or MS SQL. However, absence of ACID allows for significant acceleration and decentralization of NoSQL databases which are their major advantages. The bottom line, non-relational databases are much faster in general, and they pay for it with a fraction of their reliability. Is it a good tradeoff? Depends on the task.
Forwarded from Deleted Account
Data Warehouse vs Big “Data Lake”. What are the similarities and what are the differences?
Even though Big “Data Lake” is a metaphor, I do not really like it.
This name highlights that it is something limited, isolated from other systems. I would better call this concept a “Big Data Ocean”, because the data added to the system can interact with the surrounding systems. In my opinion, data warehouses are a bit outdated. At the earlier stage, such systems enabled companies to aggregate a lot of data in one central storage and arrange this data. All this was done with the acceptable speed. Now there are a lot of cheap storage solutions, so we can keep enormous volumes of data and process it much faster than with data warehouses.
The possibility to store large volumes of data is a common feature of data warehouses and a Big “Data Lake”. With a flexible architectures and broad capabilities for data analysis and discovery, a Big “Data Lake” provides a wider range of business opportunities. A modern company should adjust to changes very fast. The structure that was good yesterday may become a limitation today.
Even though Big “Data Lake” is a metaphor, I do not really like it.
This name highlights that it is something limited, isolated from other systems. I would better call this concept a “Big Data Ocean”, because the data added to the system can interact with the surrounding systems. In my opinion, data warehouses are a bit outdated. At the earlier stage, such systems enabled companies to aggregate a lot of data in one central storage and arrange this data. All this was done with the acceptable speed. Now there are a lot of cheap storage solutions, so we can keep enormous volumes of data and process it much faster than with data warehouses.
The possibility to store large volumes of data is a common feature of data warehouses and a Big “Data Lake”. With a flexible architectures and broad capabilities for data analysis and discovery, a Big “Data Lake” provides a wider range of business opportunities. A modern company should adjust to changes very fast. The structure that was good yesterday may become a limitation today.