Видеоуроки по BIG DATA. Основы работы с массивами больших данных.
══════════════
https://vk.com/wall-51126445_22125
══════════════
#bigdata #данные #бд #алгоритмы
══════════════
https://vk.com/wall-51126445_22125
══════════════
#bigdata #данные #бд #алгоритмы
Big Data — обозначение структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия, эффективно обрабатываемых горизонтально масштабируемыми программными инструментами, появившимися в конце 2000-х годов и альтернативных традиционным системам управления базами данных и решениям класса Business Intelligence.
В широком смысле о «больших данных» говорят как о социально-экономическом феномене, связанном с появлением технологических возможностей анализировать огромные массивы данных, в некоторых проблемных областях — весь мировой объём данных, и вытекающих из этого трансформационных последствий.
Смотреть: https://vk.com/wall-51126445_36609
#научные_фильмы #программирование #bigdata #бд #базы_данных
В широком смысле о «больших данных» говорят как о социально-экономическом феномене, связанном с появлением технологических возможностей анализировать огромные массивы данных, в некоторых проблемных областях — весь мировой объём данных, и вытекающих из этого трансформационных последствий.
Смотреть: https://vk.com/wall-51126445_36609
#научные_фильмы #программирование #bigdata #бд #базы_данных
Основы_технологий_баз_данных_учебное_пособие_2020_Новиков.pdf
2.8 MB
Основы технологий баз данных: учебное пособие [2020] Новиков
Материал первой части учебного пособия составляет основу для базового курса и содержит краткий обзор требований и критериев оценки СУБД и баз данных, теоретическую реляционную модель данных, основные конструкции языка запросов SQL, организацию доступа к базе данных PostgreSQL, вопросы проектирования приложений и основные расширения, доступные в системе PostgreSQL. Вторая часть, добавленная в настоящем издании, содержит материал, который будет полезен разработчикам баз данных и СУБД. В ней подробно рассматриваются структуры хранения, методы выполнения и оптимизации запросов, дополнительные возможности языка SQL, средства поддержки согласованности и надежности. Рассмотрены средства программирования серверов баз данных, средства расширения функциональности PostgreSQL, вопросы создания систем с репликацией, параллельных и распределенных систем баз данных. Для программистов и студентов. #sql #PostgreSQL #bigdata #datascience
Материал первой части учебного пособия составляет основу для базового курса и содержит краткий обзор требований и критериев оценки СУБД и баз данных, теоретическую реляционную модель данных, основные конструкции языка запросов SQL, организацию доступа к базе данных PostgreSQL, вопросы проектирования приложений и основные расширения, доступные в системе PostgreSQL. Вторая часть, добавленная в настоящем издании, содержит материал, который будет полезен разработчикам баз данных и СУБД. В ней подробно рассматриваются структуры хранения, методы выполнения и оптимизации запросов, дополнительные возможности языка SQL, средства поддержки согласованности и надежности. Рассмотрены средства программирования серверов баз данных, средства расширения функциональности PostgreSQL, вопросы создания систем с репликацией, параллельных и распределенных систем баз данных. Для программистов и студентов. #sql #PostgreSQL #bigdata #datascience
Наука_о_данных_Учебный_курс_2020_Стивен_С_Скиена.pdf
31.2 MB
📘 Наука о данных. Учебный курс [2020] Стивен С. Скиена
Емкость компьютерных хранилищ увеличивается экспоненциально; хранение данных сейчас стало настолько дешевым, что компьютерным системам почти невозможно ничего забыть. Сенсорные устройства все шире и шире контролируют все, за чем только можно наблюдать: потоки видео, действия в социальных сетях и местоположение всего, что перемещается. Сетевая вычислительная среда позволяет использовать огромные количества машин для манипулирования этими данными. Каждый раз, когда вы осуществляете поиск в Google, задействуются сотни компьютеров, тщательно исследующие все ваши предыдущие действия, только для того, чтобы решить, какая реклама является наилучшей для демонстрации именно вам. Результатом всего этого стало рождение науки о данных - новой области, посвященной максимизации значения обширных коллекций информации. Как дисциплина, наука о данных находится где-то на пересечении статистики, информатики и машинного обучения. #анализ_данных #python #bigdata #статистика
Емкость компьютерных хранилищ увеличивается экспоненциально; хранение данных сейчас стало настолько дешевым, что компьютерным системам почти невозможно ничего забыть. Сенсорные устройства все шире и шире контролируют все, за чем только можно наблюдать: потоки видео, действия в социальных сетях и местоположение всего, что перемещается. Сетевая вычислительная среда позволяет использовать огромные количества машин для манипулирования этими данными. Каждый раз, когда вы осуществляете поиск в Google, задействуются сотни компьютеров, тщательно исследующие все ваши предыдущие действия, только для того, чтобы решить, какая реклама является наилучшей для демонстрации именно вам. Результатом всего этого стало рождение науки о данных - новой области, посвященной максимизации значения обширных коллекций информации. Как дисциплина, наука о данных находится где-то на пересечении статистики, информатики и машинного обучения. #анализ_данных #python #bigdata #статистика