Реферат - методика анализа больших данных

ОГлавление

Введение 3
Тема: «Методика анализа больших данных» 5
Заключение 15
cписок использованных источников 18

Введение

Актуальность выбранной темы. Человек постоянно получает информацию из окружающей среды, обрабатывает ее и выявляет ключевые закономерности, что позволяет ему познавать мир. В процессе осмысления информации, ее анализа и применения на практике у человека формируются знания. Одинаковая информация может порождать различные знания у разных людей. Эти знания человек использует в своей деятельности. Для человека информация — это данные, которые уменьшают неопределенность, существующую до их получения.
Термин «информация» происходит от латинского слова informatio, что переводится как «сведение, разъяснение, ознакомление». С увеличением объемов информации, значительная часть которой представляет собой неструктурированные данные, вопросы правильной интерпретации информационных потоков становятся все более актуальными и сложными.
За последние десять лет объем обрабатываемых данных значительно возрос, в то время как стоимость их хранения значительно снизилась. Частные компании и исследовательские учреждения обрабатывают терабайты данных о взаимодействиях пользователей, бизнесе, социальных сетях и собирают данные с таких устройств, как мобильные телефоны и автомобили. Современная задача заключается в том, чтобы эффективно разобраться в этом океане данных, и здесь на помощь приходит аналитика больших данных.
Цель реферат – на основании литературных источников изучить методику анализа больших данных.
Объектом реферата являются большие данные.
Предметом реферата является изучение научных подходов к методике анализа больших данных.
Для реализации поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
–Изучить основные методы анализа больших данных;
–охарактеризовать методы анализа больших данных в облаке.
Методологическую основу реферата составляют общенаучные и специальные методы познания, в том числе методы теоретического анализа, диалектический, системный, конкретизации и обобщения,
Реферат включает в себя введение, основную часть, заключение и список использованных источников.

 

cписок использованных источников
1.Анализ данных [Текст]: учебное пособие для вузов / [Агеев Юрий Дмитриевич, Кавин Юрий Александрович, Павловский Игорь Станиславович др.]; Московский государственный институт международных отношений (университет) МИД России, Одинцовский филиал. ‒ Казань: Бук, 2018. ‒ 307 с.
2.Кузнецов, С. Ю. Интеллектуальный анализ данных [Текст]: учебное пособие / С. Ю. Кузнецов, А. В. Костикова, Ю. А. Сайкина; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Волгоградский государственный технический университет. ‒ Волгоград: Волгоградский государственный технический университет, 2019. ‒ 91 с. 
3.Кузнецова, Т. А. Анализ больших данных в промышленности: учеб. пособие для вузов. ‒ М.: Омега-Л, 2023. – 19 с.
4.Введение в анализ больших данных [Электронный ресурс]: учебно-методическое пособие для студентов специальности 1-40 05 01 «Информационные системы и технологии (по направлениям)» и 1-40 80 04 «Информатика и технологии программирования» дневной и заочной форм обучения / составитель Е. В. Комракова; Министерство образования Республики Беларусь, Учреждение образования «Гомельский государственный технический университет имени П. О. Сухого», Кафедра «Информационные технологии». ‒ Гомель: ГГТУ им. П. О. Сухого, 2023. ‒ 129 с.
5.Big Data = Большие данные: учеб. пособие / И. Б. Тесленко B56 [и др.]; Владим. гос. ун-т им. А. Г. и Н. Г. Столетовых. ‒ Владимир: Изд-во ВлГУ, 2021. ‒ 123 с.