Робота з великими даними

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorКоваль, Олександр Васильович
dc.contributor.authorФедорова, Наталія Володимирівна
dc.contributor.authorВарава, Іван Андрійович
dc.contributor.authorГагарін, Олександр Олександрович
dc.contributor.authorОлєнєва, Ксенія Миколаївна
dc.contributor.authorМінералова, Валентина Олегівна
dc.date.accessioned2024-11-22T09:35:38Z
dc.date.available2024-11-22T09:35:38Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractПідручник призначено для здобувачів вищої̈ освіти першого (бакалаврського) та другого (магістерського) рівнів за спеціальністю 121 «Інженерія програмного забезпечення». Підручник є загальним для студентів денної та заочної форм навчання та надає допомогу з вивчення питань і при самостійній роботі по дисциплінах бакалаврського рівня «Сховища даних для бізнес аналітики» та магістерського рівня «Оброблення надвеликих масивів даних», «Інженерія даних та знань». У підручнику приділено увагу сучасним аспектам при роботі з великими даними, виокремлюючи з них актуальні та необхідні студентам для засвоєння дисциплін. Перший розділ підручника коротко розповідає про роль великих даних у сучасних житті та діяльності людини, а також яку роль відіграють великі масиви даних в енергетичній галузі. Другий розділ підручника детально розглядає методи та технології обробки великих масивів даних, пояснюються принципи роботи, методи аналізу, техніки та алгоритми для візуалізації, представлення даних. Окремо в розділі розглядаються інструменти Data Science, як невід’ємна та важлива складова сучасної аналітичної діяльності. Також розглянуто поняття «сховища даних»: їх призначення та принципи роботи з ними. У третьому розділі підручника розглядається поняття «знання», а також методи та засоби управління знаннями, тобто методи опису знань, онтологічні моделі та семантичне моделювання при роботі зі знаннями, та окремо розглядається мова SPARQL, як один із найпоширеніших інструментів для роботи зі знаннями. В останньому – четвертому – розділі підручника детально розглядається поняття «семантичного вебу», зокрема: можливості автоматизації, налаштування та адаптації збору даних, а також аналіз та надання рекомендацій для прогнозних рішень. Кожен розділ підручника містить контрольні питання до розділу та практичні завдання для студентів.
dc.description.abstractotherThe textbook is intended for students of higher education of the first (bachelor's) and second (master's) levels in the specialty 121 "Software engineering". The textbook is common for full-time and part-time students and helps in studying questions and independent work in the disciplines of the bachelor's level "Data warehouses for business analytics" and the master's level "Processing of ultra-large data arrays", "Data and knowledge engineering". The textbook pays attention to the modern aspects of working with big data, highlighting the relevant and necessary for students to learn the disciplines. The first chapter of the textbook briefly tells about the role of big data in modern human life and activities, as well as the role of large data sets in the energy industry. The second section of the textbook examines in detail methods and technologies for processing large data sets, explains the principles of operation, methods of analysis, techniques and algorithms for visualization and data presentation. Data Science tools are considered separately in the section, as an integral and important component of modern analytical activity. The concept of "data warehouses": their purpose and the principles of working with them are also considered. The third chapter of the textbook examines the concept of "knowledge", as well as methods and means of knowledge management, i.e. methods of knowledge description, ontological models and semantic modeling when working with knowledge, and separately considers the SPARQL language as one of the most common tools for working with knowledge. In the last - fourth - section of the textbook, the concept of the "semantic web" is considered in detail, in particular: the possibilities of automation, customization and adaptation of data collection, as well as analysis and provision of recommendations for predictive solutions. Each chapter of the textbook contains control questions for the chapter and practical tasks for students.
dc.format.extent355 с.
dc.identifier.citationРобота з великими даними [Електронний ресурс] : підруч. для здобувачів ступеня бакалавра та магістра за спец. 121 Інженерія програмного забезпечення / О. В. Коваль, Н. В. Федорова, І. А. Варава, О. О. Гагарін, К. М. Олєнєва, В. О. Мінералова ; КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Електрон. текст. дані (1 файл: 14,67 Мбайт). – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024. – 355 с. – Назва з екрана.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/70749
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectBig Data
dc.subjectData Science
dc.subjectData Analytics
dc.subjectSemantic Web
dc.subject.udc004.6
dc.titleРобота з великими даними
dc.typeBook

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Pidruchnyk_Robota_z_velykymy_danymy.pdf
Розмір:
14.67 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Навчально-методичні матеріали (ІПЗЕ)