BD-101 Лаборатория для экспериментов с большими данными
модель :
BD-101
Большие данные - это область, которая включает в себя извлечение, хранение, извлечение и анализ наборов данных, особенно тех, которые слишком объемны и сложны для обработки традиционным прикладным программным обеспечением для обработки данных. С появлением технологических достижений, а также доступности и прозрачности информации, анализ больших данных становится все более заметным и преобладающим в современных исследованиях, и все больше и больше отраслей применяют анализ больших данных для создания стратегической и операционной ценности.
Было разработано несколько методов статистического анализа данных для анализа наборов данных большого объема, разнообразия и скорости. По мере распространения «больших данных» методы статистического анализа данных становятся одним из наиболее определяющих факторов при определении того, является ли набор данных ценным с точки зрения работоспособности, своевременности и предсказуемости. В результате спрос на специалистов по данным на сегодняшнем рынке труда растет и будет продолжать расти.
В отличие от традиционного оборудования для работы с большими данными, это учебное оборудование для работы с большими данными представляет собой легкое оборудование для работы с большими данными, спроектированное с гибкими возможностями. Просто включите его, и класс сразу же превратится в лабораторию больших данных. Благодаря нашей функции быстрого поиска и устранения неисправностей пользователь может легко восстановить систему в несколько шагов, если возникнет сбой. Студенты могут изучить всю экосистему больших данных и работу нашего оборудования с помощью прилагаемого всеобъемлющего учебника по большим данным.
Было разработано несколько методов статистического анализа данных для анализа наборов данных большого объема, разнообразия и скорости. По мере распространения «больших данных» методы статистического анализа данных становятся одним из наиболее определяющих факторов при определении того, является ли набор данных ценным с точки зрения работоспособности, своевременности и предсказуемости. В результате спрос на специалистов по данным на сегодняшнем рынке труда растет и будет продолжать расти.
В отличие от традиционного оборудования для работы с большими данными, это учебное оборудование для работы с большими данными представляет собой легкое оборудование для работы с большими данными, спроектированное с гибкими возможностями. Просто включите его, и класс сразу же превратится в лабораторию больших данных. Благодаря нашей функции быстрого поиска и устранения неисправностей пользователь может легко восстановить систему в несколько шагов, если возникнет сбой. Студенты могут изучить всю экосистему больших данных и работу нашего оборудования с помощью прилагаемого всеобъемлющего учебника по большим данным.
1. Эксперименты по Python
(1) Введение в Python
(2) Веб-парсинг с помощью Python
(3) Обработка данных
2. Эксперименты по Yarn
(1) Конфигурация Yarn
(2) Процесс завершения
(3) Эксперимент посравнению конфигурации
3. Эксперимент по Hive / HBase
(1) Hive / MySQL
(2) Hbase / NoSQL
(3) Эксперимент посравнению баз данных
4. Spark и Zeppelin
(1) Факторизация матрицы методом наименьших квадратов
(2) Дерево решений
(3) Поток данных
(4) Устойчивый распределенный набор данных
(5) Машина опорных векторов
(6) Бинарная классификация
(7) Наивный байесовский двоичный код
(8) Средний сдвиг
(9) Регрессия дерева решений
5. Связанные с ИИ
(1) Нейронные сети
(2) Распознавание лиц
(1) Введение в Python
(2) Веб-парсинг с помощью Python
(3) Обработка данных
2. Эксперименты по Yarn
(1) Конфигурация Yarn
(2) Процесс завершения
(3) Эксперимент посравнению конфигурации
3. Эксперимент по Hive / HBase
(1) Hive / MySQL
(2) Hbase / NoSQL
(3) Эксперимент посравнению баз данных
4. Spark и Zeppelin
(1) Факторизация матрицы методом наименьших квадратов
(2) Дерево решений
(3) Поток данных
(4) Устойчивый распределенный набор данных
(5) Машина опорных векторов
(6) Бинарная классификация
(7) Наивный байесовский двоичный код
(8) Средний сдвиг
(9) Регрессия дерева решений
5. Связанные с ИИ
(1) Нейронные сети
(2) Распознавание лиц
1. Автономная система
(1) Автономная операционная система без необходимости в установке дополнительного аппаратного / программного обеспечения.
(2) Архитектура легко перемещаемого шкафа, удобного для обучения в любом классе без специальных настроек.
2. Круглосуточная система мониторинга, работающая 7 дней в неделю
(1) Проверка и обновление ЦП, сети, состояния аппаратного обеспечения в режиме реального времени посредством круглосуточной системы мониторинга, работающей 7 дней в неделю
(2) Кнопка обновления, которая может обновить данные в режиме реального времени, на панелимонитора.
3. Комплексное обучение по экосистеме больших данных
(1) Автономный сервер больших данных, который предоставляет более 20 примеров из практики с пошаговыми инструкциями для эксперимента.
(2) Включая необходимое введение в большие данные и инструкции, т.е. Hadoop, Yarn, Spark, Hive, HBase, и т.д.
4. Дружественный интерфейс
Просто выполняйте эксперименты через web-IDE, без сложной настройки параметров и операционной системы.
5. Быстрый поиск и устранение неисправностей
С легкостью восстанавливайте неупорядоченные узлы до значений по умолчанию с помощью функции сброса системы, не тратя много времени на устранение проблем.
6. Генератор случайных чисел
6 различных моделей генераторов случайных чисел. Один клик генерирует доступные данные для соответствующих алгоритмов.
7. Применение больших данных и расширение до искусственного интеллекта (ИИ)
(1) Система может быть расширена как ядро для обучения в области больших данных, ИИ и т.д.
(2) Система может использоваться как инструмент для пользователей для разработки алгоритма анализа данных, собранных из других источников.
(1) Автономная операционная система без необходимости в установке дополнительного аппаратного / программного обеспечения.
(2) Архитектура легко перемещаемого шкафа, удобного для обучения в любом классе без специальных настроек.
2. Круглосуточная система мониторинга, работающая 7 дней в неделю
(1) Проверка и обновление ЦП, сети, состояния аппаратного обеспечения в режиме реального времени посредством круглосуточной системы мониторинга, работающей 7 дней в неделю
(2) Кнопка обновления, которая может обновить данные в режиме реального времени, на панелимонитора.
3. Комплексное обучение по экосистеме больших данных
(1) Автономный сервер больших данных, который предоставляет более 20 примеров из практики с пошаговыми инструкциями для эксперимента.
(2) Включая необходимое введение в большие данные и инструкции, т.е. Hadoop, Yarn, Spark, Hive, HBase, и т.д.
4. Дружественный интерфейс
Просто выполняйте эксперименты через web-IDE, без сложной настройки параметров и операционной системы.
5. Быстрый поиск и устранение неисправностей
С легкостью восстанавливайте неупорядоченные узлы до значений по умолчанию с помощью функции сброса системы, не тратя много времени на устранение проблем.
6. Генератор случайных чисел
6 различных моделей генераторов случайных чисел. Один клик генерирует доступные данные для соответствующих алгоритмов.
7. Применение больших данных и расширение до искусственного интеллекта (ИИ)
(1) Система может быть расширена как ядро для обучения в области больших данных, ИИ и т.д.
(2) Система может использоваться как инструмент для пользователей для разработки алгоритма анализа данных, собранных из других источников.
