Другие журналы

электронный журнал

МОЛОДЕЖНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ВЕСТНИК

Издатель ФГБОУ ВПО "МГТУ им. Н.Э. Баумана". Эл No. ФС77-51038. ISSN 2307-0609

Публикации с ключевым словом - «большие данные»

Найдено: 11
Big data. Актуальность и перспективы использования
# 06, июнь 2014
УДК: 004.6, 004.8
Латышева А. М.
Статья является обзорной по теме Big Data или Большие Данные. Кратко излагается суть и характеристики больших данных, источники  а также методики анализа больших данных. Приводятся количественные данные, характеризующие перспективу развития Big Data. Перечисляются свободные и относительно недорогие открытые системы, позволяющие анализировать Большие Данные. Предлагаются вниманию уже существующие проекты и стартапы, основанные на обработке больших данных.
Методы Apache Spark для решения агрегационных задач
# 10, октябрь 2016
УДК: 004.75+004.855.5
Чернобровкин С. В.
Речь в статье пойдет об инструменте обработки больших данных Apache Spark и о применении его для решения агрегационной задачи. На примере этой задачи будут рассмотрены методы, доступные в Apache Spark, интеграция инструмента с Python, а также основные принципы работы.
Обзор аналитической платформы KNIME
# 06, июнь 2015
УДК: 004.9
Сардарова М. Д.
Рассматриваемая аналитическая платформа KNIME предназначена для анализа данных и создания готовых аналитических решений. Платформа содержит инструменты для извлечения закономерностей из потока данных, преобразования данных, реализации алгоритмов интеллектуального анализа, а также средства визуализации результатов.
Обзор и сравнительный анализ систем управления нереляционными базами данных
# 05, май 2013
УДК: 004.65
Лисин С. И.
В статье дан краткий обзор наиболее популярных нереляционных СУБД, таких как MongoDB, CouchDB, Cassandra. Описаны характерные особенности данных СУБД и их недостатки. Проведены эксперименты над выбранными СУБД, в которых сравниваются скорости выполнения основных операций работы с данными (вставка, выбор, удаление) в зависимости от числа содержащихся в базе данных объектов. Также, для сравнения, аналогичные эксперименты проведены на реляционной СУБД Postgresql.
Обзор современных систем управления базами данных
# 09, сентябрь 2016
УДК: 004.65
Козлова И. К., Максименко Е. А.
В данной работе рассматриваются современные системы управления базами данных (СУБД). Авторы не только проводят сравнительный анализ актуальных СУБД, но и делают попытку предположить, что же станет с ними в будущем. В статье определяется дальнейшее направление развития СУБД и баз данных в целом. Используя литературно-аналитический метод изучения литературы по данной теме, авторы смогли узнать, в каком же направлении «движутся» СУБД, нужно ли уже сейчас изучать новые функции для работы с современными базами данных или их и вовсе следует заменить новейшими разработками в данной области.  
Организация Больших Данных Университета для их последующего использования в задачах Data Mining
# 05, май 2017
УДК: 004.624
Острикова О. С.
Статья посвящена выявлению накопленных в Университете данных, ранее неизвестных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений. Таким образом, достигнута очень важная цель: Все источники информации независимо от реального места расположения и типа хранилища доступны для пользователей из одной точки. Реализуется единый контекст доступа и механизм безопасности.
Практический Data Mining, как средство повышения эффективности организации
# 06, июнь 2017
УДК: 004.624
Острикова О. С.
Статья посвящена использованию средств аналитики для решения задачи управления организацией. Проводится анализ информационного потока организации, его объема и содержимого, который вследствие позволяет определить состояние реальных механизмов управления и проанализировать эффективность их использования. Рассматривается практический пример использования результатов анализа для принятия управленческих решений. 
Применение Apache Spark в задачах интеллектуального обучения в гибридных интеллектуальных информационных системах
# 05, май 2016
УДК: 004.75+004.855.5
Леонтьев А. В.
В данной статье рассматриваются возможности распределённой системы обработки больших данных Apache Spark применительно к машинному обучению, а также приводится список компонентов библиотек машинного обучения, встроенных в Apache Spark. В статье представлены результаты тестов для оценки производительности, масштабируемости и применимости Apache Spark задач интеллектуального обучения в гибридных интеллектуальных информационных системах на примере обучения многослойного персептрона (MLP) на множестве изображений рукописных десятичных цифр (Mnist). Так же приводится сравнение производительности Apache Spark и Theano/CUDA.
Проектирование многоагентных систем с применением Apache Storm
# 10, октябрь 2016
УДК: 004.4
Мялкин М. П.
Усложнение решаемых в современных условиях задач происходит на фоне все более резкого увеличения количества обрабатываемых данных, что приводит к тому, что классические методы поиска лучшего решения не всегда применимы. Одним из способов решения данной проблемы являются многоагентные системы, применение которых оказывается особенно эффективным в тех случаях, когда заведомо лучшего решения может не существовать или оно трудно вычислимо. Однако при реализации многоагентных систем возникают сложности, анализ которых проведен в статье. Показано, как агенты могут быть использованы в гибридных интеллектуальных системах, сочетающих в себе различные методы искусственного интеллекта, а также как для обработки большого количества постоянно поступающих данных можно использовать Apache Storm. В статье приводится обзор построения системы с помощью Apache Storm и его связь с многоагентными системами.
Способы работы с Big Data
# 11, ноябрь 2016
УДК: 004
Андосов А. И.
В статье дается определение понятия Big Data. Автор анализирует, с какой скорость увеличивается количество информации в мире, выявляет новые задачи, встающие перед человечеством при работе с Big Data. Автор уделяет основное внимание технологиям работы с Big Data. Поясняет основные принципы работы с Big Data. Останавливает свое внимание на наиболее популярных технических решениях: парадигме MapReduce, проекте Hadoop.
СУБД больших данных
# 12, декабрь 2016
УДК: 004.6
Ромичева Е. В.
Ежегодно объем информации, с обработкой которой приходится сталкиваться различным компаниям, сайтам и человеку в целом, неумолимо растет. И зачастую обычных средств обработки и хранения данных становится недостаточно, человек и машина не могут справиться с таким наплывом информации, нужны более современные и эффективные средства. Так, существуют различные СУБД, которые предназначены для работы с большими данными.
 
ПОИСК
 
elibrary crossref neicon rusycon
 
ЮБИЛЕИ
ФОТОРЕПОРТАЖИ
 
СОБЫТИЯ
 
НОВОСТНАЯ ЛЕНТА
18.12.2017
С 21 по 24 ноября 2017г. в МГТУ им. Н.Э. Баумана прошла XII Всероссийская инновационная молодежная научно-инженерная выставка «Политехника», посвященная 170-летию со дня рождения Н.Е. Жуковского в рамках Всероссийского инновационного молодежного научно-инженерного форума «Политехника».

11.10.2017
XII Всероссийская инновационная молодежная научно-инженерная выставка «ПОЛИТЕХНИКА», посвященная 170-летию со дня рождения Н.Е. Жуковского 21–24 ноября 2017 года г. Москва

25.05.2017
C 15 по 17 мая 2017г. в МГТУ им. Н.Э. Баумана прошел III этап (Всероссийский) Всероссийской студенческой олимпиады по физике (в технических вузах).

25.04.2017
С 12 по 14 апреля в МГТУ им. Н.Э. Баумана прошел Всероссийский этап Всероссийской олимпиады по безопасности жизнедеятельности.

4.04.2017
С 14 по 16 марта 2017г. в МГТУ им. Н.Э. Баумана прошел III (Всероссийский) тур Всероссийской студенческой олимпиады по иностранному языку (английский в технических вузах).




Авторы
Пресс-релизы
Библиотека
Конференции
Выставки
О проекте
Rambler's Top100
Телефон: +7 (499) 263-61-98
  RSS
© 2003-2017 «Молодежный научно-технический вестник» Тел.: +7 (499) 263-61-98