Перейти до головного вмісту
Українська (uk)
Русский (ru)
Українська (uk)
Deutsch (de_old)
English (de)
English (en)
Español - Internacional (es)
Français (fr)
Italiano (it)
Polski (pl)
Вхід
Великі дані. Наука п ...
Пошук курсів
Курси
Факультети, кафедри
Математичний факультет
Кафедра комп'ютерних наук
Великі дані. Наука про дані.
Модуль 2. Методи роботи з Big Data
Аналитический обзор рынка Big Data
Аналитический обзор рынка Big Data
Клацніть посилання
http://habrahabr.ru/company/moex/blog/256747/
щоб відкрити ресурс.
Попередня секція
Лекція 4.
Наступна секція
Apache Hadoop. Часть 1. Развертывание кластера
Перейти до...
Перейти до...
Форум новин
Система оцінювання
Робоча програма
Список літератури
Питання для самоперевірки
Силабус
Визначення "Науки про дані"
Самостійна робота 1
Самостійна робота 2.
Лабораторна робота 1
Самостійна робота 3
Встановлення та базові операції при роботі у RapidMiner
Відеоуроки RapidMiner
Підручник з RapidMiner
Лабораторна робота 2
Лекція 1
Вступ до Semantic Web
Связанные открытые данные - что это?
RDF - быстрый старт
Семантическое моделирование
Еще больше семантики - RDFS и OWL
Запросы к ресурсам - введение в SPARQL
Лекція 2
Пример изготовления 5 Star набора связанных данных: метеорологические данные
Лекція 3
Матеріали до лабораторної роботи 3
Самостійна робота 4
Лабораторна робота 3
Лекція 4.
Apache Hadoop. Часть 1. Развертывание кластера
Apache Hadoop. Часть 2. Сбор данных через Flume
Apache Hadoop. Часть 3. Обработка данных с Pig
Apache Hadoop. Критика
Emerging Ecosystem: Data Science and Machine Learning Software, Analyzed
Лабораторна робота 4