Az általad keresett termékből a Vaterán 9 db van!
4 Hecht 1803S5IN1 elektromos önjáró fűnyíró 46 cm 1800W (HECHT1803S5IN1) FIX 126 680 Ft Állapot: Termék helye: Fejér megye Eladó: albaszerszam (4442) Készlet erejéig 1 PowerPlus fűnyíró 1600W 380mm 53 290 Ft Budapest Whoareyoureally (109) Az eladó telefonon hívható HECHT 1805S5IN1 Elektromos Önjáró Fűnyíró 142 491 Ft saleweb (1505) HECHT 1803S5IN1 Elektromos Önjáró Fűnyíró 116 841 Ft Al-Ko Akkus fűnyíró 42. 9 Li SP+akku+töltő 165 900 Ft AL-KO Akkus fűnyíró 42. 9 Li +akku+töltő 145 900 Ft Al-Ko Akkus fűnyíró 42. Fűnyíró - Akciósújság.info. 9 Li SP+akku+töltő - 113695 budastore (3549) Al-ko BC 1200 E el.
Szeretnéd lakásod, albérleted, nyaralód berendezését kevesebb pénzből megúszni? Akkor érdemes a Gyurkó Bútortól ajánlatot kérned, mert TÖBB BÚTOR VÁSÁRLÁSA ESETÉN KEDVEZMÉNYT ADUNK A BÚTOROK ÁRÁBÓL! Házhoz szállításban tudunk segíteni. (A szállítási díjakat a bútorok ára nem tartalmazza. ) Aktuális! 2020. március 18-tól INGYENES a házhoz szállítás ajtóig: Debrecenben 3. 000Ft feletti és Debrecen 25km-es körzetében 10. 000Ft feletti vásárlás esetén! Szolgáltatásaink: használt bútor felvásárlás teherszállítás házhoz szállítás költöztetés lomtalanítás Magánszemélyeket és cégeket is kiszolgálunk. Fűnyíró traktor tesco bank. 100% MAGYAR: Mit jelent ez nálunk? Magyar kisvállalkozásként működünk. Magyar családoktól vásároljuk az árut, amit üzletünkben eladunk. Megtalálsz minket a közösségi médiában: Facebookon, Instagramon és Pinteresten. Érdekességeket és hasznos tanácsokat találsz bútor és lakberendezés témában a Gyurkó Bútor blogján itt: Aki a hírlevelünkre feliratkozik, automatikusan elfogadja az "Adatvédelmi irányelveinket".
Big Data elemzési módszerek A képzés során megszerezhető kompetencia Elemzési és statisztikai alapfogalmak, Vizualizációs technikák. "Algorithm as a service" megközelítések, tipikus elemzési szolgáltatások. Kiemelt elemzési algoritmusok és alkalmazásaik Big Data problémákban. Stream processing módszerek és algoritmusok. Kapcsolat (név, telefon, fax, e-mail) Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék A kurzus indításának legközelebbi időpontja 0000-00-00 00:00:00 Képzéshez tartozó dokumentumok Képzési tájékoztató, Felnőttképzési szerződés minta, Jelentkezési lap nyomtatvány
Big Data probléma "At rest Big Data" o Nincs update o "Mindent" elemzünk Elosztott tárolás "Computation to data" "Not true, but a very, very good lie! " (T. Pratchett, Nightwatch) Elosztott számítástechnika Big Data: a ma alkalmazott stratégia COTS elosztott rendszerek alkalmazása o Kivételek vannak; lásd IBM Netezza 8 db nyolcmagos gép jóval olcsóbb, mint egy 64 magos Modern hálózati technológiák: o Memóriánál lassabb o Helyi diszk áteresztőképességénél/válaszidejénél nem feltétlenül! A tárolás és a feldolgozás is elosztott o Lehetőleg egy helyen legyen azért Felhő számítástechnika A "számítási felhők" egy modell, amely lehetővé teszi a hálózaton keresztül való, kényelmes és széles körű hozzáférést konfigurálható számítási erőforrások egy megosztott halmazához. Amazon Web Services Szolgáltatói oldalon… ~? Alapvető kérdések Elosztott platformon párhuzamosítás szükséges Hatékony feldolgozáshoz továbbra is referenciális lokalitás kell Bár a feldolgozás "közel vihető az adathoz", az adatterítés logikája befolyásolja a teljesítményt o Pl.
o Hadoop (eredetileg): batch & 'at rest' Big Data =/= Hadoop (ökoszisztéma) Elemző eszközök kiterjesztései o 'File backed' o Adatbázis-integrált o Vitatható, hogy 'igazi' Big Data-e Célhardver o IBM Netezza Gráfproblémák kezelése o Nem csak paraméterbecslés és tulajdonságvizsgálat; mintaillesztés is Tentatív tematika kivonata Adatelemzési alapozás R Felderítő adatelemzés MapReduce algoritmika Mintavételezés Gépi tanulás (szemelvények) Folyamfeldolgozás ZH Beszámoló-előadások Lehetőségek [1] Illetve: tessék körbenézni Budapesten. Források [1] Manyika, J., Chui, M., Brown, B., & Bughin, J. (2011). Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. Retrieved from [2] Zikopoulous, P., Deroos, D., Parasuraman, K., Deutsch, T., Corrigan, D., & Giles, J. (2013). Harness the Power of Big Data. McGraw-Hill. Retrieved from [3] Jacobs, A. (2009). The pathologies of big data. Communications of the ACM, 52(8), 36. doi:10. 1145/1536616. 1536632 [4] [5] Borkar, V., Carey, M. J., & Li, C. (2012).
9. hét Modelladaptáció. Modellek alkalmazása futási időben. Példa: szenzorkiválasztás monitorozó rendszerben. 10. hét Párhuzamosított feldolgozás eszközei. Finom és durva granularitású párhuzamosítás; adattárolás és –feldolgozás algoritmikus harmonizálása. Többmagos, FPGA, GPU, Grid, MapReduce/Hadoop és kapcsolódó eszközök bemutatása. 11. hét Az eszközök beágyazása statisztikai keretrendszerekbe, Revolution, Oracle és IBM R megoldások. Példa: egy benchmark probléma összehasonlítása a különböző platformokon. 12. hét Modellek hordozása az adatelemzési és informatikai modelltartományok között (PMML). A kinyert modellek ellenőrzése és általánosítása. Validálás, verifikálás. Érzékenységanalízis, metakategorizálási szabályok kinyerése. Példa: szoftver és webes alkalmazás teljesítményanalízise. 13. hét Alkalmazások. Esettanulmányok. 9. A tantárgy oktatásának módja (előadás, gyakorlat, laboratórium) 10. Követelmények Egy kötelező házi feladat. A házi feladat egy gyakorlati 'Big Data' probléma megoldása az előadáson megismert módszerek és eszközök segítségével.
A tantárgy követelményeit eredményesen teljesítő hallgatók: 1. Ismerik az elemzésre szolgáló alkalmas legfontosabb dedikált hardver/szoftver eszközöket, valamint a kinyert tudás integrációját a tipikus informatikai kulcsterületeken. Ezen belül jártasak az elterjedten használt, nyílt forráskódú R nyelvű eszközök és azok Big Data irányú kiterjesztéseinek használatában. 2. Képesek az informatika széles területén az ismeretszerzési folyamatok tervezésére, végrehajtására és eredményük szabatos reprezentációjára. Ismerik a kísérlettervezés, adatminőség-biztosítás, adattisztítás, adatelemzés, értelmezés, döntéstámogatás és modellalkotás fázisait. 3. Ismerik a klasszikus statisztikai döntéselméleti alapokat, különös tekintettel az optimalizálási és mintavételi technikákra. Megismernek néhány, a 'Big Data' informatika területén kulcsszerepet játszó területet (pl. ritka adat analízis).
A nagymennyiségű adat elemzésénél, az ún. Big Data problémakörben az adatok óriási mennyisége (tera-, peta-, ill. hexabyte méretű adatbázisok) mellett nehézség a legkülönfélébb formában rendelkezésre álló adatok fúziója és homogenizálása is. Az egyre nagyobb feldolgozási kapacitású számítási eszközök mellett célalgoritmusok és -architektúrák biztosítják az óriási adatmennyiség elérhető árú és idő alatti hatékony elemzését. Az új lehetőségek olyan új kérdéseket vetnek fel, mint a megfelelő adatok megszerzését biztosító kísérlettervezés, a mérés megtervezése, valamint a megszerzett adat elemzése. A Big Data körében kritikus szempont az adatelemzési módszerek megfelelő skálázhatósága, a számítási komplexitás növekedésének kézbentartása, továbbá a sokdimenziós adatok hatékony ábrázolása, vizualizációja. A tárgy célja, a Big Data problémakör megoldását biztosító eszközök és módszerek áttekintése, a nagy adatmennyiségből adódó speciális problémák kezelése. A tárgyaláshoz több szempontból előnyös, közös nevező a komplex modellek használata, valamint az adatok hatékony ábrázolása, vizualizációja, ide értve a vizuális adatelemzés lehetőségeinek áttekintését is.
'Big Data' elemzési módszerek Tárgykód VIMIAV02 Általános infók Kredit 2 Ajánlott félév ősz Keresztfélév nincs Tanszék VIK-MIT Követelmények Jelenlét Minimális munka? Labor KisZH NagyZH 1 Házi feladat van Vizsga Elérhetőségek Tantárgyi adatlap Tárgyhonlap Bevezetés A tárgy célja a Big Data problémakör megoldását biztosító eszközök és módszerek áttekintése, a nagy adatmennyiségből adódó speciális problémák kezelése. A tárgyaláshoz több szempontból előnyös, közös nevező a komplex modellek használata, valamint az adatok hatékony ábrázolása, vizualizációja, ide értve a vizuális adatelemzés lehetőségeinek áttekintését is. Követelmény Félév végén (kb. 13-14. héten) egy ZH, a szükséges minimum szint a pontok 40%-a. Egy kötelező házi feladat. A házi feladat egy gyakorlati 'Big Data' probléma megoldása az előadáson megismert módszerek és eszközök segítségével. A házi feladat bemutatása és értékelése az utolsó oktatási héten történik, egy közös nyilvános bemutató keretében. Segédanyagok Ellenőrző kérdések A ZH kérdései az ellenőrző kérdések közül kerülnek ki.