Twitter 'spam' RDBMS? • 'Big Data' problémáknál általában létezik természetes (részleges) rendezési szempont • Természetes: a nemtriviális analízisek ebben a sorrendben működnek • Pl. idő (idősor-analízisek) • Relációs modell: sorok sorrendje anatéma • Következmény: véletlenszerű hozzáférés diszkről • Az "optimális" hozzáférési mintához képest lassú Normalizált séma: lassíthat! [3] Nagyvállalati adattárházak? • Jellemzően igen komoly ETL • "Válaszidő"-követelmények • Régi adatok aggregálása/törlése/archiválása • Strukturálatlan adatok nem jellemzőek • Drágák… • Nem lehet későbbi analízisre "leborítani" az adatokat Analízis eszközök? • Példa: R • Kulcsrakész függvények mediántól a neurális hálókig • De: csak memóriában tárolt adattípusok, nem hatékony memóriakezelés Vizualizáció? • A klasszikus megoldások erősen támaszkodnak létező tárolási és analízis-megoldásokra • Jellemzően statisztikai leképezések • Önmagában Big Data problémára vezethető vissza • Feltáró adatanalízis (EDA): GPU támogatás?
ritka adat analízis). Ezen folyamat eredményeképp az informatikai szektor is megváltozott. A piacon egyre nagyobb az igény olyan ún. adat tudós (data scientist) szakemberek iránt, akik az adatok megfelelő feldolgozását és értelmezését el tudják végezni, megfelelő gyakorlati és elméleti ismeretekkel rendelkeznek a gráf elemző és gépi tanulási módszerekről. A tárgy gyakorlati példákon keresztül vezeti be a hallgatókat a különösen nagy adattömegek elemzésének és adatbányászatának világába. Tematika röviden: Jupyter/iPython notebooks, Python/R alapok, Scikit-learn/SparkML, statisztikai alapfogalmak, feltáró elemzések (pandas, numpy, scipy, Dato), adattisztítás, klaszterezés, dimenzió csökkentés, osztályozás, ajánlórendszerek, deep learning, adatvizualizáció és prezentáció Big Data hallgatói labor: Csapatban valós problémákon dolgozhatnak a hallgatók. A feladatok közé tartozik Big Data versenyfeladatok megoldása és ilyen versenyeken való részvétel. A tehetségesebbek valós ipari projektek megvalósításába is bekapcsolódhatnak.
Példa: számítógépes loganalízis. 4. hét Adatok vizualizációja. Sokdimenziós, bonyolult szerkezetű adatok megjelenítése és vizuális feltáró analízise. Vizuális analízis paradigmák, diagramtípusok és felhasználásuk. 5. hét Statikus és interaktív R vizualizációs csomagok; Mondrian. A felhasználói vizualizáció eszközei ( alapok). Példák: cloud teljesítményanalízis, számítógépes csalásfelderítés. 6. hét Klasszikus adatelemzés alapú modellalkotás. Korrelációanalízis, klaszterező és klasszifikációs módszerek, adatkapcsolatok. Dimenzióredukció és alkalmazása az informatikában. 7. hét Lineáris és nemlineáris modellek. Hiányos adatok kezelése. Példa: számítógéprendszer monitorozandó jellemzőinek kiválasztása. Analízis minták, az adatelemzési munkafolyamat-automatizálás eszközei (KNIME, KEPLER). 8. hét Big Data' statisztikai modellezés. Mintavételezés, szűrés, nagy adattömegre adaptált statisztikai modellezés és eszközei (pl. korrelációk, klaszterező módszerek, neurális hálók, kernel módszerek).
Ezenfelül az internetről és a közösségi hálókról származó adatok a Big Datának csak egy forrását jelentik. Ahogy a második ábrán látható, a adatrobbanás fő okozói a fentiek mellett az App-ek, a Cloud Computing (felhő alapú informatikai megoldások), valamint a termelési javak és eszközök szenzortámogatott összekapcsolása. Mindenekelőtt a közösségi média jelenség, a hálózati kommunikációs lehetőségek, a tartalom legkülönbözőbb platformokon való megosztásán keresztül nagyban hozzájárul az adatok megsokszorozódott növekedéséhez. 2. Ábra a Big Data fő tényezői (Velten&Janata 2012, 5. ) Különleges jelentőséggel bír továbbá a jövőbeni termelési módot illetően az, hogy elérhetővé válik az M2M kommunikáció (eszközök közötti kommunikáció), illetve az adatok és információk, melyek ezen keresztül előállnak. Számos vállalkozás és kutatóintézet dolgozik máris a gépesítés, az iparosodás és az automatizáció utáni negyedik ipari forradalmon. Az "Industrie 4. 0″ központi vízióját a digitálisan összekapcsolt és decentralizáltan irányított termelőberendezések jelentik, melyek flexibilisen és autonóm módon képesek a változásokra reagálni (lásd Spath 2013).
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).
csak egy csomópont dolgozik Big Data == Hadoop?
A házi feladat bemutatása és értékelése az utolsó oktatási héten történik, egy közös nyilvános bemutató keretében. 11. Pótlási lehetőségek A házi feladat késedelmes teljesítésére a pótlási időszak végéig van lehetőség oly módon, hogy a hallgató a feladat megoldását beadja és a tárgy előadóival egyeztetett időpontban rövid előadás formájában (hasonlóan a nem késedelmes teljesítéshez) bemutatja. A késedelmes teljesítést - a TVSZ-szel konform módon - a késedelmesen leadott és bemutatott feladat értékelésének húsz százalékkal csökkentésével vesszük figyelembe. A nem késedelmesen leadott, de késedelmesen bemutatott feladatokra ugyanezen szabályok vonatkoznak; házi feladatot bemutatás nélkül nem fogadunk el. A pótlási időszak végéig lehetőség van a leadott, bemutatott és elfogadott házi feladatok - a tárgy oktatóival egyeztetett - kiegészítésére és javítására is. 12. Konzultációs lehetőségek Igény szerint, előre egyeztetett időpontban. 13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom S. L. Lauritzen: Graphical Models, Clarendon Press, Oxford, 1996, ISBN 0-19-852219-3 M I. Jordan: Learning in Graphical Models (Adaptive Computation and Machine Learning), The MIT Press, 1998, ISBN 0-262-60032-3 M. Theus, S. Urbanek: Interactive Graphics for Data Analysis, CRC Press, 2009, ISBN 978-1-58488-594-8.
Hévíz I. sz. fogászati körzetben megkezdi tevékenységét Dr. Horváth Mariann Rita fogszakorvos – Teréz Anya Szociális Integrált Intézmény Kihagyás Főoldal / Aktuális / Hévíz I. Horváth Mariann Rita fogszakorvos Hévíz I. Horváth Mariann Rita fogszakorvos Tisztelt Lakosság! 2021. augusztus 2. napjától a Hévíz I. Horváth Mariann Rita fogszakorvos. Rendelési helyszínek, időpontok és elérhetőség: i dőpont egyeztetés: 0683501715, 0683343445 Hétfő: 8-14 óra között iskolafogászat Hévíz, József A. u. 2. Kedd: 8-12 óra között Hévízgyógyfürdő és Szent András Reumakórház Hévíz, Schulhof Vilmos sétány 1., valamint 12-16 óra között Hévíz, József A. Dr horváth rita fogorvos fort lauderdale. 2. Szerda: 8-12 óra között Hévízgyógyfürdő és Szent András Reumakórház Hévíz, Schulhof Vilmos sétány 1., valamint 12-16 óra között Hévíz, József A. 2. Csütörtök:: 12-18 óra között iskolafogászat Hévíz, József A. 2. Péntek: 8-12 óra között Hévízgyógyfürdő és Szent András Reumakórház Hévíz, Schulhof Vilmos sétány 1. A fentiektől eltérően 2021. augusztus 2-4. között a teljes rendelés a Hévízgyógyfürdő és Szent András Reumakórház Hévíz, Schulhof Vilmos sétány 1. rendelőben lesz!
105. Telefonszám 30/267-9154, 1/277-3528 Kereszőszavak Fogorvosi magánrandelés, inplantologia, fogfehérítés, teljeskörű fogászati ellátás, fogszakorvos, fogorvos csepel, gyökérkezelés, implantátum, fogkőleszedés, esztétiaki fogászat Hozzászólás Nyomtatás Térkép Hozzászólások (0) Legyen ön az első hozzászóló! » Tudományos hírek Szegediek is kísérletezhetnek a NASA űrteleszkópjával Csillagrobbanások nyomait kutatják majd a James Webb-bel. Egy kacsa indította el a balatoni vitorlázást Aki csak tehette, kihajózott Sisi miatt. Egykori fegyenctelepből lett modern Jurassic Park Maga a földi paradicsom. Evolúciós haszna lehet a morcosságnak Aggodalmaskodni és bánkódni is érdemes lehet. Érdemes ma éjjel az égre nézni, jön a szuperhold Legközelebb jövőre láthatunk ilyet. Dr horváth rita vélemények - Arcticriver. 13, 5 milliárd évvel ezelőtti fényt is lőtt a NASA űrteleszkópja Szuperéles képeket mutat a kozmoszról. A D-vitamin-túladagolás veszélyeire figyelmeztetnek az orvosok Egyre gyakoribb a jelenség, mutatjuk, milyen tünetek jelentkezhetnek.
Magyarország első orvosadat nyilvántartója Címlap Részletes keresés Cégünkről - Kapcsolat Keresés Orvoskereső Üdvözöljük az Orvosadat Nyilvántartó oldalán! Névnap Ma 2022. Dr Horváth Rita Fogorvos. július 15., péntek, Henrik és Roland napja van. Holnap Valter napja lesz. Ügyfélkapu Kiemelt Cégek HeDent Fogorvosi... Kategória: Fogorvosok Megye: Fejér Matos Családi Fogászat Kategória: Fogorvosok Megye: Budapest Papp István fogtechnikus Kategória: Fogorvosok Megye: Győr-Sopron-Moson Vitadent Kft.