18. Вопросы безопасности больших данных



Дата21.10.2022
өлшемі14,27 Kb.
#44519

1. Регрессионный анализ.
2. Основная идея дисперсионного анализа.
3. Сущность кластерного анализа.
4. Дискриминантный анализ: модель и общая процедура выполнения.
5. Цели факторного анализа.
6. Программные средства анализа данных: Statistica, SPSS, Excel; их преимущества и недостатки.
7. Преимущества работа с данными в программе R-Studio.
8. Представление исходных данных в программе R-Studio.
9. Выполнение анализа данных в R-Studio.
10. Введение в Data Mining
11. Классификация задач. Функция конкурентного сходства
12. Методы работы с распределенными информационными системами
13. Разработка и использование приложений на основе распределенных баз данных
14. Базы данных NoSQL.
15. Документно-ориентированные распределенные СУБД
16 Использование фрейморка Map -Reduce в документо-ориентированных СУБД
17. Визуализация исходной информации и аналитических данных.
18. Вопросы безопасности больших данных.
19. В чем состоит когнитивный анализ данных.
20. Какие модели данных вы знаете?
21. Основные описательные статистики.
22. Определите различия между параметрическими, непараметрическими и номинальными методами.
23. Опишите основную идею корреляционного анализа.

Достарыңызбен бөлісу:




©emirsaba.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет