KandH BD-101 Laboratório de experimentos de Big Data

O que são Big data?

Big data refere-se a uma coleção de grandes conjuntos de dados com estruturas diversificadas.
No passado, o big data era geralmente usado para análise de dados ou aplicações estatísticas em empresas e limitava-se à análise de dados históricos.
Hoje, a análise de dados avançou da análise de dados históricos para a previsão de tendências futuras com maior precisão.
Isso se deve ao desenvolvimento das nuvens e da Internet das Coisas, à redução dos custos de equipamentos de armazenamento, ao rápido crescimento dos volumes de dados e ao aprimoramento das tecnologias de software.
Big data não é mais apenas processamento de dados, mas uma ferramenta sem precedentes para inteligência de negócios.

1. Independência do sistema:
Ele pode ser operado sem qualquer conexão com a Internet nem qualquer instalação de hardware/software adicional. O design do gabinete facilita a movimentação.

2. Conveniência:
A função de solução de problemas fornece a função de restauração do sistema, para que os usuários possam solucionar problemas rapidamente. Através de 6 modelos diferentes de geração de dados aleatórios, os usuários podem gerar facilmente conjuntos de dados adequados para diferentes algoritmos.

3. Expansão:
Ele pode ser aplicado a diferentes pesquisas e experimentos para análise de big data e também pode ser combinado com dispositivos habilitados para IoT para armazenar e analisar vários conjuntos de dados de sensores para obter aplicativos de domínio cruzado.

4. Riqueza:
Ele fornece material didático abrangente para análise de big data
(1) 9 algoritmos diferentes e mais de 20 exemplos clássicos de análise de big data
(2) Ferramentas como Hadoop, Yarn, Spark, Hive e HBase são introduzidas e aplicadas.

► Volume
Em vários campos, como serviços financeiros, gerenciamento de energia, biomedicina e comunidades multimídia, um grande número de conjuntos de dados está sendo gerado a cada segundo.

► Velocidade
Sempre que os dados são enviados aos servidores, eles são analisados ​​imediatamente e trazem modificações em tempo real nos resultados anteriores para obter as últimas descobertas com valores máximos de dados.

► Variedade
Dados diversos incluem dados estruturados e não estruturados, como texto, localização, som, vídeos e imagens, todos os quais podem ser analisados ​​interativamente para revelar correlações entre conjuntos de dados.

► Veracidade
A fonte de dados está correta? Os dados são registrados com precisão, mesmo que sejam verdadeiros?
Existem anomalias nos conjuntos de dados? Fontes de dados erradas podem resultar em desvios nos resultados da análise e afetar a precisão das previsões.
Portanto, garantir a autenticidade das fontes de dados também é um dos pontos-chave da análise de big data.

► Valor
Os maiores valores da análise de big data estão em extrair os dados valiosos para tendências futuras de dados massivos e realizar análises aprofundadas por meio de inteligência artificial e aprendizado de máquina para melhorar a precisão.

► Hadoop - A Fundação do Sistema de Big Data
O Hadoop é uma estrutura de software de código aberto que pode resolver com sucesso vários problemas, como armazenamento de arquivos, backup de arquivos e processamento de dados. Portanto, é amplamente utilizado e se tornou a principal tecnologia de análise de big data.

► Spark - Processamento de Dados para Big Data A velocidade é muito importante no processamento de dados quando se trata de big data. Um recurso importante do Spark é que ele pode ser operado na memória, o que torna o Spark mais eficiente na análise e cálculo de dados do que o Map Reduce.

► Python - A extração de Big Data
Python é uma linguagem de programação comumente usada em vários campos. Ele pode rastrear grandes quantidades de dados efetivos da rede de maneira automatizada e de baixo custo. A poderosa capacidade de processamento de dados é a principal razão pela qual o Python se torna uma importante linguagem de programação ao analisar big data.

► Limpeza, regularização e padronização de dados
► Arquitetura e configuração do ecossistema de big data
► Comparação de bancos de dados variados
► Use vários algoritmos para extrair, armazenar, recuperar e analisar big data
► Integração de análise de big data e inteligência artificial