Дневник_отчет_Погосян_3. Национальный исследовательский ядерный университет мифи институт финансовых технологий и экономической безопасности кафедра финансовый мониторинг
 Скачать 1 Mb.
|
 ИНСТИТУТ ФИНАНСОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ КАФЕДРА «ФИНАНСОВЫЙ МОНИТОРИНГ» Дневник Учебной(ознакомительной) практики Студент гр. С18-761 Погосян Грачик /_______________ / Руководитель практикиЛеонов Павел Юрьевич/_______________ / Москва, 2022 СОДЕРЖАНИЕВВЕДЕНИЕ 3 Глава I 4 1.1Эволюция «больших данных» 4 1.2Задачи и функции Big data 4 Глава II 6 2.1 Принципы работы с большими данными 6 2.2 Построение модели с фиктивными переменными 7 Заключение 21 Использованные ресурсы 22 ВВЕДЕНИЕBig data— стал термином применяемым во всех областях, а также научных кругов. Как это часто бывает в этих случаях частое использование одних и тех же слов в разных контекстах представляет угрозу структурной эволюции своего значения. По этой причине необходимо вкладывать время и усилия в предложение и принятие стандартное определение больших данных, которое проложило бы путь к их системной эволюции и минимизировало бы путаницу связанных с его использованием. В курсе академической и деловой литературы по анализу больших данных мы можем разделить ее на 4 основные темы, и они включают в себя данные. Это: информация, технология, методы и влияние. Можно с уверенностью сказать, что большие данные охватывают одну из 4 упомянутых тем. Большие данные — это данные, которые слишком велики по объему, также слишком сложны для обработки обычными методами. В целом большие данные известны терминами: объем, разнообразие, скорость. Объем относится к экстремальному размеру, разнообразие относится к широкому набору индивидуальных форматов, а скорость относится к необходимости быстрой и эффективной обработки. Темой анализируемой области называется: Применение big data в «теме ВКР». Объектом исследования является: Субъекты РФ. Задачами являются: Применять методы для big data для работы с большими данными по субъектам РФ. Использовать специальные пакеты для анализа данных. Дать интерпретацию по каждому методу big data. Глава IЭволюция «больших данных»Некоторые специалисты по управлению данными излагают большие данные как огромные и неконтролируемые объемы информации. В 1663 году Джон Граунт имел дело с большим количеством информации, изучая бубонную чуму, которая в настоящее время свирепствовала в Европе. Граунт тот человек, который первым использовал статистику и применял анализ для данных. В начале 1800- годов, статистика усиленно расширилась и появились понятия сбор и анализ данных. Эволюция big data включает в себя ряд предварительных шагов для их основания и каждым годом увеличивается объем и ускоряется расширения самого процесса. Большие данные для Амозон и Гугл очень отличаются от больших данных, но не менее большие в умах, тех кто с ними борется. Такие основополагающие шаги к современной концепции больших данных включают создание компьютером, смартфонов, интернет вещей для предоставления данных. Кредитные карты также играли большую роль. Они в свою очередь, предоставляли все большие объемы данных и безусловно социальные сети тоже изменили характер объемов данных развивающими способами. Эволюция современных технологий тесно связана с эволюцией больших данных. Задачи и функции Big dataВ условиях развития цифровой среды существенно изменилась роль информации. Если до развития компьютерных технологий скорости создания и распространения информации позволяли обозначить её в качестве источника необходимых сведений и знаний. Технология больших данных используется для большего количества информаций, и для описания, растущего экспоненциального со временем набора данных. Для таких количества данных просто не обойтись без машинного обучения.  Модели для больших данных  |