کلان داده یا Big Data:

بیگ دیتا یا کلان داده درواقع اصطلاحی است که برای حجم زیادی از داده‌ها استفاده می‌شود که خیلی سریع و پیچیده هستند و پردازش آنها با استفاده از روش‌های سنتی، سخت و غیرممکن است. کلان داده (Big Data) مجموعه‌ای بسیار بزرگ از داده‌ها است که از منابع متعددی جمع‌آوری می‌شود. این داده‌ها می‌توانند نتایج ارزیابی عملکرد یک سازمان یا تعاملات مخاطبان آن در شبکه‌های اجتماعی باشند. امروزه انسان‌ها با کمک رایانه‌ها به راحتی می‌توانند مفاهیم و اطلاعات به‌دردبخوری را از میان انبوهی از داده‌های نامفهوم و بدون ساختار استخراج کنند. این انبوه داده همان چیزی است که به آن می‌گوییم بیگ دیتا (big data) یا کلان داده. به‌طور کلی ما با علم داده، داده‌کاوی، تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین روبه‌رو هستیم. دسترسی و نگهداری حجم زیادی از اطلاعات و داده‌ها برای تحلیل‌هایی بعدی کاری زمان‌بر و پرهزینه است. ارزش واقعی بیگ دیتا با میزان توانایی شما برای تجزیه و تحلیل و درک آن، اندازه­‌گیری می‌­شود. هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، و فناوری‌های مدرن پایگاه داده با مصورسازی و و تحلیل کلان­‌داده­‌ها امکان ارائه‌ی اینسایت‌های  کاربردی را درلحظه امکان‌پذیر می‌کنند. تحلیل کلان‌داده­‌ها به شرکت‌ها کمک می‌کند تا از داده‌های خود برای درک فرصت‌های جدید و ایجاد مدل‌های تجاری استفاده کنند. داده‌ها در بیگ دیتا می‌توانند ساختارمند یا بدون ساختار باشند، اما این نوع و حجم داده نیستند که در بیگ دیتا اهمیت دارند، بلکه مسئله مهم، کارهایی است که سازمان‌ها می‌توانند با بیگ دیتا انجام دهند. این داده‌ها چنان حجیم هستند که نرم افزار‌های مرسوم پردازش داده قادر به مدیریت آن نیستند. از این داده‌ها  برای حل بعضی از مشکلات در کسب و کار استفاده می‌شود که قبلا قادر به حل آن نبودند. بیگ دیتا ترکیبی از داده ساختار یافته، نیمه ساختار یافته و ساختار نیافته است که توسط سازمان‌ها جمع شده و می‌تواند از آن اطلاعاتی استخراج شود و در پروژه‌های یادگیری ماشین، مدل های پیش بینی و در کاربردهای تحلیلی پیشرفته استفاده شود.

ویژگی‌های بیگ دیتا؟

ویژگی‌های کلان داده به شرح زیر است:

  • حجم (Volume): مقدار داده اهمیت دارد. چون حجم‌های بسیار بزرگ از این داده‌ها که دارای تراکم پایین و بدون ساختار هستند، باید پردازش شوند. مانند فید‌های داده توییتر یا فعالیت یک کاربر در اینترنت یا تجهیزات دارای حسگر. بعضی از سازمان‌ها دارای ده‌ها ترابایت از این داده‌ها هستند و بعضی دیگر صدها پتابایت (یک پتابایت برابر یک هزار میلیون میلیون بایت است).
  • سرعت رشد داده‌ها (Velocity): سرعت پردازش داده‌ها  برای اجرای فرآیندهای کلان داده خیلی مهم است. اینکه داده ها ثانیه ایی داره رشد می کند با پیچیدگی بالا.
  • تنوع: داده‌ها از بین تمام فرمت‌های اطلاعاتی مانند داده‌های ساختاریافته، عددی، بانک‌ها اطلاعات قدیمی، اسناد متنی، ایمیل‌ها، ویدیوها، فایل‌های صوتی، تراکنش‌های مالی و… به دست می‌آید.
  • پیچیدگی: یکی دیگر از ویژگی‌های کلان داده پیچیدگی زیاد آن است و چون داده‌ها از منابع متنوع جمع‌آوری می‌شوند در نتیجه یکپارچه‌سازی و سازگاری آنها با یکدیگر کار سختی است.
  • نوسان (Volatility): کلان داده به طور مداوم در حال تغییر است و ممکن است داده‌هایی که در روز گذشته جمع‌آوری شده، با داده های امروز متفاوت باشد. این تغییرپذیری داده‌ها نوسان داده‌ها نامیده می‌شود و بر همگن‌سازی داده‌ها بسیار اثر می‌گذارد.

مهارت های برنامه نویسی برای کلان داده:

برای کار با کلان داده شما باید در زبان های برنامه نویسی مانند پایتون و جاوا قوی باشید. هر یک از این زبان‌ها خصوصیت مخصوص به خود را دارند. Scala سریع است، جاوا گسترده و پایتون سازگار است. پایتون در همه جا کاربرد دارد و بخاطر آسان بودن آن بسیار محبوب است. شما باید با python یا Scala اشنا باشید. چون بیشتر نرم افزار‌های ذخیره داده مانند Hadoop، Apache Spark و Apache Kafka در این زبان‌ها توسعه داده شده‌اند. شما بدون دانستن این زبان‌ها قادر به استفاده از این نرم افزارها نخواهید بود. این به شما کمک می‌کند تا نحوه کار این ابزارها را بفهمید و این که چه کاری با آنها می‌توانید انجام دهید.

ذخیره سازی بیگ دیتا:

روش‌های سنتی ذخیره داده (مانند پایگاه داده‌های رابطه‌ای، سیلوهای داده و مراکز داده) به خاطر حجم و تنوع داده، امروزه، برای ذخیره بیگ دیتا کافی نیستند. سیستم های مبتنی بر کلود، دریاچه داده و انبار داده گزینه‌های خوبی برای ذخیره و پردازش بیگ دیتا محسوب می‌شوند. بیگ دیتا اغلب در دریاچه داده (Data lake) ذخیره می‌شود و می‌تواند انواع مختلفی از داده را پشتیبانی کند، در حالی که انبار داده (Data warehouse) معمولا بر اساس پایگاه داده‌های رابطه‌ای ساخته می‌شود و فقط دارای داده ساختار یافته است.

مراحل کسب دانش از بیگ دیتا:

  1. تعریف مساله (Define a question)
  2. جمع­‌آوری دیتا (داده) (Collect data)
  3. بصری­‌سازی دیتا (Visualize data)
  4. آموزش داده به مدل  (Train algorithm)
  5. آزمایش مدل (Test the Algorithm)
  6. جمع‌­آوری بازخورد (Collect feedback)
  7. توسعه الگوریتم (Refine the algorithm)
  8. ادامه مراحل ۴ تا ۷ تا زمانی که به نتایج رضایت بخش برسیم
  9.  پیش‌­بینی آینده با مدل آموزش دیده

هدف از این دوره آموزشی؟

هدف از این دوره آموزشی، آشنایی با پردازش کلان داده در بستر Spark است. در این دوره مهم‌ترین پردازش های بیگ دیتا و موارد کاربرد هر کدام را یاد خواهید گرفت و با نمونه­‌های استفاده شده از  کلن داده در دنیای واقعی آگاه می شوید.در دوره آموزش کلان داده بیگ لرن سعی داریم تا با ارائه مسیری مشخص در دنیای آموزش کلان داده قدم گذاشته و با حل تمرین و مثال هایی در زبان برنامه نویسی پایتون به کاربردی تر شدن این دوره کمک کنیم .در این دوره مباحث مهم و بنیادی آموزش یادگیری ماشین و کلان داده در اختیار شما قرار خواهد گرفت تا شما را برای کار در صنعت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در آن آماده کند . پس از این دوره میتوانید در کلیه فعالیت های کاربردی کلان داده فعالیت کنید و به کسب درآمد در این حوزه پرمخاطب این روزهای بازار کار ایران بپردازید. جزئیات این دوره آموزشی در زیر لیست شده است. بدون شک یکی از بهترین دوره های کلان داده با پایتون است که با زبان فارسی و روان توضیح داده شده است. امیدواریم که این آموزش از “بیگ لرن” مثل سایر آموزش ها مورد تایید و رضایت شما مخاطبان گرامی قرار گیرد.

بخش صفر: مرور کامل روی پایتون
بخش اول: مرور آمار و احتمال
بخش دوم: معرفی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
بخش سوم: چالش های یادگیری ماشین و پیش پردازش داده
بخش چهارم: یادگیری ماشین با ناظر (supervised learning)
بخش پنجم: یادگیری ماشین بدون ناظر (Unsupervised learning)
بخش ششم: یادگیری تقویتی (Reinforcement learning)
بخش هشتم و نهم: یادگیری عمیق و تنظیم پارامترها
بخش هفتم: ارزیابی و پیکربندی الگوریتم های یادگیری ماشین
مشاهده بیشتر

نظرات

متوسط امتیازات

0
بدون امتیاز 0 رای
رایگان!
0 نقد و بررسی

جزئیات امتیازات

5 ستاره
0
4 ستاره
0
3 ستاره
0
2 ستاره
0
1 ستاره
0

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “آموزش کلان داده (Big Data) با پایتون”