Стенд лабораторный "Экспериментальная лаборатория больших данных" BD-101

Большие данные — один из самых популярных терминов в последние годы. Все больше и больше отраслей начинают использовать результаты анализа больших данных для формулирования будущих стратегических решений. Таким образом, спрос на таланты, связанные с большими данными, соответственно увеличивается. Экспериментальная лаборатория больших данных BD-101 предназначена для отработки навыков анализа больших данных. Богатое и всеобъемлющее учебное программное обеспечение, предоставляемое BD-101, позволяет учащимся эффективно и результативно осваивать навыки анализа больших данных.

Что такое большие данные
Большие данные — это совокупность больших наборов данных с диверсифицированной структурой. В прошлом большие данные обычно использовались для анализа данных или статистических приложений на предприятиях и ограничивались анализом исторических данных. Сегодня анализ данных продвинулся от анализа исторических данных до предсказания будущих тенденций с повышенной точностью. Это связано с развитием облаков и Интернета вещей, снижением затрат на оборудование для хранения данных, быстрым ростом объемов данных и совершенствованием программных технологий. Большие данные — это уже не просто обработка данных, а беспрецедентный инструмент бизнес-аналитики.

Характеристики больших данных:

• Объем

В различных областях, таких как финансовые услуги, управление энергопотреблением, биомедицина и мультимедийные сообщества, каждую секунду генерируется большое количество наборов данных.

• Скорость

Всякий раз, когда данные отправляются на серверы, они будут немедленно проанализированы и внесены изменения в предыдущие результаты в режиме реального времени, чтобы получить последние результаты с максимальными значениями данных.

• Разнообразие

Разнообразные данные включают структурированные и неструктурированные данные, такие как текст, местоположение, звук, видео и изображения, которые можно интерактивно анализировать для выявления корреляций между наборами данных.

• Правдивость

Источник данных правильный? Точно ли записаны данные, даже если они верны? Есть ли какие-либо аномалии в наборах данных? Неправильные источники данных могут привести к отклонениям в результатах анализа и повлиять на точность прогнозов. Поэтому обеспечение подлинности источников данных также является одним из ключевых моментов анализа больших данных.

• Ценность

Наибольшие преимущества анализа больших данных заключаются в извлечении из массивных данных данных, представляющих ценность для будущих тенденций, и выполнении углубленного анализа с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения для повышения точности.

Hadoop — системная основа больших данных
Hadoop — это программная среда с открытым исходным кодом, которая может успешно решать различные задачи, такие как хранение файлов, резервное копирование файлов и обработка данных. Поэтому он широко используется и стал основной технологией анализа больших данных.
Spark — обработка данных для больших данных
Скорость очень важна при обработке данных, когда речь идет о больших данных. Важной особенностью Spark является то, что он может работать в памяти, что делает Spark более эффективным в анализе данных и вычислениях, чем Map Reduce.
Python — извлечение больших данных
Python — это язык программирования, широко используемый в различных областях. Он может сканировать большие объемы эффективных данных из сети экономичным и автоматизированным способом. Мощные возможности обработки данных — основная причина, по которой Python становится важным языком программирования при анализе больших данных.

Системные особенности BD-101:

1. Независимость от системы: он может работать без подключения к Интернету и установки дополнительного оборудования/программ. Конструкция шкафа позволяет легко перемещать его.
2. Удобство: функция устранения неполадок обеспечивает функцию восстановления системы, поэтому пользователи могут быстро устранять неполадки. С помощью 6 различных моделей генерации случайных данных пользователи могут легко создавать наборы данных, подходящие для различных алгоритмов.
3. Расширение: его можно применять к различным исследованиям и экспериментам для анализа больших данных, а также его можно комбинировать с устройствами с поддержкой IoT для хранения и анализа различных наборов данных с датчиков для создания междоменных приложений.
4. Богатство: он предоставляет комплексное программное обеспечение для анализа больших данных.

(1) 9 различных алгоритмов и более 20 классических примеров анализа больших данных
(2) Представлены и применены такие инструменты, как Hadoop, Yarn, Spark, Hive и HBase.

Цели обучения BD-101:

1. Очистка данных, регуляризация и стандартизация;
2. Архитектура и конфигурация экосистемы больших данных;
3. Сравнение разных баз данных;
4. Используйте различные алгоритмы для извлечения, хранения, извлечения и анализа больших;
5. Интеграция анализа больших данных и искусственного интеллекта.

Перечень лабораторных работ:

1) Эксперименты по Python:

• Введение в Python;
• Веб-парсинг с помощью Python;
• Обработка данных.

2) Эксперименты по Yarn

• Конфигурация Yarn;
• Процесс завершения;
• Эксперимент по сравнению конфигурации.

3) Эксперимент по Hive / HBase:

• Hive / MySQL;
• Hbase / NoSQL;
• Эксперимент по сравнению баз данных.

4) Spark и Zeppelin

• Факторизация матрицы методом наименьших квадратов;
• Дерево решений;
• Поток данных;
• Устойчивый распределенный набор данных;
• Машина опорных векторов;
• Бинарная классификация;
• Наивный байесовский двоичный код;
• Средний сдвиг;
• Регрессия дерева решений;

5) Связанные с ИИ

• Нейронные сети;
• Распознавание лиц. 

Особенности стенда BD-101

1. Автономная система

• Автономная операционная система без необходимости в установке дополнительного аппаратного / программного обеспечения.
• Архитектура легко перемещаемого шкафа, удобного для обучения в любом классе без специальных настроек.

2. Круглосуточная система мониторинга, работающая 7 дней в неделю

• Проверка и обновление ЦП, сети, состояния аппаратного обеспечения в режиме реального времени посредством круглосуточной системы мониторинга, работающей 7 дней в неделю
• Кнопка обновления, которая может обновить данные в режиме реального времени, на панели монитора.

3. Комплексное обучение по экосистеме больших данных

• Автономный сервер больших данных, который предоставляет более 20 примеров из практики с пошаговыми инструкциями для эксперимента.
• Включая необходимое введение в большие данные и инструкции, т.е. Hadoop, Yarn, Spark, Hive, HBase, и т.д.

4. Дружественный интерфейс Просто выполняйте эксперименты через web-IDE, без сложной настройки параметров и операционной системы.

5. Быстрый поиск и устранение неисправностей С легкостью восстанавливайте неупорядоченные узлы до значений по умолчанию с помощью функции сброса системы, не тратя много времени на устранение проблем.

6. Генератор случайных чисел 6 различных моделей генераторов случайных чисел. Один клик генерирует доступные данные для соответствующих алгоритмов.

7. Применение больших данных и расширение до искусственного интеллекта (ИИ)

• Система может быть расширена как ядро для обучения в области больших данных, ИИ и т.д.
• Система может использоваться как инструмент для пользователей для разработки алгоритма анализа данных, собранных из других источников.