Стенд лабораторний "Експериментальна лабораторія великих даних" BD-101

Великі дані — один із найпопулярніших термінів в останні роки. Дедалі більше галузей починають використовувати результати аналізу великих даних для формулування майбутніх стратегічних рішень. Отже, попит на таланти, пов'язані з великими даними, відповідно збільшується. Експериментальна лабораторія великих даних BD-101 призначена для відпрацювання навичок аналізу великих даних. Багате та всеосяжне навчальне програмне забезпечення, що надається BD-101дає змогу учням ефективно та результативно освоювати навички аналізу великих даних.

Що таке великі дані
Великі дані — це сукупність великих наборів даних із диверсифікованою структурою. У минулому великі дані зазвичай використовувалися для аналізу даних або статистичних застосунків на підприємствах і обмежувалися аналізом історичних даних. Сьогодні аналіз даних просунутий від аналізу історичних даних до передбачення майбутніх тенденцій із підвищеною точністю. Це пов'язано з розвитком хмар і інтернету речей, зниженням витрат на обладнання для зберігання даних, швидким ростом обсягів даних і вдосконаленням програмних технологій. Великі дані — це вже не просто обробка даних, а безпрецедентний інструмент бізнес-аналітики.

Характеристики великих даних:

• Об'єм

У різних сферах, як-от фінансові послуги, керування енергоспоживанням, біомедика та мультимедійні спільноти, щосекунди генерується велика кількість наборів даних.

• Швидкість

Щоразу, коли дані вирушають на сервери, вони негайно проаналізуються та внесені зміни в попередні результати в режимі реального часу, щоб отримати останні результати з максимальними значеннями даних.

• Різноманітність

Різноманітні дані містять структуровані та неструктуровані дані, як-от тексти, місце розташування, звук, відео та зображення, які можна інтерактивно аналізувати для виявлення корекцій між наборами даних.

• Правильність

Джерело даних правильний? Чи точно записані дані, навіть якщо вони правильні? Чи є якісь аномалії в наборах даних? Неправильні джерела даних можуть призвести до відхилення в результатах аналізу та вплинути на точність прогнозів. Тому забезпечення автентичності джерел даних також є одним із ключових моментів аналізу великих даних.

• Цінність

Найбільші переваги аналізу великих даних полягають у вилученні з масивних даних даних, що представляють цінність для майбутніх тенденцій, і виконання поглибленого аналізу за допомогою штучного інтелекту та машинного навчання для підвищення точності.

Hadoop — системна основа великих даних
Hadoop — це програмне середовище з відкритим вихідним кодом, яке може успішно виконувати різні завдання, як-от зберігання файлів, резервне копіювання файлів і обробка даних. Тому він широко використовується і став основною технологією аналізу великих даних.
Spark — обробка даних для великих даних
Швидкість дуже важлива під час оброблення даних, коли йдеться про великі дані. Важливою особливістю Spark є те, що він може працювати в пам'яті, що робить Spark ефективнішим у аналізі даних і обчисленнях, ніж Map Reduce.
Python — витягання великих даних
Python — це мова програмування, широко використовувана в різних сферах. Він може сканувати великі обсяги ефективних даних із мережі економним і автоматизованим способом. Потужні можливості оброблення даних — основна причина, через яку Python стає важливою мовою програмування під час аналізу великих даних.

Системні особливості BD-101:

1. Незалежність від системи: він може працювати без під'єднання до інтернету та встановлення додаткового обладнання/програм. Конструкція шафи дає змогу легко переміщати його.
2. Зручність: функція усунення неполадок забезпечує функцію відновлення системи, тому користувачі можуть швидко усувати неполади. За допомогою 6 різних моделей генерації випадкових даних користувачі можуть легко створювати набори даних, які підходять для різних алгоритмів.
3. Розширення: його можна застосовувати до різних досліджень і експериментів для аналізу великих даних, а також його можна комбінувати з пристроями з підтримкою IoT для зберігання й аналізу різних наборів даних із датчиків для створення міжбудинкових застосунків.
4. Багатство: він надає комплексне програмне забезпечення для аналізу великих даних.

(1) 9 різних алгоритмів і понад 20 класичних прикладів аналізу великих даних
(2) Представлені та застосовані такі інструменти, як Hadoop, Yarn, Spark, Hive і HBase.

Цілі навчання BD-101:

1. Очищення даних, регуляризація та стандартизація;
2. Архітектура та конфігурація екосистеми великих даних;
3. Порівняння різних баз даних;
4. Використовуйте різні алгоритми для вилучення, зберігання, вилучення й аналізу великих;
5. Інтеграція аналізу великих даних і штучного інтелекту.

Перелік лабораторних робіт:

1) Експерименти з Python:

• Введення в Python;
• Веб-парсинг за допомогою Python;
• Обробка даних.

2) Експерименти з Yarn

• Конфігурація Yarn;
• Процес завершення;
• Експеримент у порівнянні з конфігурацією.

3) Експеримент з Hive / HBase:

• Hive/MySQL;
• Hbase/NoSQL;
• Експеримент порівняно з базами даних.

4) Spark та Zeppelin

• Факторизація матриці шляхом найменших квадратів;
• Дерево рішень;
• Потік даних;
• Стійкий розподілений набір даних;
• Машина опорних векторів;
• Бінарна класифікація;
• Наївний байєсівський двійковий код;
• Середнє зрушення;
• Регресія дерева рішень;

5) Пов'язані зы Штучним Інтелектом

• Нейронні мережі;
• Розпізнавання обличчя.

Особливості стенду BD-101

1. Автономна система

• Автономна операційна система без необхідності встановлення додаткового апаратного / програмного забезпечення.
• Архітектура шафи, що легко переміщається, зручної для навчання в будь-якому класі без спеціальних налаштувань.

2. Цілодобова система моніторингу, що працює 7 днів на тиждень

• Перевірка та оновлення ЦП, мережі, стану апаратного забезпечення в режимі реального часу за допомогою цілодобової системи моніторингу, що працює 7 днів на тиждень
• Кнопка оновлення, яка може оновити дані в режимі реального часу на панелі монітора.

3. Комплексне навчання з екосистеми великих даних

• Автономний сервер великих даних, який надає понад 20 прикладів із практики з покроковими інструкціями для експерименту.
• Включаючи необхідне запровадження великі дані та інструкції, тобто. Hadoop, Yarn, Spark, Hive, HBase і т.д.

4. Дружній інтерфейс Просто виконуйте експерименти через web-IDE, без складного налаштування параметрів та операційної системи.

5. Швидкий пошук та усунення несправностей З легкістю відновлюйте невпорядковані вузли до значень за промовчанням за допомогою функції скидання системи, не витрачаючи багато часу на усунення проблем.

6. Генератор випадкових чисел 6 різних моделей генераторів випадкових чисел. Один клік генерує доступні дані відповідних алгоритмів.

7. Застосування великих даних та розширення до штучного інтелекту (ШІ)

• Система може бути розширена як ядро для навчання в галузі великих даних, ШІ і т.д.
• Система може використовуватися як інструмент для користувачів розробки алгоритму аналізу даних, зібраних з інших джерел.