Vol. 1 No. 2 (2025), Articles
Vol. 1 No. 2 (2025)

KATTA MALUMOTLAR DATA SCIENCE

Articles
Published 2025-01-12
Tojimamatov Israil Nurmamatovich
Farg‘ona Davlat Universiteti amaliy matematika va informatika kafedrasi o‘qituvchisi
Topvoldiyev Asadbek Nushonboy o’g’li
Farg‘ona davlat universiteti 3-kurs talabasi topvoldievasadbek@gmail.com
PDF

Keywords

Katta ma’lumotlar, Data Science, mashinani o’rganish, sun’iy intellekt, tahlil, algoritmlar, tuzilmagan ma’lumotlar, real vaqt tahlili, kiberxavfsizlik, blokcheyn, prediktiv tahlil, tabiiy tilni qayta ishlash (NLP), kompyuter ko’rish, cloud computing, distributed systems, NoSQL.

Abstract

Ushbu maqola katta ma’lumotlar (Big Data) va ma’lumotlar ilmi (Data Science) sohasining dolzarb masalalarini tahlil qilishga bag’ishlangan. Tadqiqotda katta ma’lumotlarning asosiy xususiyatlari, qo’llanilish sohalari, innovatsion ma’lumotlarni tahlil qilish usullari, texnologiyalarning rivojlanishi va ilmiy tadqiqotlar uchun imkoniyatlar ko’rib chiqiladi. Tadqiqotning maqsadi katta ma’lumotlar va Data Science sohalarining amaliy ahamiyatini, ularda yuzaga kelgan yangi trendlarni aniqlash, shuningdek, kelajakdagi ilmiy tadqiqotlar va texnologiyalar uchun istiqbollarni belgilashdir.

PDF

References

1.Davenport, T. H., & Dyché, J. (2013). Big Data in Big Companies. International Institute for Analytics.

Ushbu kitob katta ma’lumotlar sohasidagi qo’llanilishi va ularni ishlatishda yuzaga keladigan muammolarni tahlil qiladi.

2.Mayer-Schönberger, V., & Cukier, K. (2013). Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think. Houghton Mifflin Harcourt.

Katta ma’lumotlarning jamiyat va biznesga ta’siri, shuningdek, uning ilmiy tadqiqotlar va texnologiyalar uchun imkoniyatlari muhokama qilinadi.

3.Bengio, Y., Courville, A., & Vincent, P. (2013). Learning Deep Architectures for AI. Foundations and Trends® in Machine Learning, 2(1), 1-127.

Chuqur o’rganish va sun’iy intellekt sohasidagi asosiy usullar va algoritmlar tahlil qilinadi.

4.Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (2nd ed.). Springer.

Statistik tahlil va mashinani o’rganish asosida katta ma’lumotlar bilan ishlash bo’yicha ilmiy ishlar.

5.Koller, D., & Friedman, N. (2009). Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques. MIT Press.

Ma’lumotlar ilmi va mashinani o’rganish asosida graf tarmoqlari va ehtimollarni tahlil qilish usullari.

6.Dean, J., & Ghemawat, S. (2004). MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters. Communications of the ACM, 51(1), 107-113.

Katta ma’lumotlar tahlili va saqlanishi uchun samarali MapReduce texnologiyasining yondashuvlari.

7.Zikopoulos, P., Eaton, C., DeRoest, M., & Deutsch, T. (2012). Understanding Big Data: Analytics for Enterprise Class Hadoop and Streaming Data. McGraw-Hill.

Hadoop va stream processing texnologiyalari haqida chuqur tahlil.

8.Khan, S., & Hussain, M. (2015). Data Science and Big Data Analytics: Discovering, Analyzing, Visualizing, and Predicting with Big Data. Wiley.

Data Science va katta ma’lumotlarni tahlil qilish bo’yicha yangiliklar va amaliy qo’llanmalar.

9.Gartner, Inc. (2013). The 2013 Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms. Gartner Research.

Katta ma’lumotlar tahlili va biznes intellekti bo’yicha so’nggi tendensiyalar.

10.Chen, M., Mao, S., & Liu, Y. (2014). Big Data: A Survey. Mobile Networks and Applications, 19(2), 171-209.