УДК 004.1
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2024.12.14.016
Авторы
Амина Сраждиевна Дадашова,
Шарани Муслимович Намаев,
Грозненский государственный нефтяной технический университет им. акад. М. Д. Миллионщикова, г. Грозный, Россия
Аннотация
Цель данной статьи изучить современные методы и технологии информационного анализа больших объемов данных (Big Data). Задачи включали в себя обзор ключевых концепций Big Data, анализ существующих методов обработки и анализа, а также оценку их эффективности.
Полученные результаты показали, что применение машинного обучения и глубокого обучения для выявления закономерностей и прогнозирования в больших наборах данных становится всё более важным для решения задач в различных сферах, от бизнеса и финансов до медицины и науки.
Практическая значимость исследования заключается в систематизации знаний о методах анализа Big Data, что поможет исследователям и практикам в выборе наиболее эффективных подходов к решению конкретных задач. Научная новизна работы заключается в комплексном анализе современных инструментов и методологий обработки и анализа больших объемов данных с акцентом на их применимости в различных областях.
Ключевые слова
Big Data, информационный анализ, машинное обучение, глубокое обучение, обработка данных, прогнозирование, эффективность, визуализация данных, анализ данных, бизнес-аналитика
