What is Data Science ? | Why Data Science ? | Data Science Tutorial | ZaranTech

알았어요 제 이름은 앨리스입니다

저는 변호사의 선임 데이터 과학자입니다 인도의 조직과 우리는 여러 사람과 인공 지능 변태를 보았다 기본적으로기도의 욕망은 여러 회사에서 일하고 있습니다 7 년간의 디자인 경험과 현실적인 교육 지난 몇 년간의 일로이 세션에서 우리가 할 일은 더 도입 클래스를 추가하면 획득에 더 적합 할 것입니다 물론 우리가하는 일이 적지 만 대화식 세션에 가깝습니다 여기서 정확히 무엇을 제대로 받고 있는지 알게됩니다

데이터 과학이란 무엇이며 기회와 모든 사람들이 어디에 사용됩니까? 맞습니다 가능한 한 대화식으로 유지하여 질문이 전달되고 내가 유지해야 할 것을 내게 올 것입니다 세션 오른쪽 나는 그래, 그래, 첫 번째로 먼저 생각 왜 데이터 과학 또는 Anita angular가 AI를이 모든 일에 사용한다고 생각합니까? 확실히 지금 호황을 누리고 있거나 왜 지금 어떤 생각을하고 있습니까? 누구든지 앞으로 나아갈 수 있고 토론에 참여할 수 있습니다 그것이 좋을 것입니다 왜 우리가 갑자기 우리가 가지고 있다고 생각합니까? 트렌드 작업 또는 기회 우리가하는 일 그것이 현재 추세라고 생각합니다 인도는 모든 생각에 대한 작업 모듈을 종료했습니다 이 오 어쨌든 잘 모르겠습니다

그래서 기본적으로 여러 우리가 지금 그 피치를 보는 이유는 평균 때문입니다 두 개의 다운 Nikita는 매우 많은 양의 데이터가 이 정도 나쁜 일이 아니라 인터넷과 소셜 미디어 및 수많은 XYZ 데이터가 모든 것을 의미합니다 조직은 또한 너무 오래 비즈니스 데이터를 수집하기 시작 수집 우리는 당신이 무슨 일이 일어나고 있는지 알고 싶어하는 데이터를 원합니다 그런 다음 데이터의 내부 정렬을 찾으려고 노력하십시오 모두가 다른 결정을 내리려고 노력하고 있으므로 우리는 데이터와 약탈 적 의사 결정과 다른 두 가지 중요한 것은 컴퓨팅 능력 자체입니다

우리가 CPU GPU와 CPU를 좋아하는 구글과 아마존을 보아라 쿼리를 더 빠르게 실행할 수 있도록 내부로 들어가서 그 이유 중 하나를 알 수 있습니다 나는 그것이 무엇인지 알 수 있습니다 괜찮아 그래 난 다른 사람을 몰랐어 존 안전 해 안녕 안녕 안전 안녕 Amira의 Sapphira 소파가 안전하다고 들으십니까? 당신은 괜찮아 실제로 실제로 가서 그래 그래 그래 그래 그래 그리고 우리는 심지어 구조화되지 않은 데이터가 많다는 것을 보지 못했습니다 통찰력을 얻는 데 사용될 수 있습니다 그는 할 수 있다면 할당 된 치아에서 나오는 작업을 볼 수 있습니다 그것은 다양한 데이터 과학자들의 미스터리 라인입니다

그렇기 때문에이 시대의 데이터 과학 시대에 실제로이 권리의 일부가되기 위해 필요한 기술은 무엇입니까? 이 기술을 습득하고 데이터 과학자가되기 위해 여러분을 간첩하지 않습니다 그래서 필요한 기술은 무엇입니까? 그 여정이 더 쉬워 지므로 데이터 과학은 학제 간입니다 숄 권리 그것은 단지 하나의 기술이 아니라 실제로 그룹의 조합입니다 기술이 바로 그렇게 간단하지 않은 예금을 얻기 어려운 이유입니다 수학과 함께 제공됩니다 통계라고도합니다 수학 선형 대수와 통계의 필요가있다 수학적 관점에서봤을 때 당신은 무엇을 알고 있을까요? 고갈이 무엇인지 상관 관계를 알고 완료에 이르는 것은 우리가 많은 것들의 수학 부분에서 알아야 할 측면 물론 우리는 컴퓨터 과학 지식이 필요합니다 그때 상식 지식을 말할 때 그것은 깊이가 아니라는 것을 의미합니다 지식은 기본적으로 프로그래밍 언어이므로 파이썬 크기이므로 이러한 종류의 도구를 사용하지만 C는 필요하지 않습니다

C ++ 또는 Java이므로 고급 프로그래밍 도구에 가깝습니다 언어와 작업이 아닌 도구로서 우리는 그것들을 사용하여 데이터가 맞기 때문에 필요한 두 가지가 있지만 가장 중요한 것은 도메인 전문 지식 그 자체입니다 사람들이 도메인 자체를 모르는 문제를 해결할 수 없습니다 예를 들어, 데이터 과학자를 뱅킹 도메인에서 일하고 있으므로 당신의 정신이 어떻게 작용하는지 모르는 문제 당신이 할 수있는 다른 일은 무엇입니까 당신은 바로 살아남을 수 없습니다 또한 도메인 전문 지식이되기 위해 중요한 역할을 수행해야합니다 데이터 과학자입니다 이것이 중요한 세 가지 중요한 기술입니다

필요하지만 물론 더 많은 기술이 있지만 이러한 기술의 일부가 될 것입니다 그렇습니다 다시 한번 그래요 사람들이 일반적으로 가지고있는 분류는 서로 다른 역할 사이에 데이터 분석과 비즈니스가 있으며 데이터 과학 ml 머신 러닝 바로이 점의 차이점은 무엇입니까 세 가지는 일반적으로 학생들이 저에게 묻는 것입니다 추가하려고하면 세션에서 설명하려고 시도하여 개발자가 기본적으로 데이터 분석은 무엇을 이해하려고하는 것입니다 과거에 일어 났으므로 기본적으로 hiv-2가 있습니다

그는 당신이 가기 전에 무의미한 동물원입니다- 알았어 요 세프 확실 할 수 있으면 들려줘 그래 그래 그래 그래 그래 그래 그래서 우리는 지금 당신이 말하는 것의 차이점을 말해 줄 수 있습니까? 이 두 가지에 대해 청소를 취소 할 수 있다면 커패시터가 있지만 당신은 과학을 알고 있습니다 나는 그것에 대해 모르지만 기계 학습은 돈을 알고 있습니다 이전 델타에서 이전 데이터 학습을 얻는 무언가 배우기 거기에 무언가가 있고 지식을 지불했거나 세타가 음수라는 것 규제와 로지스틱 회귀 그렇지 않으면이 모든 사령관이 과거에 신발을 신지 않도록 데이터를 가지고 있고 당신은 단지 과거에 있었을 이해하려고 노력하고 있습니다 예를 들어 지난 몇 년 동안 발생한 일을 이해하면됩니다 해는 무엇을하고 있 었는가 제품 기본적으로 롤업하려고하는 모든 종류의 데이터 및 진행 상황 이해 우리가 알고 싶었던 Utterson과 Louie입니다

예를 들어 수익이 제대로 하락하는 이유 지난 1 년 동안 당신은 왜 수입이 질문 와인을 움직이는 지 알고 싶어합니다 우리가 이유를 묻기 시작했습니다 약간의 통계와 나는 교사와 내가 시도하는 비즈니스 지식을 의미합니다 그 행동이 왜 일어나는지 이해하려고 노력하고 괜찮아 내 임대료가 떨어지고 배달 소년이 큰 일을하거나 저의 선생님은 우리가 데이터 미안 사업에서 주로하는 일입니다 그것이 무엇이고 ml가 우리에게 무슨 일이 일어나고 있는지 예측하려고 시도하는 곳입니다 미래에 맞아 무슨 일이 일어날 지 우주 기계 학습을 사용하세요 알고리즘과 나는 그의 미래가 당신이 방정식을 실행하는 곳에서 무엇을했는지 인정을 잃고 이러한 머신 러닝과 세 가지에 추가 우리가 이해해야 할 것들이 우리가 배울 것입니다

가는 것 그리고 이것도 있습니다 예, 구조화 된 데이터는 열이 필요하고 규칙이 있고 어떤 데이터라도 간단한 예를 들어 쓸 수 있습니다 Excel에서 유치하는 섹스 리더도 올바르게 구성되어 있으므로 열이 있고 행이 있으며 데이터 세트 또는 데이터 또는 데이터를 저장할 수 있습니다 비정형 데이터는 예제 텍스트를 쓰는 인덱스의 무언가를 구체적으로 가리킬 수 없습니다 얼굴과 이미지 파일 오디오 비디오 모든 것이 모든 것에 빠질 것입니다 구조화되지 않은 데이터 (예 : 임의의 데이터에서 검토를 수행) 웹 사이트에 구조가 없지만 내부를 찾아야합니다 이 모든 것이 비즈니스 분석을 할당하고 데이터 과학은 이것이 구조와 사티 타 모두에서 사실이어야하고 그것이 잠재 구조 I로 시작하는 방식으로 우리가 추진할 것입니다

통찰력을 이끌어 내고 최신 텍스트 및 이미지 데이터를 그리고 그것을 처리하고 모델을 구축하는 방법과 실제로 비정형 데이터뿐만 아니라 여기에 게시 할 두 가지 사항이 있습니다 나는 어떤 질문이든 계속 이해하려고 노력할 것이다 그래, 난 그놈처럼 데이트 했어 우리는 이미 기술에 대해 이야기했고 런던 아이 (London Eye)와 함께 필요한 도구 여기에 그들은 배우지 않을 것이고 여기에 있지만 중요한 것은 우리가 진실을 알아야 할 도구는 그의 얼굴이 파이썬에 있으며 기본적으로 SAS를 탭하십시오 오래된 것이기 때문에 아무도 알 수 없습니다 이제 우리가해야 할 중요한 일을 금식했습니다

시장에서 두 가지는 SQL입니다 이 모든 것들을 청소한다고 말한 것처럼 다른 사람들을 변화시키기 위해 댓글이 많이 있습니다 감사합니다 예, 도구입니다 우리가 세션에서 배우게 될 것입니다 앞서 우리는 파이썬이 상호 작용을하고 있다는 것을 알았습니다

사용자가 그렇습니다 IJ가 증가하고 있습니다 그것은 다시 한 번 미안한 이중 세트의 기술과 데이터에 있습니다 지금까지 몇 가지 질문을 진행하기 만하면됩니다 데이터 과학 과정에 몇 분 그렇지 않다면 기본적으로 모든 데이터 과학 문제 그것은 무작위로 사물에 뛰어 드는 과정과 함께 제공됩니다

과학 문제에서 해결하기 위해 취해야 할 구조화 된 부분 비즈니스 지식은 이미 언급했듯이 다시 시작합니다 정말 중요해서 비즈니스 지식을 가져오고 데이터 과학 지식과 함께 모여 정의하고 번역하려고합니다 그 문제를 데이터 과학 문제로 비즈니스 사람과 당신은 당신이 어떤 문제에 대한 결정을 내려야 제대로 해결해야 할지도 모르는 성숙한 문제를 해결하고 싶을 수도 있습니다 회사에서 내 회사 또는 플랫폼을 승인하는 이유를 알고 싶습니다 그것은 문제 세트와 그들의 정신이 간단하고 당신이 변환하고 싶습니다 이것은 이것을 데이터 과학 문제로 해석하고 어떻게 회의적인가? 가나 카는 어떻게 해결할 수 있을지 고민하고 기본적으로 기계 지식 알았어

첫 회귀를 사용하고 싶을 수도 있고 이탈 모델을 만들고 아마도 이유를 알 수 있으므로 시도해보십시오 문제를 클릭하고 실제로 접근하기 전에 접근 방식을 만드는 것 다가오는 장소가 있고 시작하면 솔루션 자체에 뛰어 들기 데이터를 수집하여 그 문제를 해결하십시오 예를 들어 집안일과 같은 문제에 영향을 줄 기능 quiet 100이 좋지 않거나 서비스가 좋지 않기 때문에 100이 맞습니다 사실 어떤 것이라도있을 수 있으므로 데이터 수집을 시작하고 그가 전처리의 종류를 언급했듯이 추가 단계에서 한 번만 사용할 수있는 올바른 변형 청소 또는 브리핑이 완료되면 기능이라고하는 것을 수행합니다 엔지니어링은 기본적으로 새로운 기능이나 미디어를 만드는 것입니다

기존 데이터 세트의 청구서를 다시 그것들은 우리가 볼 것입니다 우리가 볼 것입니다 수업에서 그러나 이것은 다시 높은 수준에서 한번만 너를보고 난 후에 우리는 건물을 조사 할거야 알고리즘은 그래야 기계 학습이 이 프로그램에 사용할 수있는 다른 머신 러닝 알고리즘 성명서 및 조정 방법 및 평가 단계 정확성과 생산에 들어가기에 충분합니다 모델 구축 과정과 마지막 단계에 있기 때문에 매트리스는 가장 과학적으로 통찰력을 얻을 수 있습니다 특정 문제를 알고 배포 배포를 줄이면됩니다

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그래서 우리는 과학자가 필요로하는 다른 역할은 신의 천재를 작동시킨다 시스템 분석 데이터 마이닝 분석가 제품 관리자 데이터 분석에 적합한 재무 분석가는 차원을 분석하므로 현재 존재하는 다른 역할은 공정하게 이 모든 경로에 대해 거의 동일하게 유지되지만 약간 그것이 바로 우리가 두 가지 주요 역할을 수행하는 이유입니다 데이터 속도를 짧게하여 데이터가 손실되지 않도록 입이 맞아 맞아 그래 그래도 우리는 여전히 틈이 있고 성장하기 위해 기회와 직업뿐만 아니라 기술의 차이도 많기 때문에 사람들이 나중에 친절 해지지 만 그들은 실제로 구입해야 할 것들을 알지 못합니다 그러나 그것은 충분하지 않기 때문에 기술을 가지고 있어야합니다 기술 격차가 채워지도록 요구되므로 NLP 처리 텍스트를 학습하는이 단계에서 이것을 작성하십시오 데이터 애니메이션을 통해 모든 것을 알아야합니다

그렇지 않다면 우리는 컴퓨터 과학자를 만들 것입니다 그렇지 않으면 기술 격차는 포르투갈 측에서 오는 큰 문제입니다 간단히 말해서 고기는 많지만 문제는 있지만 아직 많은 사람들을 인터뷰하는 많은 사람들이 있고 같은 나라 때문에 고용되지 않고 과학자들이 알아야 할 모든 측면이나 모든 것을 알지 못한다 그래서 나는 모든 것을 알고 나서 가서 소개하기 정말 쉬워요 그 후에는 정말 쉽지만 그런 종류의 추세는 일이 가고 상상해서는 안된다는 것을 모르고있다 바로 그것이 다시 한 번 기회의 측면을 보았습니다 여기서 잠시 멈추고 질문 당신 더 많은 질문이 있습니다 목표에있는 모든 사람이 괜찮습니다 산토스 제발 당신이 아는 바도 의심합니다 알았어요 알겠습니다 언제든지 질문이 있으시면 알았어 알았어 그래서 우리가 할 일은 몇 가지를 빠르게 논의 할거야 합병증 바로 내가 다시 몇 분 동안 믿고 열 질문 당신이 대답 할 수있는 질문 당신은 나에게 관련 문자 그대로 요청할 수 있습니다 정의하고 나는 바로 대답하기 위해 노력합니다 세션 우리는 데이터 과학의 몇 가지 응용 프로그램을 빠르게 볼 수 있도록 당신은 당신이 옳은 일을 알고 있습니다

데이터 과학 Viloria 비즈니스에 실제로 참여할 때 해결됩니다- 그리고 당신은이 모든 것들을 알고 있어야하지만 정확히 무엇을 모른다 Mac에서 일어나거나 AI가 맞다는 것을 알지만 이 응용 프로그램에서 이미 진행 중이어야합니다 바로 페이스 북 과세의 예입니다 페이스 북 이미지를 업로드하면 자동으로 추천 함을 알 수 있습니다 사람에게 태그를 지정하려면 괜찮습니다이 사람이나이 이름을 오른쪽으로 드래그 할 수 있습니까? 기본적으로 안면 인식 시스템으로 감지 하고이 이미지를 분류하는 Facebook 특정 단계에 맞습니다 그러면이 권리를 공격 할 수 있습니다 netflix 추천 나는 그것이 인기가 있다고 생각합니다

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물론 다시옵니다 내가 어떻게 넣어야하는지에 대한 아이디어를 얻을 수 있도록 특정 문제를 해결할 때의 모습 우리는 여러 사례 연구를 통해 사용할 것입니다 여기에서 몇 가지 때문에 우리는 참가자로 n으로 구현됩니다 제품 키트 추천 시스템 또는 제품과 같은 프로젝트 보호에 대한 카테고리 분류 또는 감정 분석 주춧돌 프로젝트와 같은 특정 프로젝트 및 흐름은 정확히 이런 일들이 백엔드에서 이루어지고있는 것입니다 어쩌면 나는 적어도 모든 일이 어떻게 될지 아이디어를 얻었을 것입니다 그래서 나는 여기서 잠시 멈출 것이다 알았어 미안해 여기 질문이 그리워 한가지 질문은 클라우드에서이 모든 일을 할 수 있습니까? 네, 우리는 모두 할 수 있습니다 클라우드에서 이러한 것들이 시작될 수도 있습니다

복잡하지는 않지만, 물론 모든 것을 할 수는 없습니다 구름과 하나의 질문에 더 대답하기 위해 물론 예라고 말할 것입니다 우리가 다루게 될 사이트이지만 우리가 잠깐 동안 할 것들 알았어 그래서 여기서 흐름을 충분히 설명해 하지만 다시 한 번 말씀 드리지만 저는 예술과 SQL의 집안일을 다룰 것입니다 주황색 내 차례와 통계 또는 어느 스위치 정말 중요한 구성 요소이며 줄기 데이터베이스와 데이터를 다룰 것입니다 데이터 과학에 대한 과학 중단 물론 파이썬과 머신 러닝의 통계적 추론 알고리즘과지도 학습은 기계 학습의 일부이며 또한 클러스터링을 수행하는 방법에 대한 감독 학습 그리고 당신은 모든 것들이나 다른 유형의 감독되지 않은 최고를 볼 수 있습니다 키르 스틴 및 물론 권장 시스템 및 흡입 땅콩 예를 들어 감정과 같은 텍스트 데이터 권한을 처리하는 방법에 대한 언어 처리 우리는 NLP도 다루고 우리는 또한 차 계획을 다루어 컨볼 루션 신경망이 무엇인지 또는 물리적 인 단위 작업은 이미지 문제를 해결하는 방법 텍스트를 수행하는 방법 요약과이 모든 것들이 그렇기 때문에 이것은 고대의 일종입니다 커리큘럼 그것이 어떻게 보이는지 나는 그것이 여러분에게 보내질 것이라고 생각합니다 그것은 틀리지 않지만 그래, 우리는 모든 것을 배우게 될 것입니다 기본적으로 데이터 과학자들에게 그리고 우리의 관점에서 우리가 배우게 될 것들이 당신의 질문에 대답하기를 바랍니다 다른 질문은 소매점을 제공하고 있습니까 제품도 예 예 우리는 소매 프로젝트를 할 것입니다 그것은 실제로 웹 사이트로 이동하여 언급했는지 여부를 알지 못합니다

헬스 케어의 전자 상거래 프로젝트에 관한 프로젝트 뱅킹과 4 개의 헤드 그래 그래 그게 다야 그래 네가 전자 상거래 뱅킹에 주로 도메인 간 프로젝트 토론 특정 요구 사항이 있으면 필요합니다 이 산업에 대한 프로젝트를 진행해 나갈 것입니다 Santos가 은행 업무를하고 싶어하고 다른 누군가가 소매업을하고 싶어 할 수도 있습니다 라탄이 소이에 대한 특정 프로젝트를 수행한다고 말할 수는 없습니다 그래, 그래 다른 질문에 액세스하거나 질문하는 것 같아요

또는 코스 기간을 따라 코스를 완료하면 4 개월에 가까운 코스이므로 약 4 개월이 소요됩니다 이 모든 것들을 배우는 데 몇 달이 걸리기 때문에 물론 모든 악인이 될 것이며 또한 사울에게 많은 임무가 주어질 것입니다 우리는이 모든 것들을 올바르게 다루어야합니다 3 개월에서 4 개월 동안 다른 질문들 감사합니다 궁금한 점이 있으면 알려주세요 그렇습니다 우리가 튀김을하거나 방해하는 수업은 당신은 하인에게 체인을 요청할 수 있지만 내가 아는 한 그것은 온라인 수업이라고 생각합니다

수업은 우리가 수업에서 충분히 얻습니다 이 데모는 메인 세션 아이디어를 따른 것 같습니다 다른 질문이 있으시면 질문이 있으시면 계속 진행하여 트레이너 나는 더 이상 질문이 없다고 생각합니다 물론 코스에서 기대하는 급여는 얼마입니까? 그것은 당신이 인도에서 요구하는 경험에 달려 있습니다 지난 몇 년간의 경험과 어떤 종류의 회사에 당신은 모든 것들에 들어가고 있지만 시장 동향으로 나는 당신에게 하나를 보여줍니다 그래 지금 시장은 당신에게 새로 고침 또는 0-3 경험 그래서 6-7 세금은 급여입니다 X와 7 ~ 10 년의 휴가를 3 년에서 7 년 정도주고 계속해서 기본은 모두 6-5-6 정도입니다 데이터 과학을위한 lakhs는 hello를 알고 있습니다

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Splunk Tutorial | What Is Splunk | Splunk Tutorial For Beginners | Splunk Careers | Intellipaat

안녕하세요 여러분, Intellipaat의 또 다른 재미있는 세션에 오신 것을 환영합니다 오늘 세션에서 우리는 Splunk가 왜 토론 하는가? Splunk 및 그 구성 요소 란 무엇입니까? Splunk 및 유스 케이스의 작동 메커니즘은 무엇입니까? 로컬 컴퓨터에서 데이터를 입력하는 실전 연습

Splunk의 커리어 기회? Splunk가 필요한 이유로 이동하기 전에? Splunk은 무엇입니까? Splunk라는 단어를 들었습니까? Splunk는 머신 데이터를 분석하는 데 사용되는 소프트웨어 또는 도구입니다 그러나 당신은 기계 데이터를 분석해야하는 이유가 무엇인지 생각 해본 적이 있습니까? 당신은 지수 함수를 알고 있어야합니다 지난 10 년간 기계 데이터의 성장 이것은 주로 증가하는 기계의 수와 IoT 장치 그리고 다른 문제에 대한 해결책이 숨겨져 있기 때문에 데이터를 분석해야합니다

머신 데이터에서 이 머신 데이터를 분석하면 고객 행동 및 요구 사항 이는 우리에게 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움이 될 것입니다 이 컴퓨터 데이터는 시스템 관리자에게 보안 문제 및 시스템 오류에 대해 설명합니다 기계 데이터를 분석하면 기계 기능을 향상시키는 데 도움이됩니다

그러나 머신 데이터를 분석하는 것은 간단한 작업이 아닙니다 그럼, 어떻게해야합니까? 우리가 어떻게 보는지 보자 당신이 시스템으로 일하고 있다고 생각해보십시오 일부 조직의 관리자 조직에서 센서와 같은 다양한 출처에서 데이터를 생성 할 수 있습니다

네트워크 장치, 클라우드 서비스, 사물의 인터넷 및 모바일 서비스 그리고 이러한 자원에서 생성 된 데이터는 비 구조화 된 시스템의 형태로 나타납니다 데이터 예를 들어 머신 데이터는 이런 식으로 하나의 시스템에서 장애가 발생했으며 솔루션을 찾아야한다고 가정 해 보겠습니다

그것을 위해 하드웨어를 어느 단계에서 실패했는지 알아내는 것은 매우 어려울 것입니다 프로그램 머신 데이터 : 이해해야 할 복잡한 구조화되지 않은 형식으로 분석 / 시각화에 적합하지 않음 그래서 어떻게 생각합니까? 어떻게 해결할 수 있습니까? 이 경우 기계 데이터를 이해하고 어디에서 식별 할 수 있는지에 대한 도구를 필요로합니다 정확히 하드웨어 나 소프트웨어가 실패했습니다

이미 논의한 광고는 해결할 수 있습니다 Splunk를 사용하여 Splunk는 기계 데이터를 처리하여 인간을 추출하는 도구입니다 읽을 수있는 형태의 데이터 이렇게하면 문제를 분석하는 데 도움이됩니다 소프트웨어 나 하드웨어의 상태를 찾고있을 때마다 소프트웨어의 상태를 이해하는 데 도움이되는 로그 파일입니다

Splunk는 Google 로그 파일로 정의 할 수 있습니다 즉, Splunk는 IT 인프라에 머신 데이터를 제공합니다 Splunk의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다 전달자, 인덱서 및 검색 헤드가 있습니다 전달자는 데이터를 수집하여 다른 사람에게 전달해야합니다 Splunk 인스턴스 또는 인덱서

인덱서는 데이터가 저장되는 장소입니다 그러나 인덱서에서 데이터에 액세스 할 수는 없으며 검색을해야합니다 데이터를 분석, 시각화 및보고하는 데 도움이되는 정보를 제공합니다 Splunk는 사용자가 시스템 데이터 분석 : 시스템 성능 분석 시스템의 장애 상태 식별 비즈니스 매트릭스 모니터링 이유 검색 및 조사 데이터 시각화 및 결과 대시 보드 생성에 도움을줍니다 또한 나중에 참조 할 수 있도록 데이터를 저장할 수도 있습니다

이제 Splunk가 어떻게 작동하는지 보겠습니다 우리는 로그 형태의 머신에 저장된 데이터를 가지고 있습니다 데이터베이스, 뷰 또는 API 절 다른 한편, 우리는 정보 분배 자 역할을하는 사용자를 다양한 출처 비즈니스 운영에는 그래프, 이미지, 피벗 및 대시 보드가 필요합니다

비즈니스를 위해 더 나은 결정을 내린다 따라서 데이터와 사용자 간의 가교 역할을하는 것은 무엇이라고 생각하십니까? 예, 데이터 색인입니다 아니면 데이터베이스의 테이블이라고 생각할 수도 있습니다 이것이 데이터가 기계에 저장되는 방법입니다 데이터를 저장하면 추출 할 수 있습니다

데이터는 검색 처리 언어 또는 SPL을 사용합니다 머신의 모든 데이터는 이제 이벤트 형태로 저장됩니다 컴퓨터에서이 데이터를 검색하면 편집, 계산 또는 콘서트를 할 수 있습니다 필요에 따라 이 기술은 구현하기 쉽습니다 또한 사용자에게 다양한 서비스를 제공합니다

그 중 일부는 데이터 인덱싱입니다 검색에 대한 지식 매핑 및 검색을 용이하게합니다 경고 예약 Splunk 보고서 준비 및 공유 요즘 우리는 저장 장치를 보았습니다 몇 년 동안 더 좋아지고 나아졌으며, 우리는 프로세서가 더 많아지는 것을 보았습니다 모든 노화 방지 효과는 있지만 데이터 이동은 아닙니다

Splunk는 이것을 수행하는 데 유용한 도구입니다 왜 조직이 Splunk를 선택합니다 Splunk의 장점 중 일부는 다음과 같습니다 그것은 로그 파일을위한 "구글"로 일하기 시작했습니다 즉, 더 간단한 방법을 사용하여 Splunk 검색 형식으로 데이터를 입력 할 수 있습니다 검색 처리 언어 (SPL)의 도움으로 어떤 백엔드 나 데이터베이스도 데이터를 직접 저장하므로 필요하지 않습니다

Splunk 파일 시스템에서 단일 실패 지점이 발생하지 않습니다 위에서 언급 한이 기술의 주요 특징 외에도 많은 기능이 있습니다 빠른 설치, 쉬운 확장 성, 세분성 손실없이 유지, 이 기술에 특유의 경쟁력을 부여합니다 Splunk의 주요 고객은 Vodafone, 도미노 스, ING 은행 및 뉴욕 에어 브레이크

Vodafone은 엄청난 양의 고객 데이터가 생성되는 통신 회사입니다 따라서 Vodafone은 Splunk를 사용하여이 큰 데이터를 최적화하고 제공합니다 더 나은 고객 지원 Domino는 Splunk가 고객 행동을 이해하기로 결정했습니다 ING 은행은 Splunk를 사용하여 주요 앱 문제를 해결하고 고객 행동에 대한 통찰력을 얻고 있습니다

뉴욕의 에어 브레이크는 Splunk를 구현하여 한 달에 거의 10 억 달러를 절약했습니다 이제 사례를 사용하고 어떻게 사용하는지 살펴 보겠습니다 Splunk는 조직이 기술적으로 문제를 해결할 수 있도록 도와줍니다 도미노의 피자가 전자 상거래 용 패스트 푸드 거인이라는 사실을 알고 있을지 모르지만, 그러나 그들이 직면 한 어려움과 도전에 대해 알고 계십니까? 고객의 요구 사항을 이해하고보다 효과적으로 고객에게 제공하고자했습니다 빅 데이터를 사용합니다

많은 것을 생성하는 데 사용 된 Dominos 데이터베이스 구조화되지 않은 데이터로 인해 유지 관리가 어려워집니다 수동 검색의 오류, 기본 설정의 차이 및 기타 등등 이것은 Splunk가 해결했습니다 Splunk는 도미노가 데이터를 더 빨리 검색하고 성능을 모니터링하며 더 나은 통찰력을 얻도록 도왔습니다 그것은 도미노가 다른 대화 형지도를 설정하는 것을 도왔습니다 고객으로부터의 실시간 피드백, 다양한 지불 방법 분석, 사내 판매 팀의 성과를 모니터링 할 수 있습니다

Splunk의 폭 넓은 응용 프로그램과 설치 용이성으로 인해 응용 프로그램이 엄청나게 다양해졌습니다 빅 데이터 분석 분야에서 널리 사용됩니다 로우 프로파일의 대용량 데이터 회사에서 가장 보편적 인 기술 중 하나에 이르기까지 첨단 기술 기업에 대한 탄탄한 영향력을 창출하는 데 성공했습니다 이제 실전 연습을 살펴 보겠습니다 데이터 추가 방법 Splunk 도구에서? 먼저 Splunk 관리에 로그인해야합니다

당신의 방식으로 오는 기회 이 기술을 배우면 가까운 장래에 성공할 수 있습니다 뭘 기다리고 있니? Intellipaat Splunk Training 과정에 참여하여 Splunk 전문가가 되십시오 이 과정은 웹 로그 분석, 디자인 보고서 및 차트를 이해하는 데 도움이됩니다 또한 Splunk 배포에서 서버 구성이 수행되는 방법을 배우게됩니다

우리가 토론 한 내용을 요약 해 보겠습니다 오늘 세션 : 우리는 Splunk의 필요성에 착수했습니다 Splunk과 그 구성 요소는 무엇입니까? Splunk의 작동 메커니즘과 사용 사례에 대해서도 논의했습니다 Splunk에서 사용 가능한 다양한 직업 옵션, Splunk를 사용하는 다양한 조직 기술 및 실무 연습은 데이터를 입력합니다 이 비디오를 시청 해 주셔서 감사합니다

문의 사항은 언제든지 문의하십시오

Apache Kafka Tutorial | What is Apache Kafka? | Kafka Tutorial for Beginners | Edureka

안녕하세요 여러분! Edureka의 Subham입니다 오늘 세션의 주제는 카프카 자습서입니다

따라서 아무런 지체없이 오늘 세션의 의제를 살펴 봅시다 이해하는 것이 중요하다고 생각합니다 기술의 필요성 이제 메시징 시스템의 필요성부터 시작하겠습니다 그런 다음 Apache Kafka와 그 기능을 이해할 것입니다 Kafka 튜토리얼을 더욱 발전시켜 우리가 다른 것에 대해 배울 것입니다

Apache Kafka의 구성 요소와 아키텍처 마침내 우리는 Apache Kafka를 설치하고 배포 할 것입니다 단일 노드 단일 브로커 클러스터

BTS FAKE LOVE EXPLANATION | What do the items and rooms mean? [SOLVED]

제가 이번에 페이크러브 뮤비해석을 준비해왔습니다! 방탄소년단과 빅히트가 데뷔초부터 준비해 온 이야기입니다 모든 자료들은 화양연화 노트와 하이라이트 릴에서 찾았습니다

영상자료들은 뮤비, 티저, 하이라이트등에서 가져온거구요 다 정확하다고 말할 순 없지만, 지금까지 제가 찾아내고 이해해보려 했던 것들 입니다 페이크 러브 뮤비해석 마술 가게는 두려움을 긍정적인 태도로 바꾸는 심리극의 기법입니다 마술 가게는 상상 속에 존재하는 정신적 재활입니다 심리극은 누군가의 삶을 조사하고 통찰력을 얻기 위해 심리 치료로 자주 사용되는 수법입니다

방탄소년단은 자신들을 행복하게 만드는 무언가를 위해 과거의 두려움을 교환합니다 그 물건들은 방탄소년단 멤버들의 충격적인 기억을 상징합니다 진 – 이어피스 진은 항상 아버지나 교장 선생님의 꼭두각시였죠 고등학생 시절, 진은 교장선생님께 그들의 비밀 은신처가 어디에 있는지 말했죠 그로인해 슈가는 퇴학을 당했구요

BTS memories of 2015 한 장면에서 진은 과연 무엇을 위해 이어피스를 교환한걸까요? 뮤비에서 보여주진 않았지만, 빨간 다이어리, 스메랄도 꽃, 아님 카메라를 받았다 짐작해봅니다 호비 – 스니커즈 초코바 스니커즈 초코바는 그의 엄마가 호비를 버리기 전 두고가신 초코바를 상징합니다

호비는 과연 무엇을 위해 초코바를 교환한걸까요? 케이크 – 십년지기 친구 지민 – 숲의 사진 저도 아직은 이 사진에 담겨있는 뜻이 무엇인지 잘 모르겠습니다 하지만 지민이가 8살때 일어난 사고와 관련있는것 같습니다 그때 수목원에서 일어난 일은 지민이에게 많을 상처를 주었고 그의 발작을 일으키며 그가 거짓말을 하게 만들었다 추리해봅니다 지민이는 과연 무엇을 위해 사진을 교환한걸까요? 바로 우산입니다 그러나 아직까진 우산의 좋은영향은 보지못했네요

알엠 – "살아 남아야 한다"가 써있는 거울조각 알엠이 "살아 남아야 한다"라고 쓴적은 과거에도 많이 있죠 알엠은 가난하게 자랐습니다 알엠이 제일 힘들때 자신을 위해 쓴 메모입니다 알엠은 과연 무엇을 위해 거울조각을 교환한걸까요? 바로 여자한테 줄 머리끈이었습니다 "우리는 한달 가량 같은 도서관에서 공부하고 같은 버스 정류장에서 같은 버스를 탔다

하지만 우리는 서로 한마디도 하지 않았다 머리 끈은 아직도 내 주머니에 있었다 저는 그녀가 전단지를 나눠 줄 것인지, 그녀가 어떤 것들을 견디고 있는지 궁금했다" 슈가 – ????? 슈가가 무엇을 교환했는지는 아무도 모릅니다 근데 그물건이 피아노 건반일 가능성이 크다고 생각합니다

화양현화 노트에서 슈가가 책상에서 피아노 키가 들어 있는 봉투를 꺼냈었습니다 그 피아노 건반은 슈가의 어머니를 죽인 화재 때문에 불에 탄 어머니의 피아노에서 나온 것이었습니다 슈가는 과연 무엇을 위해 그 물건을 교환한걸까요? 막대사탕입니다 바로 하이라이트 릴의 여자와 관련있는 막대사탕이죠 태형 – ????? 태형이가 무엇을 교환했는지는 아무도 모릅니다 근데 그물건이 핸드폰일 가능성이 크다고 생각합니다

그 핸드폰은 태형이가 아버지랑 있었던 사건 후에 알엠형한테 전화하려던 핸드폰일 것 같네요 태형이는 과연 무엇을 위해 그 물건을 교환한걸까요? 가방이네요 하이라이트 릴에서 태형이랑 관련된 여자의 가방이죠 같이 지내면서 친해진 것 같은데요 정국 – ????? 정국이가 무엇을 교환했는지는 아무도 모릅니다

설마 자기자신일 수 있을까요? 형제들이 슬플 때, 아플 땐 내가 아플 때보다 더 아프다 (Begin 정국 솔로곡) 정국인 과연 무엇을 위해 그 물건을 교환한걸까요? 바로 열쇠입니다 무엇을 여는 열쇠일까요? 형들의 행복? 자신을 위한 행복? 결국 정국이는 자기 자신을 마주하게 됩니다 진은 스메랄도 꽃을 지키려고 했죠 하지만 끝내 지키지 못했습니다 진이 하이라이트 릴의 여자를 지켜주지 못했다는 걸 보여주네요

그녀는 길 한복판에 누워 있었다 그녀의 머리카락 사이로 피가 흐르고 있었다 붉은 피가 거리를 따라 흘렀다 나는 생각했다 내가 시간을 돌려놓을 수만 있다면

(석진 notes – 830 Year 22) 컨테이너는 알엠의 은신처를 상징합니다 가난해서 컨테이너에서 살았죠 왼쪽에 메달린 손잡이는 하이라이트 릴의 여자를 항상 만나는 버스를 상징합니다 이 방은 호비가 엄마와의 마지막 추억인 놀이공원을 상징합니다

호비는 두려움을 이겨 내기 위해 노력했죠 끝까지 두려움에 맞서야 했습니다 지민이는 화장실/연습실 안에 있네요 친구와 연습하며 심하게 부딪친 사건을 기억하는거 같네요 거울을 보니 비를 맞으며 도망 간 8살때 자신이 보였다

(지민 notes – 704 Year 22) 지민이가 무슨 일이 일어났는지 깨달았을 때, 호비는 이미 그 소녀를 병원으로 옮겼갔죠 "할 수 있는 일이 없었다 내가 할 수 있었던 것은 넘어져서 누군가를 다치게 하고, 홀로 남겨 두고 가서 내 고통에 벌벌 떠는 것이였다" 태형이의 방은 핸드폰으로 가득하네요 ㅎㅎ 그 핸드폰은 태형이가 아버지랑 있었던 사건 후에 알엠형한테 전화하려던 기억을 상징하는거 같네요

"save me" 그래피티는 하이라이트 릴의 여자를 상징하는데요 슈가의 방은 옛날의 불에 탄 집을 상징하는데요 피아노는 엄마를 상징하는 것 같네요 정국이의 방은 깜깜하죠 하지만 형들을 항상 찾구 돌보고 있죠? 그리고 다른 멤버들은 정국이가 지켜보고 있는 사실을 알구요

과연 정국이가 '오멜라스를 떠나는 사람들'의 아이일까요? 정국이가 도시 아래에 갇혀 끔찍한 환경 속에서 오멜라스의 도시사람들의 행복을 위하여 고통받으면 살아야 하는 아이를 상징하는것일까요? 결국, 정국이는 무엇을 열쇠로 열었을까요? 자신의 행복이 아닐까요? 그래서 다른 멤버들이 다시 두려움을 맞이하게 된 것이 아닐까요? 그 때서야 방탄소년단 멤버들은 교환한 물건들이 단지 일시적인 행복을 위한 것이라는 것을 깨달았습니다 페이크 러브 (거짓된 사랑) 진이 있던 방으로 들어간 정국 멤버들은 이제 더 이상 상처를 감추기 위해 마스크를 쓸 수 없었습니다 이러한 가면들 때문에, 그들은 더 이상 자기도 자기자신이 누구인지도 알지 못하게됐죠 결국 멤버들은 자기 자신을 마주 해야 했습니다 진심으로 자기 자신을 사랑하기 위해서 그래야만 했습니다

BTS 타임라인에 대해 자세히 알아보구 싶으시면 모든 노트와 정보를 연대순으로 정리한 비디오도 만들어 보았습니다 끝까지 봐주셔서 감사합니다

What is Avro?

Avro는 Hadoop을 위해 두 가지 서비스를 제공하는 Apache 오픈 소스 프로젝트입니다 데이터 직렬화 및 데이터 교환

이러한 서비스는 함께 또는 독립적으로 사용할 수 있습니다 프로그램은 데이터를 파일이나 메시지로 효율적으로 직렬화 할 수 있습니다 Avro는 작성된 프로그램간에 빅 데이터를 저장하고 교환하기위한 프레임 워크를 제공합니다 어떤 언어로든 Avro는 데이터를 작고 효율적인 형식으로 저장합니다 두 데이터 정의를 저장합니다

및 데이터를 하나의 메시지 또는 파일로 함께 표시합니다 데이터 정의는 JSON 형식으로 저장됩니다 데이터는 2 진 형식으로 저장됩니다 Avro 파일에는 MapReduce 처리를 효율적으로 분할 할 수있는 마커가 포함되어 있습니다 Avro는 코드 생성 단계가 필요 없기 때문에 langauges 스크립팅에 이상적입니다

Avro는 숫자, 바이너리 및 문자열을 포함한 다양한 원시 데이터 유형을 지원합니다 배열,지도, 열거 및 레코드를 비롯한 여러 복잡한 유형이 있습니다 Avro 데이터에 대해서도 정렬 순서를 정의 할 수 있습니다 Avro의 핵심 기능은 시간이 지남에 따라 변하는 데이터 스키마에 대한 강력한 지원입니다 "스키마 진화"라고도합니다

Avro는 누락 된 필드, 추가 된 필드 및 변경된 필드와 같은 스키마 변경 사항을 처리합니다 너무 오래된 프로그램 새로운 데이터를 읽을 수 있고 새 프로그램은 오래된 데이터를 읽을 수 있습니다 Avro에는 Java, Python, Ruby, C, C ++ 등을위한 API가 포함되어 있습니다 Avro를 사용하여 저장된 데이터는 한 언어로 작성된 프로그램에서 다른 언어로 작성된 프로그램, 심지어 C와 같은 호환 언어에서 스크립팅까지 돼지 같은 언어 Avro의 데이터 교환 서비스를 통해 프로그램간에 데이터와 정보를 쉽게 전달할 수 있습니다

원격 프로 시저 호출 사용 Avro 원격 프로 시저 호출 인터페이스는 JSON에 지정됩니다 인터페이스에는 프로토콜 선언과 유선 형식이 있습니다 프로토콜 선언은 교환 될 메시지를 정의합니다 메시지는 Avro 데이터 스키마로 정의됩니다

유선 형식은 다음 세 가지를 정의합니다 1 요청 및 응답 메시지가 전송되고 수신되는 방식 완충 된; 2 통신을 수립하기위한 핸드 셰이크 프로토콜 및 3 요청 및 응답 메시지 교환

What is Data Governance?

안녕하세요 저는 Jared Hillam입니다 컴퓨터를 구입했다고 상상해보십시오

귀하의 회사에 비용을 지불했습니다 지출 보고서를 작성하고 절차를 따르십시오 조만간 수익금을받을 것으로 기대하고 있습니다 당신 회사의 회계 측에서, 누군가 당신에게 전화를 할 것을 요구하는 비정상적으로 높은 비용 보고서를 봅니다 상상할 수 있니 그 전화에 대한 당신의 반응은 "당신이 달러 사람 이니까요, 그래서 당신이 알아 낸 것입니까?" 회계사가 "달러 녀석"이라는 사실은 그렇습니다

당신이 돈을 돌려 받기가 더 힘들지 만, 회계사는 단순히 이야기를 가지고 있지 않습니다 왜 그 컴퓨터를 사야하는지 뒤에 데이터에서도 마찬가지입니다 "데이터 녀석"은 IT에 있지만 그들은 그렇지 않습니다 그 데이터를 만듭니다

따라서 데이터가 시스템간에 일관성이없고 잘 롤링되지 않는 경우, 누가 전화 할 것 같니? 그것이 바로 비즈니스 사용자입니다 하지만 불행히도 데이터 문제는 우리 지출 시나리오와 같은 추세와 털이에 오지 않고 대량으로옵니다 애플리케이션 시스템 내부의 트랜잭션 및 상호 작용의 양 그래서 설정 1 회성 전화 또는 회의는 문제를 해결하지 않습니다 그리고 이것은 많은 조직들이 무인도로 끝나는 곳입니다

IT 부서에는 없다 데이터를 수정하기에 충분한 컨텍스트와 비즈니스 사용자가 이것이 IT 문제라고 생각합니다 이 교착 상태는 다양한 방법으로 자신을 드러내는 많은 문제를 일으 킵니다 • 데이터가 올바르지 않기 때문에 보고서가 올바르게 롤업되지 않습니다 • 서로 다른 시스템에는 자체 고객 레코드가 있습니다

• 새로운 시스템을 세우려면 많은 작업이나 재 작업이 필요합니다 비즈니스 규칙은 누군가가 부서별 스프레드 시트에 넣는 것으로 끝납니다 • 교차 판매는 거의 불가능합니다 회사와의 고객 상호 작용에 대한 통합 프로필이 없습니다 • 목록이 계속 켜져 있습니다

이 문제를 해결하려면 cat herder가 필요합니다 그것은 많은 것을 얻을 수있는 누군가를 필요로합니다 사람들은 바쁜 일정에 추가하고 싶지 않은 것을 할 것입니다

어느 것이 사례는 데이터 거버넌스입니다 이 비디오에서 우리는 데이터 거버넌스 프로그램은 무엇이며, 사람들이 가져야 만하는 역할 데이터 거버넌스 프로그램은 조직이이 무인도에 착수하도록 돕기 위해 고안된 것입니다 에 머리 그리고 이것은 관련된 모든 중요한 이해 관계자들을 조직함으로써 이루어집니다

운수 나쁘게 많은 조직에서는 이것이 결국 도넛 회의가됩니다 그 모임을 알지? 다들 무료 도넛을 사러 갈거야? 따라서 데이터 거버넌스 프로그램을 작동 시키려면 당신은 몇 가지 기본 지침을 따라야합니다 1 IT가 데이터 거버넌스 프로그램을 소유해서는 안됩니다 에이

그들은 데이터를 만들지 않습니다 !!! 비 IT는 다음에 대한 참여 회원이어야합니다 거버넌스 팀이 있지만 게이트를 소유하고 있으면 게이트에서 잘못된 인상을 남깁니다 2 IT 부서는 데이터 거버넌스 프로세스를 반복 할 수있는 프레임 워크를 개발해야합니다

그리고 확장 성 a 여기에는 마스터 데이터 관리 소프트웨어 배치 b 데이터 품질 소프트웨어 배포 기음 데이터 은퇴 소프트웨어 배포 d 보안 소프트웨어 배포 이자형

Etc 3 이것은 비즈니스 이해 관계자가 데이터 거버넌스 프로그램을 소유하고있는 이유는 무엇입니까? 에이

그들은 사람들에게해야 할 모든 변화를 평가하는 요점이 될 것입니다 데이터 b 그리고 프로세스 변경이있을 수 있습니다 데이터 품질 문제가 계속 발생하지 않도록 보장해야합니다 기음

또한 비즈니스 프로세스 소유자는 용어에 동의하기 위해 함께 모일 필요가 있습니다 나는 예를 들어, 창고 관리 팀은 "배송"이란 제품이 도크를 떠날 때 그러나 판매 팀은 그것은 고객의 문앞에 도착합니다 지원 팀이 "배달" 제품이 설치되었을 때 ii

우리가 필요로하는 기준을 정할 경우 명명 규칙을 유지하기위한 규칙이나 논리를 바꾸는 것에 동의해야한다 IT 팀이 주변에 프레임 워크를 구축 할 수 있도록 디 그리고 마지막으로, 자리에 있어야 할 규칙 중 일부는 정치적 후원으로 막대한 결정을 내림 나는 어떤 사람들은 이러한 시스템을 구축하는 데 자신의 삶의 일을 보냈다는 것을 잊지 않겠습니다 프로세스를 통해 많은 조직에서 다루는 많은 개인 투자가 있습니다

4 데이터 거버넌스 회의는 6-12 개월 계획으로 진행되어야합니다 원하는 최종 상태에 대한 진행 a 이것은 회의가 도넛이되는 것을 막아줍니다 회의 b

그리고 전술적 인 과제와 모든 사람들의 마음에 분명히 드러나는 최종 목표와의 관련성 5 비즈니스 참가자가 명확한 역할을 수행하는지 확인하십시오 예 : 에이 소유주는 정착에 관한 정치적 단점과 IT 교육을 제공해야합니다 또는 MDM 도구 내의 정책 변경 b

데이터 스튜어드는 소유주에게 정책에 대해 조언해야합니다 결정 및 사용자에 의한 데이터 변경 승인 기음 사용자는 MDM 도구가 자동으로 해독 할 수없는 레코드 수정을 결정합니다 또한 Data Stewards에 대해 권장되는 규칙이나 업데이트를 제공하여 필요한 수동 업데이트 수 데이터 관리 팀을 구성하는 쿠키 방법은 없습니다 Intricity가 빌드를 도왔습니다

다양한 정치적 기업 환경에서의 데이터 거버넌스 프로그램 나는 추천한다 Intricity의 웹 사이트를 방문하여 전문가와 상담하십시오 우리는 당신의 디자인을 도울 수 있습니다 오래된 도넛 더미에 쌓이지 않는 데이터 거버넌스 프로그램

What is Zookeeper?

ZooKeeper는 중앙 집중식 인프라를 제공하는 오픈 소스 Apache 프로젝트입니다 클러스터를 통한 동기화를 가능하게하는 서비스 등이 있습니다

ZooKeeper는 대규모 클러스터 환경에서 필요한 공통 객체를 유지합니다 예제들 여기에는 구성 정보, 계층 적 이름 공간, 동기화 정보 등등 애플리케이션은 이러한 서비스를 활용하여 대규모의 분산 처리를 조정할 수 있습니다 클러스터 500 개 이상의 서버에 걸쳐있는 Hadoop 클러스터를 상상해보십시오

데이터베이스를 관리 해본 적이 있다면 10 대의 서버로 구성된 클러스터를 사용하면 전체 서버에 대한 중앙 집중식 관리가 필요합니다 클러스터링 : 이름 지정 서비스, 그룹 서비스, 동기화 서비스, 구성 관리 및 기타 Hadoop 클러스터를 활용하는 많은 오픈 소스 프로젝트에는 이러한 유형의 교차 클러스터가 필요합니다 서비스 동물원 (ZooKeeper)에서 해당 프로젝트를 사용할 수있게되면 이러한 프로젝트 각각을 임베드 할 수 있습니다

ZooKeeper는 처음부터 동기화 서비스를 만들 필요가 없습니다 그럼, 어떻게 작동합니까? ZooKeeper는 노드 간 동기화를위한 인프라를 제공합니다 응용 프로그램이 클러스터 전체의 작업을 직렬화하도록 사용할 수 있습니다 또는 동기화 ZooKeeper와의 상호 작용은 Java 또는 'C'인터페이스를 통해 발생합니다

사육사는 상태, 구성 및 동기화 정보를 메모리에 유지합니다 ZooKeeper 서버에서 ZooKeeper 서버는 상태의 복사본을 보관하는 컴퓨터입니다 전체 시스템 및 로컬 로그 파일에이 정보를 유지합니다 매우 큰 Hadoop 클러스터 여러 ZooKeeper 서버에서 지원할 수 있습니다

이 경우 마스터 서버는 최상위 서버 각 클라이언트 시스템은 ZooKeeper 서버 중 하나와 통신하여 검색 및 업데이트합니다 그것의 동기화 정보 ZooKeeper에서 응용 프로그램은 znode라는 파일을 생성 할 수 있습니다 ZooKeeper 서버의 메모리에 저장하십시오 z 노드는 클러스터의 모든 노드에서 업데이트 할 수 있습니다

클러스터의 노드는 해당 znode에 대한 변경 사항을 알리기 위해 등록 할 수 있습니다 동물원에서 용어를 사용하면 특정 z 노드를 "감시"하도록 서버를 설정할 수 있습니다 우리가 3 분 안에 커버 할 수있는 것보다 분명히 더 많은 것이 있지만, 기본적으로 어플리케이션 이 znode 인프라를 사용하여 클러스터 전체에서 작업을 동기화합니다 상태를 ZooKeeper znode에 저장하면 클러스터의 나머지 부분에 특정 노드의 상태가 변경되었습니다 이 클러스터 전반의 상태 중앙 집중화 서비스는 관리 및 직렬화에 필수적입니다

대규모 분산 된 서버 세트에서 작업을 수행 할 수 있습니다

Hadoop Tutorial | What Is Hadoop | Big Data Hadoop Tutorial For Beginners | Intellipaat

안녕하세요, 하둡 세션에 오신 것을 환영합니다 그럼 아주 작은 이야기부터 시작합시다

우리는 잘 가야한다 그래서 나는이 전자 상거래 사이트의 CEO 인 Jeff Bezos입니다 Mamazon와 너희들은 내 기술자 야 그래서 오늘 우리의 조직은 다음과 같이 보입니다 우리는 전자 상거래 사이트와 오라클에서 실행됩니다

우리는 인벤토리를 가지고 있고 그것은 MY SQL에서 실행됩니다 그래서 인생은 여기에서 아주 쉽게, 모든 것이 굉장합니다 그래서 지금 내가 대답하기를 원한다면 의문 다음 달에 얼마나 많은 iPhone을 주문해야하는지 말해 보겠습니다 아주 단순한 지금해야 할 일을하는 전형적인 비디오는 모든 것을로드하는 것입니다

이 데이터를 데이터웨어 하우스에 저장하고 테라 데이터를 말한 다음 기본적으로 귀하의보고 이것이 바로 tableau 및 Qlikview와 같은 도구가있는 곳입니다 그래서 데이터가 생성되면웨어 하우스에로드하고 생명은 매우 간단합니다 하지만 한 가지 문제가 있습니다 이 전체 설정의 실제 문제 보게 될 때까지 이것이 잘 돌아갔을 것입니다

2000 또는 2005 오늘 우리는 2018 년에 있으며 질문은 그렇게 간단하지 않습니다 우리가보고있는 데이터의 양이 매우 거대하기 때문에 간단한 예를 들자 이제 내가 질문을 바꾸고 얼마나 많은 말을했는지 고객은 iPhone을 구입하고 좋아했지만 배달이 싫었습니다 지혜로운 말로 트위터에 분노를 터뜨렸다

이제 가장 먼저 Twitter와 같은 출처에서 오는 데이터 및 귀하의 다른 소스 센서, 클라우드의 네트워크 로그 따라서 생성되는이 deta는 실제로 정말 거대하고 전통적인 데이터베이스 시스템에 잘 들어 가지 않을 것입니다 그래서 마이클은 여기에 질문이 있습니다 그는 Big Data에 대해 이야기하고 있습니까? 예 마이클 당신은 절대적으로 옳다 따라서이 엄청난 양의 데이터가 다른 출처와 다른 형식으로 존재하는 것은 귀하의 빅 데이터 (Big Data)와 우리는이 큰 데이터를 저장하고 처리하기 위해 새로운 것을 필요로합니다

그래서 그것이 우리가 다른 시스템을 도입하기로 결정한 곳이며 시스템은 Hadoop은 이제 Hadoop을 다음과 같이 생각합니다 매우 큰 데이터웨어 하우스로서의 매우 원유가 많은 조잡한 방식으로 데이터를 가져올 수 있습니다 어디서나 쉽게 단일 마스터를 호스트 할 수 있으며 이론적으로 수십 개의 수천 개의 노드 또한 두 가지 서비스를 제공합니다 저장소 및 프로세스이므로이 사람 전통적인 데이터베이스 및 기타 소스에서도 데이터를 가져올 수 있습니다

이제이 사람 데이터를 저장하고 데이터를 처리 할 수 ​​있습니다 하둡을 누군가로 생각하십시오 일반적으로 많은 데이터를 저장하고 처리하기 위해웨어 하우스를 보완합니다 이제 최종 처리가 완료된 후에 데이터를 저장하고 처리합니다 그 마지막 물건을 창고에 넣을 수 있습니다

분석 도구를 사용하면보고 도구에 직접 연결할 수 있습니다 또한 가능한 사람들은 당신의 패턴을 기반으로 당신이 정말로 당신이 무엇을 선택할 수 있습니다 Hadoop의 아이디어입니다 그래서 모든 데이터를 한 곳에서 처리하고 처리합니다 웨어 하우스에로드하거나 직접보고 도구에 연결할 수 있습니다

이 인스턴스를 오라클에로드하면 다른 인스턴스가됩니다 추천 엔진 그래서 우리가 가진 모든 근원에서 이런 식으로 생각하십시오 우리는 아이폰을 사는 사람들의 85 %가 스크린을 원한다는 것을 알았습니다 경비원과 아이폰을 사는 81 명도 뒤 표지를 샀다

이제 한 번 우리는 Hadoop 내에서 이것을 배울 수 있습니다 Oracle에 다시로드 할 수 있으며 다음 고객이 우리 전자 상거래 사이트에 오면 언제든지 iPhone을 구입하여 스크린 가드와 백 커버를 구입하여 Hadoop을 생각해보십시오 매우 큰 데이터 저장소로 데이터를 저장하고 데이터를 처리 한 다음 당신이 좋아하는 방식으로 그것을 사용할 수 있습니다 그래서 저는 Hadoop이하는 일에 대해 모든 사람들이 분명히 희망하기를 바랍니다

그러니 내가 앞으로 나아갈 수 있도록 빨리 확인해주세요 좋아, 램이 분명하다는 것도 확인해 줬어 앤도 마찬가지야 좋아, 모두의 것 같아 좋은

이제 사람들은 하둡의 스토리지 및 프로세싱 부분을 이해하게 될 것입니다 하지만 프로세스의 이름을 거치지 않고 우리가 전체 이해를 가질 것이기 때문에 작은 이야기 그래서 이것은 타마 컨설팅 서비스의 CEO 인 카일 라쉬 (Kailash) 전 세계 150여 개 국가와 지역에 회사가 있습니다 회사를 사랑했습니다 그래서 어제이 회사의 페이스 북 페이지는 10 억 좋아, 이제는 CEO가 거대한 대시 보드를 만들고 싶어

전체 지구본 및 각 국가의 마우스를 가져다 대면 얼마나 많은 사람들이 좋아하는지 표시합니다 그 나라 이제이 작업은 프로젝트 인 Ajay에게 할당됩니다 그는 4 일 동안 대시 보드를 만들 예정입니다 이제하자

Ajay가 이것을 위해 Hadoop을 사용하려고하며 Ajay가 두 팀원을 보유하고 있음을 확인하십시오 MrAdmin과 Mr Developer 이제 Ajay가 말합니다

MrAdmin 하둡 클러스터를 설정하고 개발자에게 알려줍니다 그가 대시 보드 전체를 개발하기로되어 있다고 들어 보았습니다 지금 당장 일어난다 그래서 첫 번째 관리자가 오면 그는 5 대의 기계를 구입하고 하나는 마스터되고 4 명은 노예가 될 것이라고 결정합니다

그래서 Mr Mr 관리자 가 작동하게되었고 그는 하나의 마스터와 4- 노드가있는 5 노드 클러스터를 설정하고 있습니다 노예와 하둡은 모두 저장과 가공에 관한 것입니다 저장소 마스터라는 누군가를 설치하고 마스터에 다시 설치합니다

처리 마스터를 설치합니다 이제 그는 노예에 스토리지 노예와 슬레이브를 처리하여 모든 노예에게이 작업을 수행합니다 이제 관리자가 제프 보스에게 알려줍니다 설정이 진행되고 데이터를 수집하고 프로그램을 작성합니다 이제 Ajay가 호출합니다

개발자 Mr 그리고 Mr 개발자는 계속해서 데이터를로드하고 코드 그래서 개발자는 페이스 북이 JSON으로 파일 크기는 약 640MB입니다 따라서 저장소 마스터에 파일을 쓸 때 실제로 128 MB의 블록으로 세분화됩니다

따라서 640을 128로 나눈 값은 5 블록을 의미합니다 각 블록은 세 번 복제됩니다 그래서 그것이 15 블럭이됩니다 좋아요 Deepak의 질문이 있습니다

그는 왜 블록이 세 번 복제되었는지 묻습니다 좋은 질문입니다 그래서 우리는 실제로 결함의 개념을 가지고 있습니다 Hadoop의 내성 원래 블록이 손상 되더라도 블록을 두 개 더 복사하면 데이터를 검색 할 수 있으며 이것이 Hadoop을 만듭니다 신뢰할 수 있습니다 그래서 당신 질문 인 Deepak에 대답합니까? 좋아, 디팍이 좋다

이제 원본 파일의이 15 개의 블록이 서로 다른 슬레이브 노드가 있으므로이 블로그 중 네 개가 첫 번째 노드에 저장되어 있다고 가정 해 보겠습니다 노예 두 번째 노예는 4 명, 세 번째 슬리브는 4 명, 두 번째 및 세 명은 마지막 것 이제 데이터가 준비되었습니다 그것은 이미 블록으로 분해되었지만 스토리지 마스터의 경우 메타 데이터 만 갖게됩니다

그래서 메타 데이터는 다음과 같이 보입니다 이제 FacebookJSON은 1 2 3 4 5 차단하고 블록 1은 슬레이브 1 2에 있습니다 세 개, 두 번째 블록은 두 번째 세 번째 블록과 네 번째 블록에 있습니다 무엇이 메타 데이터에 저장되어 있는지

스토리지 마스터에는 아무런 문제가 없습니다 마스터는 메타 데이터 만 저장하고 전체 데이터는 저장하지 않기 때문입니다 지금 그 이유 때문에 메모리가 아무리 큰 파일 일지라도 문제가되지는 않습니다 당신은 메타 데이터에 대해서만 이름 노드의 메모리를 사용하지만 원본 데이터 실제로 슬리브에 기록됩니다 아줌마들, 너에게 단순하게 해줄거야

예를 들어, 우리가 볼 수있는 것은 프로젝트 관리자입니다 이 팀은 이제 프로젝트 관리자가 사람들이하는 일이 무엇인지 알지만 모든 작업이 실제로 슬레이브에 의해 수행되므로 관리자가 병목 현상이없는 것입니다 여기에 어떤 데이터가 어디에 저장되어 있는지 알 수있는 능력도 없습니다 어느 매니저가 아무 것도하지 않는 곳에서 실행중인 작업 메타 데이터 이제 좋아요 데이터가 저장되면 데이터가 표시됩니다

그것을 저장 영역에 썼고 모든 데이터가 퍼져 나갔다 이제는 개발자가 앞서 가서 프로그램을 쓴다 국가 별 좋아요 수를 찾으려면 프로그램 이름이 Java 프로그램 이제이 Java 프로그램이 제출되어 처리 마스터가됩니다 모든 컴퓨터에이 코드를 복사합니다 이제 마스터는 기본적으로 알맞을 것입니다

너 네 개의 슬리브가 하나의 블록을 처리하고 두 개의 블록을 처리합니다 너에게 노예가 너에게 노예가 너를 노예처럼 너에게 처리 블록 3 세 및 프로세스 블록 네 당신과 노예에 대한 로컬 프로세스입니다 당신에게 국부적으로 싸우는 블록 싸움은 당신의 사업을 국부적으로 네트워크와 작업이 완료되어야하고 최종 출력을 얻을 수 있습니다 보고 도구에 직접 표시하거나 창고 및 분석 기능을 수행하므로 Hadoop이 실제로 이러한 방식으로 작동합니다 지금 Hadoop입니다

이제 지금까지 우리는 hulu가 두 가지 서비스를 제공한다는 것을 알았습니다 프로세싱을 제공하여 스토리지를 제공하는 팀을 HDFS라고하며 팀 이것이 MapReduce를 마스터 처리하기 때문에 다시 처리 할 수 ​​있습니다 마스터와 HDFS가 이름 노드로 호출되고 슬리브가 다음과 같이 호출됩니다 MapReduce의 데이터 노드는 마스터가 작업 추적자로 불리고 슬리브가 tasktracker 간단한 물건으로 불리는 삶은 여기에 매우 쉽습니다 이제이 특별한 설정에는 당신이 쓸 수있는 매우 심각한 제한이있었습니다 MapReduce의 프로그램을 좋아하든 좋아하든 쓸 수 있습니다

프로그램 만 MapReduce 또는 MapReduce에서 실행되는 다른 프레임 워크이지만 다른 것을 가질 수 있으므로 간단한 예를 들어 봅시다 내가 평신도라는 것을 보자 적절한 리 남자처럼 지금 내 아이폰 나쁜 나무에 문제가있다 그래서 난 그냥 새 배터리를 구입하고 내 아이폰에 넣어 그래서 정상적인 사람이 들어갈 수 있습니다 상점과 아이폰을위한 배터리를 구입 분명히 옳지 않아 이것은 애플은 당신이 내 전화기를 사용하고 싶다면 내 전화기 만 사용해야한다고 말한다 배터리가 마음에 들거나 좋아하지 않는다면 배터리와 플러그를 구입할 수 없습니다 당신이 Hadoop을 사용하고 싶었던 것과 매우 비슷하게 전화에 넣었습니다

친구는 그것을 사용하지만 당신은 Maya에서 자신을 표현해야합니다 이는 매우 심각한 한계이며, 이것이 하둡 (Hadoop) 원 포인트로 불리는 이유입니다 X하지만 당신이 정말로 원했던 것이 더 나은 것이 었습니다 그래서 우리는 거기에 MapReduce 대신 저장소가 있지만 다른 버전의 Hadoop 리소스 관리자와 노드 인 새로운 구성 요소 충돌이었습니다 매니저가 지금 원사가 어디에서 할 것인가? 나는 누구에게나 자원을 줄 것이다 MapReduce plunk or storm 하둡 (Hadoop)의 한 지점에서 MapReduce가 유일한 주일뿐입니다

Hadoop에서 MapReduce가 X를 가리키고있는 방법 중 하나입니다 이것을 Hadoop의 한 지점에 집중하십시오 X MapReduce만이 유일합니다 우리는 Hadoop에서 두 포인트 X MapReduce를 사용하는 방법 중 하나입니다 모든 약 2 점 X와 우리는 전혀 한 점 X에 대해 논의하지 않을 것입니다

내가 IX의 한 가지 점을 설명한 이유는 내가 좋은 것을 설명 할 수 있기 때문이다 우리가 나쁜 건강을 설명하고있는 건강은 아마 그렇게 힘들어 질 것입니다 마찬가지로 X 점을 설명해야만한다면 먼저 X 점 하나를 보여 주어야합니다 저기서의 심각한 한계와 그것이 내가 두 점 X를 가져올 때입니다 두 포인트 X는 기본적으로 귀하의 성별 주름 소스 관리자입니다 리소스가 필요한 모든 사람들이 리소스를 제공하므로 X를 실제로 가리키는 방법 인 작업을 수행하십시오

이제는 Hadoop의 처리 능력으로 X를 가리키며 여기서 Y는 마스터를 나타냅니다 자원 관리자라고 불리는 우리는 또한 잠자기 상태에서 전자를 가지고있어서 내 기억 장치 층이 남아있다 DITA를 쓰고 처리 한 것과 거의 같지만 일을 제출하면됩니다 Yancy에게 Yancy에게 안녕하세요, MapReduce를 실행하는 방법을 모르겠지만 앱 마스터로 불리는 사람이 나를 위해 MapReduce를 할 수 있으므로 리소스입니다 매니저 나는 사람들에게 자원을 제공한다

나는 어떻게 처리해야할지 모르지만 나는 앱 마스터로 불리는 다른 사람을 알면 그는 그 일을 할 것입니다 이제 얀은 이제 누군가가 잠자기 할 때 앱 마스터를 초기화 할 것입니다이 앱 마스터는 다음과 같습니다 기본적으로 처리되는 사람은 일을 할 것이므로 누가 그 일에 책임이 있는가? 그것은 앱 마스터들입니다 그래서 얀 마스터는 헤이 앱 마스터를 봅니다

나는 당신을 위해 새로운 직업을 가지고 있습니다 왜 그렇게하지 않는가? 지금은 앱 마스터가 좋다 Gurion 마스터 NC 보스 당신이 나를 위해 일을하고 싶다면 나에게 다음과 같은 것들을주세요 그래서 슬리브에 두 자원을 하나 소매에 하나의 자원을 두 자원에 슬리브 3 개 및 슬리브에 하나의 리소스가있는 이유는 데이터 지역이 중요한 것은 마스터에게 보이고, 알았어 리소스와 마스터를 가져 가라 전진 할 수 있고 모든 곳에서 일을 해낼 수 있습니다

그래서 여기의 아이디어는 실 마스터입니다 이것이 자원을 제공하는 직업을해라 그래서 이것은 당신을위한 원사이다 이 모든 세부 묘사가 한 점에서 중요하다면 더 많은 것 X MapReduce는 두 점 X에서 유일한 방법입니다 Maya는 그 중 하나를 생산합니다

그렇다면 왜 그렇습니까? 인생에서 더 많은 옵션이 필요하기 때문에 우리는 두 점 X에 가야합니다 그 사람들처럼 나는 아주 간단한 예를 들어 줄 것이다 그래서 이것은 회사라고 불린다 발 팬더 그래서 음식 팬더는 지금 당신을 위해 발 배달을하는 회사입니다 당신은 피자 헛 (Pizza Hut)에 전화를 걸 수 있습니다 당신은 정말 좋아하는 나머지 서랍에서 주문할 수 있습니다

발 바지 레슨을 보는 방법 나는 발을 들이지 않지만 항상 음식을 제공 할 수 있습니다 사람들에게 서비스를 제공하여 원하는대로 주문할 수 있습니다 Hadoop의 전체 풍경과 건축 작업에 대한 설명 관점은 회의에 참석해 주셔서 감사합니다 다음 수업에서 영화 보러 주셔서 감사합니다 질문이 있으시면 아래에 답변 해 주시면 최대한 빨리 답변 해 드리겠습니다

가능하면 텔레 패스 채널에 가입하여 계속 유지할 수 있습니다 당신은 또한 갈 수있는 최신 기술에 대한 자신의 업데이트 기타 관련 미리보기 및 oculus 및 자세한 내용은 당사 웹 사이트를 방문하십시오 계속해서 학습을 향상시킨다 오

What is SAS Programming | SAS Certification | SAS Tutorial | Intellipaat

안녕 얘들 아, Intellipaat의 또 다른 흥미로운 세션에 오신 것을 환영합니다 우리는 SAS가 무엇인지 이해함으로써 시작합니다

그런 다음 몇 가지 응용 프로그램을 살펴 봅니다 SAS 프로그램 구조를 살펴보고 마지막으로 우리는 데모 부분으로 넘어가십시오 그렇다면 SAS는 무엇입니까? 그것은 분석 도구입니다 그래서 SAS는 기본적으로 "통계 분석 시스템"의 약자입니다 SAS의 도움으로 다양한 분석 작업을 수행 할 수 있습니다

"시계열 분석", "예측 모델링"및 "데이터 관리" SAS는 시각화 도구이기도합니다 SAS 덕분에 아름다운 그래프를 만들 수 있고 놀라운 대시 보드를 만들 수 있습니다 분석 된 데이터를 나타냅니다 이제 SAS가 정확히 무엇인지 이해 했으므로 이제 그 응용 프로그램 중 SAS는 금융 분야에서 광범위한 응용 프로그램을 보유하고 있습니다

은행, 신용 조합 및 기타가 제공하는 대출에 대한 "신용 위험"계산에 사용됩니다 FinTech 회사 SAS는 또한 트랜잭션을 지속적으로 모니터링함으로써 사기 예방에 사용될 수 있습니다 실시간 의사 결정을 가능하게하는 행동 분석을 적용합니다 현재 SAS는 의료 분야에서 사용되고 있습니다 다양한 데이터 소스를 분석하여 잠재적 인 문제가 현실화되기 전에 식별 환자 안전 신호를 예측하고 의학적으로 조사합니다

또한 다양한 조건에서 환자 치료에 대해보다 포괄적 인 시각을 얻는 데에도 사용됩니다 방대한 양의 구조화 및 비정형 임상 데이터를 분석하여 절차를 수행합니다 SAS는 자동차 산업에서도 사용됩니다 "보증 청구 분석"및 "서비스 부품 최적화" 이제 SAS 프로그래밍 구조를 살펴 보겠습니다 모든 SAS 프로그램은 기본적으로 다음 두 부분으로 구성됩니다

데이터 단계 & Proc 단계 데이터 단계는 데이터를 작성하고 관리하는 데 사용되며, 프로 시저 단계는 데이터를 작성 및 관리하는 데 사용됩니다 데이터 분석 및 시각화를위한 다양한 절차 맞아, 우리 머리에 ~로 데모 이제야

What is Hadoop and Parallel Processing? | Hadoop Tutorial for Beginners | Big Data | Great Learning

하둡 (Hadoop)이 무엇인지 이해하기 전에 우리는 공정해야합니다 이 배포판에 대한 이해의 비트 모두에 대해 컴퓨팅

이것은 실제로 우리에게 어디서의 견고한 이해를 줄 것입니다 Hadoop은 실제로 Hadoop이있는 곳부터 시작합니다 그것의 뿌리는 분산 컴퓨팅에서 온 것이거나 단순히 컴퓨팅 서클에 대한 병렬 처리 현실적인 예를 들고 생계를 유지하려고합시다 그려야 할 방 너는 무엇을 할 것인가? 약 2 시간이 소요됩니다 페인트 작업을 끝내라

이제 하나의 표면에 5 개의 표면이 그려집니다 그 사람이 네 네 벽과 한 천장이야 직행을 위해 10 시간이 걸릴 것입니다 페인트 작업 완료하기 3 시간 안에 완료 될 페인트 작업 경험적 접근법 또는 단순한 상식 접근법 더 많이 고용하겠다는 5 개의 다른 화가를 고용하여 각 개별 표면에서 페인트 작업 페인트 작업은 3 시간 이내에 완료됩니다 그래서이 사건은 컴퓨터 과학에서의 문제 해결

문제가 있다고 가정하자 데이터 세트는 실제로 숫자가 될 것입니다 쉼표 또는 CSP 파일로 구분됩니다 파일 크기는 1GB입니다 그런 다음 PC가 있거나 일반적으로 PC 또는 노트북에 모든 숫자를 스캔 할 수있는 소프트웨어 이 파일에서 하나씩 차례로 프로그램은 일반적으로 모든 숫자를 더할 것입니다

그 파일에 있었어 이 토론을 위해 단일 시스템에서의 작동이 이루어질 것입니다 모든 숫자의 합계를 산출하는 50 초 이 10GB 파일의 모든 숫자는 1000 개의 숫자입니다 이제 동일한 문제가 실제로 해결 될 수 있습니다 어디 우분투 또는 일부를 설치하여 실행할 수있는 노트북 리눅스 또는 일부 Windows의 풍미 운영 체제 또는 일부 사과 기반 운영 체제 또는 이것은 이제 컴퓨팅 클러스터입니다

수백 대의 기계와 각 기계로 이루어져있다 운영 체제와 같은 것을 가질 필요가있다 소프트웨어의 또 다른 조각이 될 필요가있다 모든 기계를 조정하고 말하고 전체 클러스터는 단일 단위로 작동합니다 그래서 이것은 실제로 분산 된 것으로서 많이 불립니다

운영 체제 쉽게 구할 수있는 것이 없다 또는 분산 운영 체제 최소한 커스텀 화가 필요하다 배포 된 오픈 소스가 있더라도 완료됩니다 시장에서 사용 가능한 시스템이므로 많은 실제로 슈퍼 컴퓨팅 클러스터를 소유 할 필요가 있습니다 빌드 할 자체 소프트웨어 엔지니어링 팀 이 맞춤형 분산 운영 체제가 이것을 유지하기 위해 전체 클러스터 가동 및 실행, 하드웨어가 있음 투자 측면에서 전면적 인 인프라 비용 슈퍼 컴퓨터를 조달하고 거기에 그것을 유지하기위한 네트워크 기술자 군대 지속적으로 소프트웨어 엔지니어 팀이되어야합니다

계속해서 버그를 적용하고 패치가 계속 발생하는 경우 패치가 수퍼 컴퓨터의 운영 운영 체제, 운영 체제 맞춤 디자인이어야하며 버그 수정 또한 유지되어야합니다 측면에서의 도전 유지 수퍼 컴퓨터와 그것을 가동시키는 것 우리가 실제로 논의하는 모든 과제는 슈퍼 컴퓨팅 환경 이 소프트웨어로 꽤 많이 돌 보았다 하둡 (Hadoop)이라고 불리는이 때문에 대부분의 사람들은 실제로 적어도 들었을 것입니다 이 용어는 하둡 (Hadoop)이라고 불렀습니다이 하둡은 무엇입니까? 이 Hadoop은 기본적으로 여러 시스템에 설치해야하는 소프트웨어 네트워킹 인프라를 통해 이미 상호 연결 그래서이 Hadoop은 비용이 들지 않고 개방되어 있습니다

출처 그리고 병렬 환경을 제공합니다 처리하는 것은 분산 된 느낌을 준다 그러나 분산 운영 체제이지만, Hadoop은 본격적인 분산 운영 체제가 아닙니다 이미 운영중인 호스트에 위치한다 Windows 또는 Linux가 될 수있는 시스템 이미 사전 설치된 운영 체제 기반 운영 체제 클러스터의 일부에 속하는 모든 컴퓨터에서 그래서 이점은 무료이기 때문입니다

오픈 소스 인 많은 중규모 조직 자신의 클러스터를 구축 할 수 있습니다 클러스터 의미 그것은 여러 개의 상호 연결된 일련의 구성입니다 컴퓨터들 그래서, 작은 수퍼 컴퓨터처럼 강력하고 빠르지 않다 전공에서 판매되는 상업용 슈퍼 컴퓨터 IBM, Fujitsu, Cray 's와 같은 거대 기업 귀하의 필요에 따라 예산에 따라 유스 케이스를 사용하면 작은 클러스터를 만들 수 있습니다 적어도 10 배 또는 몇 백 배 더 강력 함 독립형 시스템에서 동일한 문제를 해결하는 것보다 그리고 실제로 hadoop의 일부로 오는 소프트웨어 업데이트 다시 자유롭게 유지되므로 유지 관리 할 필요가 없습니다

자격을 갖춘 소프트웨어로 구성된 자체 팀 엔지니어가 버그 수정 및 소프트웨어 패치 처리 거의 모든 것이 무료로 제공되므로 그 이유가 무엇입니까? hadoop은 실제로 꽤 인기가 있습니다 업계의 사람들은 많은 소음을 만들기 시작했습니다 hadoop 주위에, 당신은 데이터를 가지고 있기 때문에, 데이터를 저장할 수 있고 이제는 실제로 당신이 아는 아주 경제적 인 방법입니다 데이터를 분석하고 hadoop은 요구하지 않는다 당신은 실제로 하드웨어 인프라를 조달해야합니다

당신이 100을 갖고 싶다면 단일 공급 업체로부터 시스템을 상호 연결하거나 클러스터에 수백 개의 노드를 설치해야합니다 여기서 노드라는 단어는 클러스터의 개별 시스템, 클러스터는 기본적으로 서로 연결된 여러 기계 그래서, 하둡 (Hadoop)이란 무엇입니까? 실제로 모든 컴퓨터를 구입해야한다고 말합니다 한 공급 업체에서, 당신은 꽤 많이 만들 수 있습니다 자신의 하드웨어 및 여러 공급 업체에서 올 수 있습니다 이 경우 회사는 단일 공급 업체에게 막대한 금액의 프리미엄 지불 무언가가 깨져서 Hadoop이 꽤 많이있는 곳 이죠 에서 하드웨어 인프라를 쉽게 설정할 수 있습니다

소프트웨어 측면에서 보면 같은 시간에 비용이 전혀 들지 않습니다 실제로 하둡의 근원은 실제로 무엇입니까? Hadoop은 분산 형입니다 patal 프로세싱 프레임 워크 또는 단순히 분산을 용이하게하는 patal 처리 프레임 워크 실제로 시작된 뿌리를 사실 인터넷 검색 엔진은 하둡의 아이디어입니다 인터넷 수색 엔진에서 기인했다 그래서, 나는 희망한다 많은 사람들이 이런 종류의 회사에 대해 들어 보지 못했을 것입니다 Jeeves com 또는 또는 AltaVista, 이들은 모두 매우 인기있는 검색이었다

요즘 엔진 기억 검색 엔진은 실제로 브라우저에 탭이지만 이전 검색 엔진은 실제로 분리되어 있었다 다운로드하고 설치해야하는 파일 Windows 운영 체제와 이들이 예제 였고 지금은, 야후 만 많은 사람들이 기억할 수있는 나는 많은 사람들이 야후를 사용하지 않을 것이라고 확신한다 검색 엔진 목적으로 구글이라는 단어라면 구글 검색 엔진과 동의어이므로 초기에 다시 방문하십시오 2000 년대와 90 년대 후반 인터넷 실제로 블록 단위로 구축되고있었습니다 이들은 실제로 엄청난 돈을 벌어들이는 회사들이었습니다

꽤 인기가 있기 때문에 야후는 당시 매우 인기가 있었고 Google은 사진에서 그 무엇도 결코 보지 못했고 어떤 일이 일어 났는지 살펴 봅니다 2000 년 이후 10 년 만에 Google이 독점하고 있습니다 이 인터넷 검색 엔진 공간 및 검색 엔진 인 경우 Google은 검색 엔진 공간과 거의 동의어입니다 2000 년대 초반에 꽤 많이 돌아 왔습니다 두 사람이있을 때 더프 커팅과 마이크 카르텔 라 그들은 nuch라고 불리는 인터넷 검색 엔진 프로젝트에서 일하고있었습니다

그리고 그것은 구글이 실제로 초기 단계에 있었던 때였 다 그들은 자신의 검색 엔진을 구축하기 위해 노력하고있었습니다 꽤 많은 백서와이 두 사람 출판 몇몇 아이디어에 영감을 받았다 구글의 백서에서 볼 수있다 그리고 컷 한 남자들 중 하나가 야후와 2006 년 공식적으로 야후 안정 버전의 Hadoop을 출시했습니다

2006 년부터 2007 년까지 그것은 오픈 소스 프로젝트가되었다 Apache Software Foundation 또는 Apache dot 또는 자신의 공식 웹 사이트 또는 Hadoop 복사본을 다운로드하여 다운로드 할 수 있습니다 무료로 그래서, 여기 있습니다 2006 년부터이 시점까지 3 가지 주요 Hadoop 릴리즈 인 Hadoop 10, 2

0 시장에서 30을 사용할 수 있습니다 가장 안정된 하나는 Hadoop 버전 2이며 mr2라고도합니다 또는 양 요약하면 우리는 매우 기본적인 것을 이해하려고 노력한다 병렬 처리 란 무엇인가? 실제로 어떤 종류의 문제가 될 수 있습니다

왜 병렬 처리가 필요한가? 인프라 스트럭처를 처리하고 얼마나 오래되었는지 슈퍼 컴퓨터의 측면에서 병렬 처리 개념 슈퍼 컴퓨터의 도전과 방법 Hadoop은 실제로 두 가지면에서 구출에 이릅니다 하드웨어 인프라뿐만 아니라 무료입니다