Современные информационные технологии. Технологии больших данных.

Характерной чертой периода развития современного цивилизованного общества является процесс информатизации. Актуальность темы. Процесс социальной информатизации не только способствует ускорению научно-технического прогресса и интеллектуализации различных видов человеческой деятельности, но также способствует созданию принципиально новой социальной информационной среды и обеспечению развития информатизации. Мировые лидеры ИТ и бизнеса ищут оптимальное решение для управления и анализа огромного количества постоянно поступающей информации. Они постоянно ищут способы использовать доступные им данные. Тема больших данных интересна как с практической, так и с теоретической точки зрения. Сами технологии находятся в постоянном состоянии развития, что дает возможность как в режиме реального времени наблюдать за процессом их внедрения и совершенствования, так и непосредственно участвовать в появлении новых технологий обработки больших объемов данных. Цель реферата – раскрыть тему современных информационных технологий и технологий больших данных. В связи с поставленной целью были обозначены следующие задачи: - изучить современные информационные технологии; - рассмотреть технологии больших данных; - проанализировать мировой и российский рынка больших данных. Объект исследования – большие данные.

---

Нужна курсовая на заказ недорого в Екатеринбурге с гарантией? Поможет Work5.

---

Предмет исследования – раскрыть принцип работы и особенности больших данных.

В ходе написания реферата мы узнали, что такое современные информационные технологии и большие данные. Мы рассмотрели, как работает эта технология и для чего используются информационные массивы. Мы ознакомились с принципами и методами работы с большими данными. Информационные технологии стали частью нашей жизни. Использование компьютеров стало обычным явлением, хотя в последнее время компьютеризированные рабочие станции были очень редки. Информационные технологии открыли новые возможности для работы и отдыха и во многом облегчили человеческий труд. Большие данные, возникшие в результате движения общества по информационному пути развития, уже стали частью нашей повседневной жизни. Почти каждый ежедневно генерирует информацию, которая обрабатывается и записывается на различных носителях. Неудивительно, что в своей многовековой гонке за эффективностью правительство и бизнес стремятся анализировать эту информацию, что, в свою очередь, подогревает интерес разработчиков к этой области. Но необходимо помнить, что попав в круг пристального внимания прессы и инвесторов, "Big data" не стали чем-то качественно новым. Разработанные технологии анализа носят, скорее, количественный характер, и их развитие обусловлено, в первую очередь, появлением нового оборудования, обладающего большой вычислительной мощностью и возможностью записи огромных объемов информации. Также, несмотря на наличие большого количества идей по использованию технологий "Big data" в социальной среде, их первоначальной целью было и остается извлечение прибыли.Большие данные необходимы для анализа всех значимых факторов и принятия правильного решения. Большие данные используются для создания имитационных моделей для проверки конкретного решения, идеи или продукта.

1. Big data [электронный ресурс] https://www.calltouch.ru/glossary/big-data/ (дата обращения 13.10.2021) 2. Бабенко М. А., Левин М. В. Введение в теорию алгоритмов и структур данных. — М.: МЦНМО, 2020. – С. 54-56 3. История «Data Science» [электронный ресурс] https://habr.com/ru/company/skillfactory/blog/581010/ (дата обращения 13.10.2021) 4. Кулаичев А.П. Методы и средства комплексного анализа данных: Учебное пособие / А.П. Кулаичев. — М.: Форум, 2018. – С. 12-16 5. Лесковец Ю. Анализ больших наборов данных / Ю. Лесковец, А. Раджараман, Дж. Ульман. - М.: ДМК Пресс, 2016. – С. 321-322 6. Марц Н. Большие данные. Принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных в реальном времени / Н. Марц, Д. Уоррен. - М.: Вильямс, 2016. – С. 43-46 7. Сэнди Р. Spark для профессионалов. Современные паттерны обработки больших данных / Р. Сэнди. - М.: Питер, 2017. – С. 341-345 8. Форман Дж. Много цифр: Анализ больших данных при помощи Excel / Дж. Форман. — М.: Альпина Паблишер, 2019. – С. 134-136 9. Халафян А. А., Боровиков В. П., Калайдина Г. В. Теория вероятностей, математическая статистика и анализ данных. Основы теории и практика на компьютере. Statistica. Excel. Более 150 примеров решения задач. Учебное пособие. — М.: Ленанд. 2017. – С. 201-203 10. Что такое Big Data [электронный ресурс] https://trends.rbc.ru/trends/innovation/5d6c020b9a7947a740fea65c (дата обращения 13.10.2021)