Temat: Analiza danych - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Apache Hadoop, platforma do gromadzenia, przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych
Apache Hadoop, platform for the collection, processing and analysis of large data sets
Autorzy:: Gil, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/98040.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
Tematy:: Hadoop
big data
analiza danych
analysis of the data
Opis:: W artykule przedstawiono możliwości wykorzystania platformy Hadoop w zarządzaniu wielkimi zbiorami danych. Na podstawie dostępnych źródeł przedstawiono rozwój wydajności aplikacji. Dodatkowo zostały opisane organizacje, które dzięki wdrożeniu tego oprogramowania odniosły sukces w świecie Internetu.
The article presents the possibilities of using Hadoop platform to manage large data sets. The development of application performance has been shown based on available sources. Additionally, the article describes the organizations that have been successful in the Internet thanks to the implemented software.
Źródło:: Journal of Computer Sciences Institute; 2017, 4; 70-75
2544-0764
Pojawia się w:: Journal of Computer Sciences Institute
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Overview of Big Data platforms
Przegląd platform Big Data
Autorzy:: Wróbel, Gabriel
Wikira, Maciej Daniel
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/98452.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
Tematy:: big data
data analysis
platform
tool comparison
analiza danych
platforma
porównanie narzędzi
Opis:: The primary purpose of this paper is to present and provide main advantages and disadvantages of most popular big data platforms as well as their comparison in terms of ease of installation, work, performance and price, in order to find the most suitable solution to work with big sets of data. Nowadays, the data is largely analyzed by scientists not related to IT, so the ease of use and presentation of data is extremely important. The purpose of the assessment was to indicate the best IT tool for analyzing data from the point of view of a young analyst or scientist graduating and entering the labor market.
Głównym celem niniejszej pracy jest prezentacja głównych zalet oraz wad najbardziej popularnych platform big data, jak również porównanie ich pod względami łatwości instalacji, funkcjonalności, wydajności oraz ceny co pozwoli na wskazanie rozwiązania najlepiej dostosowanego do pracy z dużymi zbiorami danych. W dzisiejszych czasach dane są przetwarzane przez analityków niezwiązanych z branżą IT, w związku z czym bardzo istotne są kwestie łatwości użytkowania i prezentacji danych. Celem oceny jest wyznaczenie najlepszego narzędzia z branży IT dla analizy danych z perspektywy młodego analityka lub naukowca kończącego edukację i wchodzącego na rynek pracy.
Źródło:: Journal of Computer Sciences Institute; 2019, 13; 283-287
2544-0764
Pojawia się w:: Journal of Computer Sciences Institute
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Ocena użyteczności współczesnych narzędzi IT w analizie danych Big Data
The assessment of usefulness modern IT tools of data analysis Big Data
Autorzy:: Wasiluk, Rafał
Muryjas, Piotr
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/98504.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
Tematy:: analiza danych Big Data
Tableau
Qlik
Microsoft Power BI
data analysis
Big Data
Tableau Desktop
Qlik Sense
Opis:: W niniejszej publikacji poruszono temat współczesnych narzędzi IT w analizie danych Big Data. Przeprowadzone badania dotyczyły liderów rankingu Gartnera z 2017 roku, czyli Tableau Desktop, Qlik Sense i Microsoft Power BI. Ocena użyteczności tych narzędzi, została przeprowadzona zgodnie z wybranymi kryteriami, m. in. ceną i rodzajem licencji, rodzajami połączeń z bazą czy obsługiwanymi platformami operacyjnymi.
This publication discusses the topic of contemporary IT tools in Big Data data analysis. The research involved the leaders from Gartner 2017, Tableau Desktop, Qlik Sense and Microsoft Power BI programs. The utility rating of these tools has been evaluated according to the selected criteria, among others. The price and type of licenses, types of database connections, and supported operating platforms
Źródło:: Journal of Computer Sciences Institute; 2017, 5; 179-186
2544-0764
Pojawia się w:: Journal of Computer Sciences Institute
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Porównanie wydajności technologii Xamarin i Java przy pracy z bazą danych
Performance comparison between Xamarin and Java database operations
Autorzy:: Datsko, Oleh
Miłosz, Elżbieta
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/98132.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
Tematy:: analiza
Xamarin
Java
baza danych
analysis
database
Opis:: Praca z bazą danych jest jedną z podstawowych rzeczy przy tworzeniu aplikacji. Każda technologia/język oprogramowania używa własnych sposobów do pracy z bazą. W przypadku Android jest używany system zarządzania bazą danych SQLite. Przedstawiona analiza dotyczy zapisu, odczytu i usuwania danych z tabeli. Ze względu na to, że system został ograniczony w porównaniu do wersji desktopowej, dla każdego eksperymentu jest używana ograniczona liczba danych.
Work with database is one of base things in developing an application. Every technology/language uses own ways to work with database. In the case of Android the SQLite relational database management system is used. Analysis applies the read, write and delete of items from the table. SQLite is like a minimized version of desktop database management system so for every experiment very limited elements count is used.
Źródło:: Journal of Computer Sciences Institute; 2018, 7; 168-171
2544-0764
Pojawia się w:: Journal of Computer Sciences Institute
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Analiza wydajności pracy z bazami danych na przykładzie Springi Symfony
Performance analysis of working with databases with Spring and Symfony
Autorzy:: Wieleba, Ewa
Wieleba, Bartłomiej
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/24083613.pdf
Data publikacji:: 2023
Wydawca:: Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
Tematy:: analiza porównawcza
Spring
Symfony
relacyjne bazy danych
comparative analysis
relational databases
Opis:: W artykule przedstawiono analizę porównawcząwydajności pracy z bazami danych MySQL i PostgreSQL, z wykorzystaniem popularnych szkieletów programistycznych Spring (Java) i Symfony. Badania przeprowadzono z wykorzystaniem autorskich aplikacji testowych, realizujących operacje typu CRUD na różnej liczbie rekordów. Wyniki testów wykazały, że czas wykonywania operacji zapisu i usuwania danych przy użyciu aplikacji Spring jest dłuższy niż przy wykonywaniu tych analogicznych operacji w Symfony. Natomiast w przypadku operacji UPDATE i SELECT, czas wykonywania operacji za pomocą aplikacji Spring okazał się krótszy niż w przypadku Symfony. Wyniki testów dowiodły, że niezależnie od szkieletu programistycznego MySQL jest mniej wydajny w stosunku do PostgreSQL przy wykonywaniu poleceń na dużej liczbie (10 000) rekordów dla wszystkich operacji poza operacją DELETE, gdzie MySQL z Symfony jest najszybszy.
The article presents a comparative analysis of the efficiency of work with MySQL and PostgreSQL databases, using the popular Spring (Java) and Symfony programming frameworks. The research was carried out with the use of proprietary test applications that perform CRUD operations on a different number of records. The test results showed that the execution time of writing and deleting data using the Spring application is longer than when performing the same operations in Symfony. On the other hand, in the case of UPDATE and SELECT operations, the operation execution time with the Spring application turned out to be shorter than in the case of Symfony. The test results also confirmed that, regardless of the development framework, MySQL is less efficient than PostgreSQL while operating on 10 000 records except for DELETE, where MySQL combined with Symfony is the fastest.
Źródło:: Journal of Computer Sciences Institute; 2023, 26; 75--82
2544-0764
Pojawia się w:: Journal of Computer Sciences Institute
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Analiza możliwości zarządzania bazą danych przechowywaną w chmurze
Analysis of the possibility of managing the database stored in the cloud
Autorzy:: Góźdź, R.
Skublewska-Paszkowska, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/98106.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
Tematy:: usługi chmurowe
baza danych
analiza wydajności
cloud computing
database
performance analysis
Opis:: W artykule przedstawiono porównawczą analizę wydajnościową wybranych systemów baz danych. Porównano czasy wykonania zapytań SQL przez przygotowane bazy danych działające w usłudze chmurowej. Przygotowana baza danych Northwind działająca na SQL Server została przeniesiona na systemy Oracle i PostgreSQL, a następnie trzy wymienione bazy zostały umieszczone w chmurze Microsoft Azure. Proces badawczy został podzielony na trzy etapy. W pierwszej kolejności analizie podlegają zapytania typu Select. W drugim etapie analiza skupia się na kwestii wydajności zapytań SQL DDL, a końcowy etap opisuje analizę zapytań SQL DML.
The article presents a comparative analysis of the performance of selected database systems. The time of execution of SQL statements has been compared by prepared database service which are running in the cloud. Prepared Northwind database running on SQL Server has been moved to systems Oracle and PostgreSQL, and then three of these bases have been placed in the cloud Microsoft Azure. The research process was divided into three stages. Firstly, queries with Select are analyzed. In the second stage, the analysis focuses on the performance of SQL DDL, and the final stage of the analysis describes the SQL DML.
Źródło:: Journal of Computer Sciences Institute; 2016, 2; 127-132
2544-0764
Pojawia się w:: Journal of Computer Sciences Institute
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: System monitoringu użytkownika wykorzystujący sieci społecznościowe – budowa i analiza możliwości
User monitoring system using of social networks - structure and analysis of the opportunities
Autorzy:: Lahoda, Sofiia
Miłosz, Marek
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/98382.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
Tematy:: parsowanie
scraping
baza danych
sieci społecznościowe
analiza tekstu
parsing
databases
social networking
text analysis
Opis:: W artykule przedstawiono rezultaty badań metod, które pomogą tworzyć bazę danych o użytkownikach z wykorzystaniem serwisów internetowych jako podstawowego źródła informacji. Celem badania było pozyskanie danych o użytkownikach z sieci społecznościowej, sprawdzenie możliwości parsera oraz analiza efektywności wykorzystania utworzonej bazy danych. W badaniach zostały wykorzystane metody analizy tekstowej: parsing i scraping. Wyniki zostały przedstawione w postaci wykresów i poddane krytycznej analizie porównawczej.
The article presents the results of a study that will help for user to create a end-user parameters database using other web-sites as the primary source. The main goal of the work is making analysis to obtain information about the user of social networks. Next goal is analysis of the gathering data and the possibility of their use. The experiment was done using two methods of text analysis: parsing and scraping. The results are presented graphically and critical compared to each other.
Źródło:: Journal of Computer Sciences Institute; 2018, 8; 230-234
2544-0764
Pojawia się w:: Journal of Computer Sciences Institute
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "Analiza danych" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język