AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun 9 saylı şöbəsinin müdiri, AMEA-nın müxbir üzvü, texnika elmləri doktoru Ramiz Alıquliyev Sumqayıt Dövlət Universitetində keçirilən “Riyaziyyatın tətbiqi məsələləri və yeni informasiya texnologiyaları” IV Respublika elmi konfransının plenar iclasında məruzə ilə çıxış edib.
“Zoom” platforması üzərindən onlayn formatda keçirilən konfransda tədbirin Proqram Komitəsinin üzvü, AMEA-nın müxbir üzvü R.Alıquliyev “Big Data və onun analizi problemləri” mövzusunda çıxış edib.
Big Data-nın mövcud texnologiyaların, metodların və alqoritmlərin köməyilə toplanılması, saxlanılması, analizi və vizuallaşdırılması çətin və ya mümkün olmayan verilənlər çoxluğu olduğunu deyən R.Alıquliyev ABŞ, Yaponiya, Cənubi Koreya, Böyük Britaniya, Fransa, Avstraliya, Çin kimi inkişaf etmiş ölkələrin Big Data ilə bağlı təşəbbüsləri haqqında məlumat verib. O, 2010-cu ildən 2025-ci ilə qədər dünyada yaradılan, toplanan, surəti çıxarılan və istehlak edilən verilənlərin həcmi barədə danışıb. Həmçinin kompüter elmləri sahəsində süni intellekt və robototexnika, Big Data Analitika, kompüterin dəstəyi ilə təhsil, bioinformatika, kibertəhlükəsizlik kimi trendlərdən bəhs edib. Məruzəçi Big Data Analitikanın optimal qərarlar qəbul etmək üçün böyük həcmli verilənlərdə (Big Data) gizli qanunauyğunluqların, məlum olmayan korrelyasiyaların və digər faydalı informasiyanın aşkarlanması prosesi olduğunu diqqətə çatdırıb.
R.Alıquliyev, həmçinin DIKW modeli, elmin təkamülü, verilənlər haqqında elm, Big Data Analitikanın ontologiyası haqqında danışıb. Big Data Analitikanın mühüm tədqiqat istiqamətlərini təqdim edərək paralel hesablamalar, hesablama vaxtını azaltmaq üçün effektiv metodlardan istifadə, mining probleminin modelləşdirilməsi və Big Data Analitika nəticəsində alınmış biliyin vizuallaşdırılması, müxtəlif resurslardan informasiyanın əldə olunması və onların inteqrasiyası metodları, metaevristik alqoritmlər, istifadəçilərin davranışını proqnozlaşdırmaq üçün sosial şəbəkə verilənlərinin analizi, təhlükəsizlik və məxfilik qorunmaqla verilənlərin analizi kimi istiqamətlərdən bəhs edib.
O, Big Data Analitikanın metod və alətləri, bu sahədə 10 trend, Data Science sahəsində top 10 proqramlaşdırma dili, bakalavr səviyyəsində Data Science ixtisası üzrə top 10 ABŞ universiteti haqqında məlumat verib, Big Data sistemlərinin layihələndirilməsi üçün əsas prinsipləri təqdim edib. Qeyd edib ki, ABŞ Əmək Statistikası Bürosunun məlumatına görə, 2026-cı ilə qədər Data Science ilə bağlı iş yerlərinin sayı təxminən 11,5 milyona çatacaq.
“Data Mining metodlarının əksəriyyəti Big Data üçün bəzi məhduduyyətlərə malikdir”, - deyə bildirən R.Alıquliyev bu metodların miqyaslama xarakterinə malik olmadığını, müxtəlif situasiyalara dinamiki uyğunlaşmaq qabiliyyətindən məhrum olduğunu, müntəzəm struktura malik verilənlərlə işlədiyini qeyd edib.
Big Data problemlərinin növlərini diqqətə çatdıran məruzəçi verilənlərin xarakteristikaları, emalı, menecmenti ilə bağlı problemləri nəzərə çatdırıb.
Şöbə müdiri R.Alıquliyev, çıxışının sonunda bu sahə üzrə fəaliyyət göstərən nüfuzlu jurnallar barədə məlumat verib.
Məruzə konfrans iştirakçılarının böyük marağına səbəb olub, çoxsaylı suallar cavablandırılıb.
© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.iсt.az saytına istinad zəruridir.
