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ETL 技术的历史、现在和未来
• 优化作为状态空间问题 [ICDE'05] – 首次开展 ETL 优化工作 • 多重优化目标：性能、可维护性、容错性 • 中间结果具体化 • 并行化和基于分区的工作负载调度 • 物理设计和调度 • 具有类似 MapReduce 的 UDF 的数据流 • 多引擎流优化
使用机器学习技术进行数据集预测的大数据分析
摘要：数据分析是科学和统计方法在原始数据中的系统应用，目的是将其转换为可行的信息，可用于获取知识。特征抽象中的一个当前发展涉及计算方法和大数据分析的整合。从可靠的数据源中获取信息，有效地处理它，并为此创建有关未来的精确预测。这项工作的主要目的是确定通过采用拟议模型来产生最佳精确预测的机器学习技术。MAPREDUCE方法已被用来在许多方面应用监督和无监督的策略。但是，所提出的模型采用Apache Spark框架比较当前方法。本研究重点是阐明数据集的属性，以便使用机器学习技术进行最精确的分析。为了分析数据集，使用了机器学习技术，例如线性回归，决策树，随机森林和梯度增强树算法。基于研究结果，可以推断，与MapReduce范式相比，在机器学习方法上实施火花框架可以提高70％的效率。
脑肿瘤大数据的度上分类 - UTS的作品
Manikandan Ramachandran 1，Rizwan Patan 2，Ambeshwar Kumar 3，Soheil Hosseini 4，Amir H. Gandomi 5抽象机器学习算法，例如支持向量机（SVM），已广泛用于检测大数据环境中的脑肿瘤。但是，由于发现涉及的复杂性很高，因此SVM分类器不适合大型数据集。因此，在这项研究中，使用SVM引入MapReduce模型来处理大规模数据并处理此问题。在本文中，引入了一个称为相互信息的MAPREDUCE和最小四边形分类（MIMR-MQC）的框架，用于脑肿瘤检测，以应对与大数据分类相关的挑战。在这里，使用MIMR进行预处理，该过程消除了脑肿瘤数据集中有害和冗余属性。使用大数据集检测脑肿瘤，该技术可降低计算复杂性和时间。然后，使用Lagrange乘数和径向基核函数创建最小四边形支持向量机模型，以提高分类过程的效率。MIMR-MQC框架已在美国中央脑肿瘤注册中心（CBTRUS）上进行了验证。结果表明，与现有模型相比，提出的模型分别将计算复杂性和检测时间分别降低了37％和27％，从而观察到了较高检测准确性的21％。与最先进的机器学习技术进行了比较，MIMR-MQC框架在脑肿瘤检测时间和由于数据分布更好而导致的准确性方面表现更好。
2024 年 1 月 Priyan Malarvizhi Kumar
• 在 2019 年至 2022 年连续四年被斯坦福大学评为世界前 2% 科学家之一。 • H 指数 = 35 • 精通大数据分析、数据科学、物联网、云计算和网络安全， • 8 年计算机科学和医疗保健跨学科环境的工作和研究经验。 • 8 年计算机科学教学经验。 • 精通计算机编程、统计分析和数据分析。 • 具有使用多节点 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)、MapReduce、Hive、HBase、Python 进行大数据分析的经验。 • 具有书籍章节、科学和拨款写作的经验。 • 语言：英语和泰米尔语流利。 • 国籍：印度永久居民。
工业与系统工程课程 (ISE)
大数据背景下的数据挖掘和机器学习原理；基本数据挖掘原理和方法——模式发现、聚类、排序、不同类型数据（集合和序列）的分析；机器学习主题，包括监督和无监督学习、调整模型复杂性、降维、非参数方法、比较和组合算法；这些方法的应用；开发分析技术以应对具有挑战性和真实的“大数据”问题；MapReduce、Hadoop 和 GPU 计算工具（Cuda 和 OpenCL）的介绍。先决条件：STAT:2020 或 BAIS:9100。要求：C、C++、Java 或 Python 的基本编程技能；Matlab、Octave 或 R 知识；以及文字处理器知识。建议：ISE:3760 和 CS:4400 和 CS:3330 和 MATH:2550。
大规模并行计算：算法和应用
现代时代目睹了将构造扩展到大型数据集的能力的革命。可伸缩性的关键突破是引入快速且易于使用的分布式编程模型，例如MapReduce（Dean和Ghemawat，2008年），Hadoop（Hadoop.apache.org）和Spark（Spark.apache.org）。我们将这些编程模型称为大规模并行框架。大规模并行框架最初是针对相对简单的计算类型设计的，例如计算数据集中的单词频率。从那以后，它们被证明对更丰富的应用程序非常有用。最近的工作目的是以释放其真正的潜在力量并扩大其适用性来研究这些框架算法。希望通过算法研究，取得与诸如合规算法等主题相似的成功（Frigo等人。，2012年）和数据流算法（McGregor，2014年）。实际上，大量分布式框架使程序员能够轻松地将算法在数十万台上部署到数千台机器。算法，这些框架对其计算表达能力有限制，以帮助确保程序有效地平行。
Stu Kennedy
技能和经验全栈开发：Typescript/ htmx/ node/ go/ svelte/ svelte/ flutter/ remix/ nextjs/ django ai开发：python/ tensorflow平台（Cloudflare/ aws/ aws/ firebase/ supabase）：dashboard Management and Clis。Amazon AWS - S3，EC2，RDS，Lambda，MapReduce，Memcached，Ses，Cloudfront等功能 / FRP：精通功能和功能反应性编程，以声明的方式解决算法问题。敏捷：由苏格兰精益敏捷的创始人培训，并通过培训和指导帮助大型企业实施敏捷原则。Testing: Cypress, React-Testing, Mocha, Chai, Jasmine, Ava, Sinon, Cucumber, PhantomJS, CircleCI, Jenkins Programming languages: TYPESCRIPT / JAVASCRIPT / CLOJURE / HTML5 / CSS3 / TAILWIND SQL RDBMS (POSTGRES / MYSQL) PYTHON / PERL / BASH / PHP JAVA / C / C++ / QT Programming Software: VSCode / Zed / VIM Operating Systems: Mac OSX / Linux (Ubuntu / Debian) / Microsoft Windows Algorithmic skills: Physics engines, Numerical methods Particle solvers, fluid solvers, rigid body dynamics DSP (FFT, DCT, JPEG, 3D JPEG) Compression (JPEG, 3D JPEG, Fractals, 3D Fractals)密码学（RSA，Elgamal，Diffie-Hellman，Eternity/Shuffle（自己的发明））项目管理：经营自己的公司（Continuata），为30个世界领先的音乐样本图书馆制造商提供数字产品分销。沟通技巧：与客户在与非技术经理进行技术发展的销售和技术支持方面进行处理。公开演讲和讲课。创造力：
Hopfield网络符合大数据：一个针对语义数据链接
近年来数据的指数增长导致了从多个来源产生的庞大，异质的数据集。大数据应用程序越来越依赖这些数据集来提取知识，以进行预测分析和决策。但是，数据的质量和语义完整性仍然是关键的挑战。在本文中，我们提出了一个受脑启发的分布式认知框架，该框架将深度学习与Hopfield Network集成，以识别和链接多个数据集的语义相关属性。我们的方法对人脑的双半球功能进行了建模，右半球在其中处理并吸收了新信息，而左半球则检索学习的表示形式以建立有意义的关联。认知体系结构在MapReduce框架上运行，并链接存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据集。通过将深层田网络作为一种关联内存机制纳入，我们的框架可以增强经常同时发生属性的回忆，并根据不断发展的数据使用模式动态调整关系。实验结果表明，随着时间的流逝，霍普菲尔德记忆中具有强大关联烙印的属性会得到加强，而相关性降低的属性逐渐削弱 - 这种现象类似于人类记忆的回忆和遗忘。这种自优化的机制可确保链接的数据集具有上下文有意义，从而提高数据歧义和整体集成精度。我们的发现表明，将深层网络与分布式认知处理范式相结合，为在大规模环境中管理复杂的数据关系提供了可扩展且具有生物学启发的方法。
数据科学与人工智能硕士 (MSc)。
深入了解数据结构和数据操作。了解监督和无监督学习模型，包括线性回归、逻辑回归、聚类、降维、K-NN 和管道。使用 SciPy 包及其子包（包括 Integrate、Optimize、Statistics、IO 和 Weave）执行科学和技术计算。使用 NumPy 和 Scikit-Learn 获得数学计算方面的专业知识。掌握推荐引擎和时间序列建模的概念。理解机器学习的原理、算法和应用。了解人工智能在不同领域的各种用例中的应用，如客户服务、金融服务、医疗保健等。实现经典的人工智能技术，如搜索算法、神经网络和跟踪。学习如何应用人工智能技术解决问题，并解释当前人工智能技术的局限性。设计和构建自己的智能代理，并应用它们创建实际的人工智能项目，包括游戏、机器学习模型、逻辑约束满足问题、基于知识的系统、概率模型、代理决策功能等。了解 TensorFlow 的概念、主要功能、操作和执行管道。掌握卷积神经网络、循环神经网络、训练深度网络和高级接口等高级主题。使用 Tableau 分析数据并熟练构建交互式仪表板 了解 Hadoop 生态系统的不同组件，并学习使用 HBase、其架构和数据存储，了解 HBase 和 RDBMS 之间的区别，并使用 Hive 和 Impala 进行分区。了解 MapReduce 及其特性，并学习如何使用 Sqoop 和 Flume 提取数据。使用最流行的库 Python 的自然语言工具包 (NLTK) 了解自然语言处理的基础知识。