KATTA HAJMDAGI MA’LUMOTLARNI QAYTA ISHLASHDA PYTHON, R VA JULIA DASTURLASH TILLARINING ISHLASH TEZLIGI VA SAMARADORLIGINI TAQQOSLASH
Ключевые слова:
Data Science, Big Data, Python, R, Julia, ishlash tezligi, samaradorlik, parallel hisoblash, ma’lumotlar tahlili, benchmarkАннотация
Ushbu maqolada katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlash jarayonida keng qo‘llaniladigan Python, R va Julia dasturlash tillarining ishlash tezligi, xotira samaradorligi va umumiy samaradorligi keng qamrovda tahlil qilinadi. Tadqiqot davomida har bir tilning texnik xususiyatlari, ularning Big Data muhitidagi o‘rni hamda real amaliy vazifalarda qo‘llanish darajasi o‘rganildi. Shuningdek, katta hajmdagi ma’lumotlar bilan ishlashda yuzaga keladigan asosiy muammolar aniqlanib, ularni bartaraf etish uchun zamonaviy yondashuvlar taklif etildi. Tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatadiki, turli dasturlash tillarining integratsiyasi umumiy samaradorlikni sezilarli darajada oshiradi.
Библиографические ссылки
McKinney, W. Python for Data Analysis. O'Reilly Media, 2022.
Wickham, H. R for Data Science. O'Reilly Media, 2023.
Bezanson, J. et al. Julia: A Fresh Approach to Numerical Computing. SIAM Review.
VanderPlas, J. Python Data Science Handbook.
Provost, F., Fawcett, T. Data Science for Business.
Zaharia, M. Apache Spark and Big Data Processing.
Dean, J., Ghemawat, S. MapReduce Framework.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Как цитировать
