Datamining výsledků experimentů

Bárta, Martin

Digitální knihovna UPCE
→
Fakulta elektrotechniky a informatiky / Faculty of Electrical Engineering and Informatics
→
Katedra softwarových technologií
→
Diplomové práce / Theses KST FEI (Ing.)
→
Zobrazit záznam

dc.contributor.advisor	Brandejský, Tomáš
dc.contributor.author	Bárta, Martin
dc.date.accessioned	2020-09-16T14:18:22Z
dc.date.available	2020-09-16T14:18:22Z
dc.date.issued	2020
dc.date.submitted	2020-08-20
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10195/76148
dc.description.abstract	Předmětem této diplomové práce je představit způsob, jakým lze pracovat a analyzovat výsledky experimentů, jež generují velmi obsáhlé datové sady. Pro tuto úlohu jsou využity analytické nástroje pro velká data. Pomocí těchto nástrojů je zařízeno načtení dat, které je následováno hledáním užitečných informací a jejich následným zobrazením v přívětivé formě vizualizované pomocí tabulek a grafů. V teoretické části je vysvětlen proces a techniky dolovaní dat společně s představením nástrojů použitelných pro tento úkol. Praktická část pak obsahuje postup analyzování dat s pomocí nástroje Apache Spark u vzorové datové sady získané při běhu algoritmu symbolické regrese za pomocí nástroje Apache Spark.	cze
dc.format	83 s.
dc.language.iso	cze
dc.publisher	Univerzita Pardubice	cze
dc.rights	Bez omezení
dc.subject	dolování dat	cze
dc.subject	datová sada	cze
dc.subject	velká data	cze
dc.subject	vizualizace	cze
dc.subject	datová analýza	cze
dc.subject	Apache Spark	cze
dc.subject	Data Mining	eng
dc.subject	data set	eng
dc.subject	Big Data	eng
dc.subject	visualization	eng
dc.subject	data analysis	eng
dc.subject	Apache Spark	eng
dc.title	Datamining výsledků experimentů	cze
dc.title.alternative	Experiment Results Datamining	eng
dc.type	diplomová práce	cze
dc.contributor.referee	Kokeš, Josef
dc.date.accepted	2020-09-15
dc.description.abstract-translated	The main subject of this diploma thesis is to introduce a way how to work and analyze the results of experiments which generate very big data sets. For this purpose, are used Big Data analytics tools. By using these tools, it is possible to load the data which is followed by the searching for the useful information which is later visualized in form of charts and data tables. There is explanation of data mining process and its techniques together with the introduction of tools usable for this task. Practical part contains solution of analyzing data using the Apache Spark on the example data set which was obtained by running symbolic regression algorithm.	eng
dc.description.department	Fakulta elektrotechniky a informatiky	cze
dc.thesis.degree-discipline	Informační technologie	cze
dc.thesis.degree-name	Ing.
dc.thesis.degree-grantor	Univerzita Pardubice. Fakulta elektrotechniky a informatiky	cze
dc.thesis.degree-program	Informační technologie	cze
dc.description.defence	Diplomant na základě své znalosti programování, operačních systémů Linux a Windows, databází a algoritmizace implementoval v jazyce Scala v prostředí Appache Spark určeném pro práci s Big data prostředí a algoritmy pro vyhodnocení výsledků velmi rozsáhlého souboru experimentů z oblasti genetického programování. Práci považuji za zdařilou, velmi obsáhlou a zabývající se na diplomovou práci velmi rozsáhlou problémovou oblastí, kterou se z pohledu nároků na diplomovou práci podařilo diplomantovi zvládnout. Kontrola plagiátorství zřejmě díky nepříliš frekventovanému tématu, použitým knihovnám a neobvyklému programovacímu jazyku uvedla neuvěřitelnou míru shody 0%, proto můžeme práci považovat za zcela původní. Oponent celkově diplomovou práci hodnotí jako kvalitní. Diplomant prokázal, že se umí orientovat ve složitém prostředí práce s velkými daty, a to nejen teoreticky, ale především prakticky. Velmi oceňuji, že se mu podařilo vyřešit všechny problémy, ke kterým v praktickém použití došlo. Zejména ta část, ve které došlo k selhání při pokusu načítat a zpracovávat data z objemné databázové tabulky, svědčí o důkladném zvládnutí technologie diplomantem. Mimoto, vyřešení problému načítáním dat po částech pomocí integrovaných funkcí Apache Spark je dosti obtížné a je jasným důkazem, že diplomant úlohu zvládl na úrovni, která je vyšší, než je běžně od studentů požadováno. Diplomová práce byla vypracována na velmi vysoké úrovni. Položené otázky byly odpovězeny k spokojenosti komise. Práce byla zkontrolována v systému IS/STAG, dle hodnocení komise nejeví známky	cze
dc.identifier.stag	39203
dc.description.grade	Dokončená práce s úspěšnou obhajobou	cze