What is the translation of " LARGE DATA SETS " in Hebrew?

• ערכות נתונים גדולות
• סדרות גדולות של נתונים
• מערכי נתונים גדולים
• מערכות נתונים גדולות

Examples of using Large data sets in English and their translations into Hebrew

Well suited to large data sets.
פועל היטב עם מערכי נתונים גדולים.

Its primary function is to detect potential acts of terror through analysis of large data sets.
תפקידו העיקרי הוא זיהוי פעולות טרור פוטנציאליות באמצעות ניתוח של מאגרי נתונים גדולים.

Looking at very, very large data sets, and you saw those full-body scans that we can do.
בהסתכלות על קבוצות נתונים מאד גדולות, וראיתם את סקירות הגוף המלאות שאנחנו מסוגלים לעשות.

Learn how to process and extract information from large data sets.
למד כיצד לעבד ולחלץ מידע ממערכות נתונים גדולות.

Improved understanding of the underlying trends hidden in large data sets enabling the organisation to seize upon un-recognized business opportunities, sooner and with greater return.
הבנה משופרת של המגמות חבויות ערכות נתונים גדולות המאפשרות לארגון לנצל על הזדמנויות עסקיות מוכר האו"ם, במוקדם ועם תשואה גבוהה יותר.

BigQuery is a Google developer tool for fast queries of large data sets.
BigQuery הוא כלי של Google Developers המאפשר לבצע שאילתות מהירות במיוחד על קבוצות נתונים גדולות.

Therefore, if your scenarios include large files and/or working with large data sets and your computer is running 64-bit version of Windows, 64-bit is the right choice when.
לכן, אם התרחישים שלך כוללים קבצים גדולים ו/או עבודה עם ערכות נתונים גדולות ובמחשב שלך פועלת גירסת 64 סיביות של Windows, 64 סיביות היא האפשרות המתאימה כאשר.

BigQuery is a Google developer tool for fast queries of large data sets.
BigQuery הוא כלי של Google Developers המאפשר לבצע במהירות רבה שאילתות על מערכים גדולים של נתונים.

Students will be taught cutting-edge techniques for extracting impactful information from large data sets and for effectively communicating them in order to influence the strategic decisions of the organizations where they will work.
התלמידים ילמדו טכניקות חדשניות לחילוץ מידע רב השפעה ממגוון נתונים גדולים ולמען תקשורת יעילה שלהם על מנת להשפיע על ההחלטות האסטרטגיות של הארגונים בהם הם יעבדו.

Big data deals with the quantity, nature, context, consistency and quality of large data sets.
עסקות נתונים גדולות עם הכמות, טבע, בהקשר, עקביות ואיכות של ערכות נתונים גדולות.

With Power Pivot you can work with large data sets, build extensive relationships, and create complex(or simple) calculations, all in a high-performance environment, and all within the familiar experience of Excel.
באמצעות Power Pivot, באפשרותך לעבוד עם ערכות נתונים גדולות, לבנות קשרי גומלין מקיפים וליצור חישובים מורכבים(או פשוטים), הכל בסביבה בעלת ביצועים גבוהים, והכל כחלק מהחוויה המוכרת של Excel.

The methodology was sound, but computers weren't fast enough and there weren't enough large data sets to comb.
המתודולוגיה היתה רצינית, אבל המחשבים לא היו מהירים מספיק, ולא היו מערכי נתונים גדולים מספיק כדי לסרוק.

You work with extremely large data sets, like enterprise-scale Excel workbooks with complex calculations, many pivot tables, connections to external databases, and using Power Pivot, Power Map, or Power View.
אתה עובד עם ערכות נתונים גדולות במיוחד, כגון חוברות עבודה של Excel בקנה מידה ארגוני עם חישובים מורכבים, טבלאות Pivot Table רבות, חיבורים למסדי נתונים חיצוניים ושימוש ב- Power Pivot, ב- Power Map או ב- Power View.

Having the server do the processing is usually more efficient, especially when working with large data sets.
ביצוע העיבוד על-ידי השרת הוא יעיל יותר בדרך-כלל, במיוחד במקרה של עבודה עם סדרות גדולות של נתונים.

It is essentially optimizing the memory architecture so that large data sets and time-critical data can be more efficiently handled, hence speeding up memory access speeds up to 1,000 times for specific data-focused applications.
היא בעצם ממטבת את הארכיטקטורה של הזיכרון כדי שאפשר יהיה לטפל באופן יעיל יותר בערכות נתונים גדולות ונתונים קריטיים מבחינת הזמן, ובכך להאיץ את מהירויות הגישה לזיכרון בעד פי אלף ביישומים ספציפיים שמתמקדים בנתונים.

Simplicity is often the goal for most graphics, but sometimes we need to embrace complexity and show large data sets in their full glory.
פשטות היא לרוב המטרה עבור רוב הגרפיקות, אבל לפעמים אנחנו צריכים לאמץ את המורכבות ולהראות מערכי מידע גדולים בשיא תפארתם.

You work with extremely large data sets, like enterprise-scale Excel workbooks with complex calculations, many pivot tables, connections to external databases, and using Power Pivot, Power Map, or Power View.
אתה עובד עם ערכות נתונים גדולות מאוד, כגון חוברות עבודה של Office Excel בקנה מידה ארגוני עם חישובים מורכבים, טבלאות Pivot Table רבות, חיבורים למסדי נתונים חיצוניים ושימוש בתכונות כמו Power Pivot, מפה תלת-ממדית, Power View או 'קבלה והמרה'.

The company is also releasing its Complex Event Processing Server, which can quickly comb large data sets for matches to a set of master files.
החברה משחררת גם את Complex Event Processing Server שסורק במהירות מערכות מידע גדולות ומחפש התאמות למערכת של מסמכי מאסטר.

Because 64-bit Office doesn't impose specific limits on file size, as 32-bit Office does(2 gigabyte(GB) limit), it may work better with large data sets.
מאחר ש- Office של 64 סיביות לא מטיל מגבלות ספציפיות על גודל הקובץ כמו Office של 32 סיביות(מגבלה של 2 ג'יגה-בתים(GB)), גירסה זו עשויה להיות מתאימה יותר לעבודה עם ערכות נתונים גדולות.

In 1998, Jawed served an Internship at Silicon Graphics Inc., where he worked on 3D voxel data management for very large data sets for volume rendering, including the data for the Visible Human Project.[10].
בשנת 1998, קארים שירת התמחות ב- Silicon Graphics Inc., שם הוא עבד על 3D voxel ניהול נתונים מאוד עבור ערכות נתונים גדולות עבור נפח טיוח, כולל מידע גלוי האנושי הפרויקט.[10].

Hyper is designed to simultaneously process transactional and analytical queries without impacting performance resulting in the ability to scale up and perform sophisticated analysis on large data sets with.
Hyper נועדה לעבד שאילתות הטרנזקציות וביקורתיות זמנית מבלי להשפיע על ביצועים וכתוצאה מכך יכולת סולם למעלה לבצע ניתוח מתוחכם על ערכות נתונים גדולות עם.

Hortonworks is a business computer software company based in Santa Clara, California. The company focuses on the development and support of Apache Hadoop, a framework that allows for the distributed processing of large data sets across clusters of computers.
Hortonworks היא חברת תוכנה המבוססת בסנטה קלרה, קליפורניה. החברה מתמקדת בפיתוח ותמיכה של Apache Hadoop, מסגרת המאפשרת עיבוד מבוזר של מערכות נתונים גדולות על פני אשכולות מחשבים.

Healthcare researchers could process and analyse larger data sets in real time, accelerating complex tasks such as genetic analysis and disease tracking.
חוקרים בתחום הבריאות יוכלו לעבד ולנתח מערכי נתונים גדולים יותר בזמן אמת ולהאיץ את ביצוען של מטלות מורכבות כגון ניתוחים גנטיים ומעקב אחרי מחלות.

Google's speech recognition technology can comprehend virtually any voice command for people without speech impairments, due to the large data set that has been available for training.
טכנולוגיית זיהוי הדיבור של גוגל יכולה להבין כמעט כל פקודה קולית עבור אנשים ללא ליקויי דיבור, בשל מערך הנתונים הגדול שהיה זמין לאימון.

Therefore, if you are working with large files and/or larger data sets in your perspective and your computer runs 64-bit version of Windows 64-bit will be the right choice.
לכן, אם התרחישים שלך כוללים קבצים גדולים ו/או עבודה עם ערכות נתונים גדולות ובמחשב שלך פועלת גירסת 64 סיביות של Windows, 64 סיביות היא האפשרות המתאימה כאשר.

This large data set was searched for signatures of short pulses from the source over a broad range of frequencies, with a characteristic dispersion, or delay as a function of frequency, caused by the presence of gas in space between Earth and the source.
מערך נתונים גדול זה חיפש חתימות של פולסים קצרים מהמקור על פני טווח רחב של תדרים, עם פיזור אופייני, או עיכוב כפונקציה של תדר, הנגרמת על ידי נוכחות של גז בחלל שבין כדור הארץ למקור.

Teradata Analytics Platform accomplishes this by embedding the analytics engine close to the data, which eliminated the need to move data and allows users to run their analytics against larger data sets with greater speed and frequency.
באמצעות פלטפורמת Teradata Analytics, הדבר נעשה על ידי הטמעת analytics קרוב לנתונים, ומבטל את הצורך להעביר נתונים ומאפשר למשתמשים להפעיל את הניתוחים שלהם כנגד קבוצות נתונים גדולות יותר עם מהירות ותדירות גבוהות יותר..

With the Teradata Analytics Platform, this is accomplished by embedding analytics close to the data, eliminating the need to move data and allowing users to run their analytics against larger data sets with greater speed and frequency.
באמצעות פלטפורמת Teradata Analytics, הדבר נעשה על ידי הטמעת analytics קרוב לנתונים, ומבטל את הצורך להעביר נתונים ומאפשר למשתמשים להפעיל את הניתוחים שלהם כנגד קבוצות נתונים גדולות יותר עם מהירות ותדירות גבוהות יותר..