BIG DATA Meaning in Malayalam - translations and usage examples

• വലിയ ഡാറ്റ
• വലിയ ഡാറ്റാ
• ബിഗ് ഡാറ്റ
• വലിയ ഡേറ്റാ
• ബിഗ് ഡേറ്റ
• വലിയ ഡാറ്റയും

Examples of using Big data in English and their translations into Malayalam

Big Data Analytics.
ബിഗ് ഡേറ്റ അനലിറ്റിക്സ്.

The Big Data.
ബിഗ് ഡാറ്റ ബിഗ് ഡാറ്റ ലക്ഷ്യമിടുകയും.

Big data dumps, like when I was on the Hermes.
ഞാൻ ഹെർമീസിൽ ആയിരുന്നപ്പോളുള്ളപോലെ വലിയ ഡേറ്റാ ഡമ്പുകൾ.

And with 300 likes, Big Data knows you better than your spouse.
ലൈക്കുകൾ ലഭിച്ചാൽ ബിഗ് ഡാറ്റക്ക് നിങ്ങളുടെ ഇണയേക്കാൾ നിങ്ങളെ നന്നായി അറിയാം.

Big data isn't just about collecting information.
വിവരാവകാശനിയമം വെറും വിവരങ്ങള്‍ നേടാന്‍ മാത്രമുള്ളതല്ല.

Table 2.3: Examples of natural experiments using big data sources.
പട്ടിക 2.3: ബിഗ് ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് സ്വാഭാവിക പരീക്ഷണങ്ങളുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ.

Many big data systems are always-on;
പല വൻകിട ഡേറ്റാ സിസ്റ്റംസ് എപ്പോഴും ഓൺ- ആകുന്നു;

Understanding these characteristics are a necessary first step to learning from big data.
ഇതിൻറെ മനസിലാക്കുന്നു ബിഗ് ഡാറ്റ നിന്ന് പഠന ഒരു ആവശ്യമായ ആദ്യത്തെ പടി ആകുന്നു.

Big data sources do not mean the end of survey research. In fact, it is the opposite.
ബിഗ് ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങളിൽ സർവേ റിസർച്ച് അവസാനം അർഥമില്ല. വാസ്തവത്തിൽ അത് വിപരീതമാണ്.

In fact, people who have worked with big data sources know that they are frequently dirty.
വാസ്തവത്തിൽ, ബിഗ് ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങളിൽ പ്രവർത്തിച്ച ജനം പതിവായി വൃത്തികെട്ട എല്ലാവരും അറിയും.

Finally, big data increases our ability to make causal estimates from observational data..
ഒടുവിൽ, ബിഗ് ഡാറ്റ നിരീക്ഷണ ഡാറ്റ നിന്ന് കാര്യകാരണങ്ങളെ എസ്റ്റിമേറ്റുകൾ ഉണ്ടാക്കുവാൻ ഞങ്ങളുടെ കഴിവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.

What these examples share is that they all show that counting big data can be used to test theoretical predictions.
എന്താണ് ഈ ഉദാഹരണങ്ങൾ പങ്കിടുന്ന എല്ലാവരും ബിഗ് ഡാറ്റ എണ്ണുന്നത് സൈദ്ധാന്തിക പ്രവചനങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നതിനായി ഉപയോഗിക്കാവുന്ന കാണിക്കാൻ എന്നതാണ്.

In conclusion, the big data sources of today(and tomorrow) generally have ten characteristics.
സമാപന ഇന്നത്തെ ബിഗ് ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങളിൽ( നാളെയും) പൊതുവിൽ പത്തു വിശേഷലക്ഷണങളുണ്ട്.

Based on the ideas in this chapter, I think that there are three main ways that big data sources will be most valuable for social research:.
ഈ അദ്ധ്യായത്തിൽ ആശയങ്ങൾ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ഞാൻ വലിയ ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങളിൽ സോഷ്യൽ റിസർച്ച് ഏറ്റവും വിലപിടിച്ച ആയിരിക്കും മൂന്ന് പ്രധാന വഴികളുണ്ട് എന്നു തോന്നുന്നു.

In some cases, big data enables you to do this counting relatively directly(as in the case of New York Taxis).
ചില കേസുകളിൽ, ബിഗ് ഡാറ്റ താരതമ്യേന നേരിട്ട് ഈ എണ്ണൽ ചെയ്യാൻ( ന്യൂയോർക്ക് ടാക്സികൾ കാര്യത്തിലെന്നപോലെ) നിങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.

Social scientists call this match construct validity and it is a major challenge with using big data sources for social research(Lazer 2015).
സാമൂഹിക ശാസ്ത്രജ്ഞന്മാർ ഈ മത്സരത്തിൽ പരവലയങ്ങൾക്കു് സാധുത വിളിക്കുകയും അത് സോഷ്യൽ റിസർച്ച് വലിയ ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു പ്രധാന വെല്ലുവിളിയാണ്( Lazer 2015).

Many other big data sources also have information that is sensitive, which is part of the reason why they are often inaccessible.
മറ്റു വലിയ ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകളിൽ സെൻസിറ്റീവ് ആയ വിവരവും ഉണ്ട്, അവ പലപ്പോഴും ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയാത്തതിൻറെ കാരണം തന്നെയാണ്.

This probably seems obvious to researchers accustomed to running experiments, but it is very important for those accustomed to working with big data sources(see chapter 2).
പരീക്ഷണങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഗവേഷകരുടെ കാര്യത്തിൽ ഇത് ഒരുപക്ഷേ വ്യക്തമായിരിക്കാം, പക്ഷേ വലിയ ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കാനുള്ളവർ അത് വളരെ പ്രധാനമാണ്( അധ്യായം കാണുക).

Most big data sources are incomplete, in the sense that they don't have the information that you will want for your research.
ഏറ്റവും വലിയ ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങൾ അപൂർണ്ണമാണ്, അർത്ഥമാക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ ഗവേഷണത്തിനായി നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ അവർക്കില്ല എന്നാണ്.

A 12-week or 3-month course from Innovative Technology Solutions on Data Science is likely the best wagered for the individuals who wish to go into the universe of Big Data Analytics.
ഡാറ്റാ സയൻസിലെ ഇന്നൊവേറ്റീവ് ടെക്നോളജി സൊല്യൂഷനുകൾ മുതൽ എൺപത് ആഴ്ചകളോ അല്ലെങ്കിൽ എട്ടുവയസ്സോ കോഴ്സ് ബിഗ് ഡേറ്റ അനലിറ്റിക്സ് പ്രപഞ്ചത്തിലേക്ക് പോകാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക് ഏറ്റവും മികച്ച വേതനമായിരിക്കും.

Unfortunately, many big data systems- especially business systems- are changing all the time, a process that I will call drift.
നിർഭാഗ്യവശാൽ, പല വലിയ ഡാറ്റാ സംവിധാനങ്ങളും, പ്രത്യേകിച്ച് ബിസിനസ്സ് സിസ്റ്റങ്ങളും- എപ്പോഴും മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു, ഞാൻ ഒരു ചലനത്തെ വിളിക്കുന്നു.

Further, as I will describe later in the chapter, the behavior captured in big data sources is sometimes impacted by the goals of platform owners, an issue I will call algorithmic confounding.
കൂടാതെ, പിന്നീട് ഞാൻ അധ്യായത്തിൽ വിവരിക്കവേ, വലിയ ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകളിൽ പിടിച്ചെടുക്കുന്ന പെരുമാറ്റം പ്ലാറ്റ്ഫോം ഉടമകളുടെ ലക്ഷ്യത്തെയാണ് ബാധിക്കുന്നത്, ഒരു പ്രശ്നം ഞാൻ അൽഗോരിത്മിക് കൗണ്ടിംഗ് എന്നു വിളിക്കും.

The growth of always-on, big data systems increases our ability to effectively use two existing methods: natural experiments and matching.
പ്രകൃതി പരീക്ഷണങ്ങൾ, മാച്ചിങ്: എപ്പോഴും വലിയ ഡേറ്റാ സിസ്റ്റംസ് വളർച്ച ഫലപ്രദമായി രണ്ടു നിലവിലുള്ള രീതികൾ ഉപയോഗിക്കാൻ ഞങ്ങളുടെ കഴിവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.

Naturally, this is going to be tricky, but big data greatly improves our ability to make causal estimates in these situations.
സ്വാഭാവികമായും ഈ മാറിമറിഞ്ഞത് പോകുന്ന, എന്നാൽ വലിയ ഡാറ്റ ഏറ്റവും ഇത്തരം സാഹചര്യങ്ങളിൽ കാര്യകാരണങ്ങളെ എസ്റ്റിമേറ്റുകൾ എന്നതാണ് ഞങ്ങളുടെ കഴിവ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്ന.

Two features of big data sources- their always-on nature and their size- greatly enhances our ability to learn from natural experiments when they occur.
അവർ നടന്നാൽ വലിയ ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങളിൽ- അവരുടെ സ്വഭാവം എപ്പോഴും അവയുടെ വലുപ്പം- അത്യന്തം രണ്ട് സവിശേഷതകൾ സ്വാഭാവിക പരീക്ഷണങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിക്കാൻ ഞങ്ങളുടെ കഴിവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും.

Some researchers believe that big data sources, especially those from online sources, are pristine because they are collected automatically.
ചില ഗവേഷകർ വലിയ ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങളിൽ വിശ്വസിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് ഓൺലൈൻ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് അവർ സ്വയം ശേഖരിക്കുന്നത് കാരണം തരക്കാരും ഉണ്ട്.

Unfortunately, many big data systems- especially business system that create and capture digital traces- are changing all the time, a process that I will call drift.
നിർഭാഗ്യവശാൽ, പല വലിയ ഡേറ്റാ സിസ്റ്റംസ്- പ്രത്യേകിച്ചും ബിസിനസ്സ് സൃഷ്ടിക്കാനും ഡിജിറ്റൽ പ്രകടമാകുന്നത്- ഞാൻ ചായ് വിളിക്കാം ഒരു പ്രക്രിയ എല്ലാം, മാറ്റുന്നതിൽ പിടിച്ചടക്കാൻ സിസ്റ്റം.

Given these ten characteristics of big data sources and the inherent limitations of even perfectly observed data, what kind of research strategies are useful?
വലിയ ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങളിൽ ഈ പത്തു സ്വഭാവങ്ങളും പോലും തികച്ചും നിരീക്ഷിച്ച ഡാറ്റ അന്തർലീനമായ പരിമിതികൾ കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ ഗവേഷണ തന്ത്രങ്ങൾ ഏതുതരം ഉപയോഗപ്രദമായ?

It is a comprehensive Hadoop Big Data training course designed by industry experts considering current industry job requirements to provide in-depth learning on big data and Hadoop Modules.
വലിയ ഡാറ്റയും ഹൂഡോപ് മൊഡ്യൂളുകളും ആഴത്തിൽ പഠിക്കാൻ നിലവിലെ വ്യവസായ തൊഴിൽ ആവശ്യകത പരിഗണിക്കുന്ന വ്യവസായ വിദഗ്ധർ രൂപകൽപ്പന ഒരു സമഗ്ര ഹഡുപ്പേജ് ബിഗ് ഡാറ്റ പരിശീലന കോഴ്സാണ്.