BIG DATA Meaning in Telugu - translations and usage examples

• పెద్ద డేటా
• బిగ్ డేటా
• పెద్ద సమాచార
• ఒక బిగ్ డేటా

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

The Big Data.
బిగ్ డేటా.

Big Data Heavier.
బిగ్ డేటా.

Category:"Big Data".
వర్గం:" బిగ్ డేటా".

Big data(section 2.2).
బిగ్ డేటా (విభాగం 2 .2).

The main contrast is that Hadoop developer works in a Big Data environment.
ప్రధాన విరుద్ధంగా హడూప్ డెవలపర్ బిగ్ డేటా పరిసరాలలో పనిచేస్తుంది.

Big data(section 2.2).
బిగ్ డేటా (విభాగము 2 .2).

There is no pre-requisite to take this Big data training and to master Hadoop.
ఈ బిగ్ డేటా శిక్షణను తీసుకోవటానికి మరియు హడూప్ను నిర్వహించడానికి ముందుగా అవసరమైనది లేదు.

The Big Data and Machine Learning.
యొక్క బిగ్ డేటా మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్.

If true, this would seem to severely limit what can be learned from big data sources because many of them are nonrepresentative.
నిజమైతే, పెద్ద డేటా మూలాల నుండి నేర్చుకోగలిగిన పరిమితులను ఇది తీవ్రంగా పరిమితం చేస్తుంది, ఎందుకంటే వాటిలో చాలామంది ప్రస్తావించలేరు.

Big data. Nobody looks at it.
చాలా డేటా ఉంటుంది. దాన్ని ఎవ్వరూ చూడరు కూడా.

Late studies also indicate that the importance of Hadoop as a Big Data handling framework is just going to increase in near future.
చివరి అధ్యయనాలు కూడా హడూప్ యొక్క ప్రాముఖ్యత ఒక బిగ్ డేటా హ్యాండ్లింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్గా కేవలం సమీప భవిష్యత్తులో పెరుగుతుందని సూచిస్తుంది.

Big data sources tend to have ten characteristics;
బిగ్ డేటా మూలాల పది లక్షణాలు కలిగి ఉంటాయి;

As I'm describing these characteristics you will notice that they often arise because big data sources were not created for the purpose of research.
నేను ఈ లక్షణాలను వివరించేటప్పుడు, వారు తరచుగా ఉత్పన్నమవుతున్నారని మీరు గమనిం చవచ్చు ఎందుకంటే పెద్ద సమాచార వనరులు పరిశోధన కోసం సృష్టించబడలేదు.

Behavior in big data systems is not natural;
పెద్ద సమాచార వ్యవస్థల్లో ప్రవర్తన సహజంగా లేదు;

Unpredictability made Simple: These three programming dialects are utilized for taking care of extensive and complex information, also called Big Data.
అనూహ్యమైనది సులభమైనది: ఈ మూడు ప్రోగ్రామింగ్ మాండలికాలు విస్తృతమైన మరియు సంక్లిష్ట సమాచారం యొక్క శ్రద్ధ వహించడానికి ఉపయోగించబడతాయి, బిగ్ డేటా కూడా పిలువబడతాయి.

Big data sources tend to have a number of characteristics in common;
పెద్ద సమాచార వనరులు సాధారణంగా అనేక లక్షణాలను కలిగి ఉంటాయి;

Hadoop training centers around imparting all of you the Big Data preparing abilities and aims to make you an ensured Big Data practitioner.
హడాప్ శిక్షణా కేంద్రాలు మీరు అన్నిటినీ బిగ్ డేటా సిద్ధం సామర్ధ్యాలు మరియు మీరు ఒక నిర్ధారిత బిగ్ డేటా సాధకుడు చేయడానికి లక్ష్యంతో చుట్టూ.

Big data tend to be systematically biased in two main ways.
బిగ్ డేటా క్రమపద్ధతిలో రెండు ప్రధాన మార్గాల్లో పక్షపాతంతో దర్శనమిస్తాయి.

For more on construct validity, see Westen and Rosenthal(2003), and for more on construct validity in big data sources, Lazer(2015) and Chapter 2 of this book.
నిర్మాణం చెల్లుబాటును మరింత కోసం, చూడండి Westen and Rosenthal (2003), మరియు పెద్ద డేటా ఆధారాలలో నిర్మాణం ప్రామాణికత, మరింత కోసం Lazer (2015) మరియు ఈ పుస్తకం యొక్క చాప్టర్ 2.

These 10 characteristics of big data have been described in a variety of different ways by a variety of different authors.
విభిన్న రచయితలు వివిధ రకాలుగా పెద్ద డేటా యొక్క ఈ 10 లక్షణాలు వర్ణించబడ్డాయి.

The journal Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America had a symposium on causal inference and big data, and Shiffrin(2016) summarizes each contribution.
అమెరికా సంయుక్త రాష్ట్రాలు సైన్సెస్ నేషనల్ అకాడమీ ఆఫ్ పత్రిక ప్రొసీడింగ్స్ కారణ అనుమితి మరియు పెద్ద డేటా ఒక సింపోజియంలో కలిగి, మరియు Shiffrin (2016) ప్రతి సహకారం క్రింద ఇవ్వబడింది.

In some cases, big data sources enable you to do this counting relatively directly(as in the case of New York Taxis).
కొన్ని సందర్భాల్లో, పెద్ద డేటా మూలాల సాపేక్షంగా నేరుగా ఈ లెక్కింపు చేయాలని (న్యూ యార్క్ టాక్సీలు సందర్భంలో వలె) ఎనేబుల్.

DBMS Security Mobile Device Programming Computer Networks Operating Systems Parallel Programming Compilers Software Testing Big Data Analytics Systems Analysis Project Management.
( డిబిఎంఎస్ సెక్యూరిటీ మొబైల్ డివైస్ ప్రోగ్రామింగ్ కంప్యూటర్ నెట్వర్క్స్ ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్స్ సమాంతర ప్రోగ్రామింగ్ కంపైలర్స్ సాఫ్ట్వేర్ టెస్టింగ్ బిగ్ డేటా అనలిటిక్స్ సిస్టమ్స్ అనాలిసిస్ ప్రాజెక్ట్ మేనేజ్మెంట్).

Every one of these subjects identify with Big Data Analytics which is an endlessly developing field that acts as a popular expression these days.
ఈ విషయాల్లో ప్రతిదానితో గుర్తించండి బిగ్ డేటా ఈ రోజుల్లో ప్రముఖ వ్యక్తీకరణగా పనిచేసే అనంతంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న క్షేత్ర విశ్లేషణలు.

Companies are today in constant search of the Hadoop certification holders, which demonstrates the reliability and abilities that you have are ideal for taking at work obligations related to Big Data handling.
కంపెనీలు హడాప్ సర్టిఫికేషన్ హోల్డర్స్ నిరంతరం వెతుకుతూ, బిగ్ డేటా హ్యాండ్లింగ్ కు సంబంధించి పని బాధ్యతలను తీసుకోవడానికి మీరు ఆదర్శంగా ఉన్న విశ్వసనీయత మరియు సామర్ధ్యాలను ప్రదర్శిస్తాయి.

Another way in which researchers can use big data sources in survey research is as a sampling frame for people with specific characteristics.
పరిశోధనా పరిశోధకులు పెద్ద డేటా వనరులను సర్వే పరిశోధనలో ఉపయోగించుకునే మరొక విశిష్ట విశిష్ట లక్షణాలతో ఉన్న ప్రజలకు నమూనా నమూనాగా చెప్పవచ్చు.

This is an industry recognized Big Data certification training course that is a combination of the training courses in Hadoop developer, Hadoop administrator, Hadoop testing, and analytics.
హడూప్ డెవలపర్, హడూప్ అడ్మినిస్ట్రేటర్, హడూప్ టెస్టింగ్ మరియు విశ్లేషణల శిక్షణా కోర్సుల కలయిక అయిన బిగ్ డేటా సర్టిఫికేషన్ ట్రైనింగ్ కోర్సును ఇది గుర్తించింది.

Once you realize some treatment has been assigned randomly, big data sources can provide the outcome data that you need in order to compare the results for people in the treatment and control conditions.
మీరు కొన్ని చికిత్స యాదృచ్ఛికంగా కేటాయించబడిన తెలుసుకోవటం ఒక సారి, పెద్ద డేటా మూలాల మీరు చికిత్స మరియు నియంత్రణ పరిస్థితుల్లో ప్రజలకు ఫలితాలను పోల్చేందుకు చేయడానికి అవసరమైన ఫలితాన్ని సమాచారంను అందిస్తుంది.

Hope to push the Internet, cloud computing, big data, the Internet of thing and national fitness developing together, let the technology assist the national fitness.
ఇంటర్నెట్, క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్, బిగ్ డేటా, విషయం మరియు జాతీయ ఫిట్నెస్ కలిసి అభివృద్ధి ఇంటర్నెట్ పుష్ ఆశిస్తున్నాము, సాంకేతిక జాతీయ ఫిట్నెస్ సహాయం.

But, as was described in chapter 2, big data sources may not be accurate, they may not be collected on a sample of interest, and they may not be accessible to researchers.
అయితే, 2 వ అధ్యాయంలో వివరించిన విధంగా, పెద్ద సమాచార వనరులు ఖచ్చితమైనవి కాకపోవచ్చు, అవి ఒక నమూనా నమూనాలో సేకరించబడవు, మరియు వారు పరిశోధకులకు అందుబాటులో ఉండకపోవచ్చు.