AXV

Mavzu

I-bob · Ma’lumotlar muhandisligiga kirish va ma’lumotlarni boshqarish

1-hafta

Haftada 3 ta dars. Slaydlarni oching va darsning o'quvchi sahifasida qo'shimcha ma'lumot hamda topshiriqlarni toping.

Haftalik test

Uyga vazifa ​

Mazkur haftada o'tilgan darslar bo'yicha mustaqil bajarish uchun topshiriqlar. Har bir vazifa 20–30 daqiqaga mo'ljallangan.

1-dars: Ma’lumotlar muhandisligiga kirish (DIKW va Data Pipeline) ​

  1. DIKW tahlili: O'zingiz tanlagan bitta real soha (masalan, yo'l harakati xavfsizligi, tibbiyot, ob-havo yoki e-tijorat) misolida DIKW piramidasining 4 ta bosqichini (Data, Information, Knowledge, Wisdom) to'liq yozib bering.
  2. Kompaniya keysi: YouTube video platformasi foydalanuvchilar qaysi videoni yoqtirishini bilish uchun qanday ma'lumotlarni yig'adi va bu qanday qilib tavsiya tizimiga (Wisdom) aylanadi? Sxematik ko'rinishda tasvirlang.
  3. Kasbiy rollar: Data Engineer va Data Scientist mutaxassisliklarining farqini taqqoslovchi 3 banddan iborat jadval tuzing.

2-dars: Ma'lumotlar arxitekturasi va hayot sikli ​

  1. Arxitektura loyihalash: Mahalliy poliklinika yoki sport klubi uchun 6 qatlamli (Source, Ingestion, Storage, Processing, Serving, Governance) ma'lumotlar arxitekturasini qog'ozda chizing va har bir qatlamga qisqa izoh bering.
  2. Data Quality mezonlari: Completeness, Accuracy, Consistency va Timeliness mezonlarining har biriga hayotiy misol (1 tadan to'g'ri va 1 tadan xato holat) keltiring.
  3. Resurs yuklamasi: Agar tumandagi 10 ta maktabda 8 500 nafar o'quvchi va 340 nafar o'qituvchi bo'lsa:
    • O'quvchi / maktab yuklamasini hisoblang;
    • O'quvchi / o'qituvchi nisbatini hisoblang;
    • Tahliliy xulosa yozing.

3-dars: Ma’lumot formatlari: CSV va JSON bilan ishlash ​

  1. Loyiha strukturasi: Kompyuteringizda VS Code orqali maktab-pipeline loyihasini oching va Medallion papkalarini yarating:
    • data/raw/
    • data/bronze/
    • data/silver/
    • data/gold/
    • src/ va logs/
  2. JSON fayl yaratish: O'zingiz yoqtirgan 3 ta fan yoki kitob haqida ierarxik (kamida bitta ichki obyekt va massiv bo'lgan) namuna.json faylini qo'lda yarating.
  3. Python va Pandas amaliyoti: Python skripti yozib, o'zingiz yaratgan JSON faylni pd.json_normalize() orqali o'qing va ekranga shape hamda head() natijalarini chiqaring.
© 2026 AXVHUB.UZ