Data
Verilənlər (ing. Data) – texniki vəsaitlərlə saxlanması, emal edilməsi və ötürülməsi üçün formal şəkildə təsvir olunan (kodlaşdırılan) məlumatdır. Verilənlər faktları, mətn, qrafik, müxtəlif şəkilləri, səsləri, analoq və ya rəqəm video-seqmentləri təsvir edirlər.
Verilənlər sistemin informasiya istifadəçiləri tərəfindən istifadə olunan işlənməmiş materiallarıdır. Verilənlər termini latınca "datum" fakt sözündən yaranmışdır. Verilənlər ümumi halda ad, qiymət, tip və s. kimi struktur xarakteristikaları ilə təyin olunurlar. Verilənlər – mətn, rəqəm, zaman, pul, memo, OLE, məntiqi və s. tiplərə malik olurlar.
“Verilənlər” anlayışı “informasiya” anlayışı ilə sıx bağlıdır.
Standard Oil
Standard Oil Company, Inc. —1870-1911-ci illərdə fəaliyyət göstərmiş ABŞ mərkəzli neft hasilatı, nəqli, emalı və marketinqi şirkəti. Standard Oil fəaliyyətinin zirvəsində dünyanın ən böyük neft şirkəti idi və onun uğuru onun həmtəsisçisi və sədri Con Rokfelleri "bütün zamanların ən varlı amerikalıları" və "tarixin ən varlı insanları" sırasına daxil etmişdir. Dünyanın ilk və ən böyük transmilli korporasiyalarından biri olan şirkətin tarixi 1911-ci ildə ABŞ Ali Məhkəməsinin onun qeyri-qanuni inhisar olduğuna qərar verməsi ilə başa çatmışdır.
Şirkət 1863-cü ildə Rokfeller və Henri Flaqler tərəfindən təsis edilib və 1870-ci ildə korporasiyaya çevrilib. Standard Oil neft məhsulları bazarında əvvəlcə emal sektorunda üfüqi inteqrasiya yolu ilə, daha sonra sonrakı illərdə şaquli inteqrasiya yolu ilə üstünlük təşkil etdi. Standard Oil tresti hasilat və logistikanı asanlaşdırdı, xərcləri aşağı saldı və rəqibləri üstələdi. Tənqidçilər şirkəti rəqibləri məhv etmək və digər biznesləri təhdid edən inhisar yaratmaq üçün "aqressiv" qiymətlərdən istifadə etməkdə günahlandırdılar.
Rokfeller 1897-ci ildə təqaüdə çıxana qədər şirkətin sədri kimi rəhbərlik etdi. O, əsas səhmdar olaraq qaldı və 1911-ci ildə trestin 43 kiçik şirkətə dağılması ilə Rokfeller müasir tarixin ən varlı insanı oldu, çünki bu fərdi müəssisələrin ilkin gəlirləri tək bir iri şirkətin gəlirindən qat-qat böyük idi.
Data SoCool
Data SoCool — Data sahələrində ixtisaslaşmış peşəkar tədris müəssisəsi. Bu sahələrdə Azərbaycanda iş dünyası ilə təhsil arasında mövcud olan mütəxəssis boşluğunu doldurmaq və qurumların əməkdaşlarının yeni bacarıqlar əldə etmələri üçün müxtəlif dərslər tədris etməkdədir.
Hazırda peşəkar ekspertlər, Avropa standartlı təlim mərkəzinə sahib olmaqla, Microsoft, IBM kimi vendorlarla rəsmi əməkdaşlıq etməklə, sıfırdan pilləli şəkildə tədris edilən və sonda uğurlu məzunlarımızın qurumlara yönləndirilməsi ilə məşğul olan Karyera Mərkəzinə sahib olmaqla ölkənin data təhsili sektoruna liderlik etməkdəyik. Hazırda yüzlərlə Data SoCool məzunu aparıcı özəl qurumlarda və dövlət orqanlarında çalışmaqdadırlar.
Data SoCoolun datanın faydalarını Azərbaycanda təbliğ etmək fəaliyyəti ilk olaraq 2018-ci ilinin avqust ayından bu sahəni öyrənmək istəyən şəxslərə istiqamət vermək ideyası ilə başlamışdır. 2018-ci ilin sentyabr ayında Azərbaycan Gənclər Fondunun XI Qrant müsabiqəsinə müraciət etmiş və 2019-cu ilin fevral ayından etibarən 500-dən çox müraciətçi arasından 3 mərhələ ilə seçilən 30 gənclə Excel, Power BI, SPSS və Tableau proqramlarına giriş mövzuları və bir neçə müxtəlif şirkətlərə infoturla ümumilikdə 12 günlük təlimlə başladı. Data SoCoolun ilk məzunları sayılan bu 30 gəncin bir qismi hazırda ölkənin aparıcı maliyyə, IT şirkətlərində və banklarında çalışırlar, bəziləri isə Avropanın aparıcı universitetlərində təhsillərini davam etdirirlər.
Data SoCool Təhsil modeli data sahələrində karyera qurmaq istəyən şəxslər üçün sıfırdan — Peşəkar İnkişaf Planının hazırlanmasından sonda iş və ya təcrübə ilə təmin etmək mərhələsinə qədər pilləli şəkildə dizayn edilmişdir. Öncə Karyera Məsləhətçisi tərəfindən tələbənin mövcud bazasına və öyrənmə imkanlarına uyğun olaraq Peşəkar İnkişaf Planı hazırlanır və Plan üzərindən dərslər tədris olunur. Yerli və Beynəlxalq Əmək bazarının tələblərinin araşdırılaraq formalaşdırılmış dərs sillabusları iş dünyasından real praktiki tapşırıqlarla təkmilləşdirilmişdir.
Data jurnalistika
Data jurnalistikası — rəqəmlərə əsaslanan, faktlarla hazırlanan xəbərləmə forması deməkdir. Lakin bu, data jurnalistikanın tam tərifi deyil. Bəziləri düşünür ki, data jurnalistika cədvəllərdə verilən rəqəmlərin kolleksiyasıdır.20 il əvvəl jurnalistlər cədvəldə verilən informasiya əsasında izahedici yazılar yazırdılar. Lakin rəqəmsal dünyada rəqəmlə ifadə edilən hər şey data jurnalistika üçün mənbə ola bilər.
Kibercinayətkarlığa dair hesabat.
Jurnalistlər üçün məlumat bazaları.jurnalistlər hekayələr hazırlamaq üçün bu böyük məlumat bazalarından istifadə edirlər.
İnfoqrafiya
Məlumatların vizuallaşdırılması.
İnteraktiv vizual
Data Oyunlar
Jurnalistikada datadan istifadə edilməsinin ən erkən nümunələrindən biri CBS tərəfindən prezident seçkilərinin nəticələrini proqnozlaşdırmaq üçün əsas çərçivə kompüterindən istifadə etmək cəhdinin 1952-ci ilə təsadüf edir, ancaq 1967-ci ilə qədər məlumatların təhlili üçün kompüterlərdən istifadə edilməsinə başlanıldı.
O vaxt Azad Detroit Mətbuatında işləyən Philip Meyer, şəhər boyu yayılan iğtişaşlar barədə məlumatları yaxşılaşdırmaq üçün əsas çərçivədən istifadə etdi. Jurnalistikada məlumatların təhlili üçün yeni bir presedent dəsti ilə Meyer, Donald Barlett və James Steele ilə 1970-ci illərdə Filadelfiyada hökm oxunuşlarına dair nümunələrə baxmaq üçün əməkdaşlıq etdi.
Data jurnalistikası
Data jurnalistikası — rəqəmlərə əsaslanan, faktlarla hazırlanan xəbərləmə forması deməkdir. Lakin bu, data jurnalistikanın tam tərifi deyil. Bəziləri düşünür ki, data jurnalistika cədvəllərdə verilən rəqəmlərin kolleksiyasıdır.20 il əvvəl jurnalistlər cədvəldə verilən informasiya əsasında izahedici yazılar yazırdılar. Lakin rəqəmsal dünyada rəqəmlə ifadə edilən hər şey data jurnalistika üçün mənbə ola bilər.
Kibercinayətkarlığa dair hesabat.
Jurnalistlər üçün məlumat bazaları.jurnalistlər hekayələr hazırlamaq üçün bu böyük məlumat bazalarından istifadə edirlər.
İnfoqrafiya
Məlumatların vizuallaşdırılması.
İnteraktiv vizual
Data Oyunlar
Jurnalistikada datadan istifadə edilməsinin ən erkən nümunələrindən biri CBS tərəfindən prezident seçkilərinin nəticələrini proqnozlaşdırmaq üçün əsas çərçivə kompüterindən istifadə etmək cəhdinin 1952-ci ilə təsadüf edir, ancaq 1967-ci ilə qədər məlumatların təhlili üçün kompüterlərdən istifadə edilməsinə başlanıldı.
O vaxt Azad Detroit Mətbuatında işləyən Philip Meyer, şəhər boyu yayılan iğtişaşlar barədə məlumatları yaxşılaşdırmaq üçün əsas çərçivədən istifadə etdi. Jurnalistikada məlumatların təhlili üçün yeni bir presedent dəsti ilə Meyer, Donald Barlett və James Steele ilə 1970-ci illərdə Filadelfiyada hökm oxunuşlarına dair nümunələrə baxmaq üçün əməkdaşlıq etdi.
Data mining
Verilənlərin hasilatı, data mədənçiliyi və ya verilənlərin mədənçiliyi — maşın öyrənməsi, statistika və verilənlər bazası sistemlərinin kəsişməsindəki metodları əhatə edən böyük məlumat dəstlərində nümunələrin çıxarılması və aşkarlanması prosesi. Verilənlərin hasilatı, məlumat toplusundan məlumatı (ağıllı üsullarla) çıxarmaq və məlumatları daha sonra istifadə üçün başa düşülən struktura çevirmək məqsədi daşıyan kompüter elmləri və statistikanın fənlərarası alt sahəsidir. Verilənlərin hasilatı "verilənlər bazasında bilik kəşfi" (KDD) prosesinin təhlil mərhələsidir. Xam təhlil mərhələsindən başqa, o, həmçinin verilənlər bazası və məlumatların idarə edilməsi aspektlərini, verilənlərin əvvəlcədən işlənməsini, model və nəticə çıxarma mülahizələrini, maraqlılıq ölçülərini, mürəkkəblik mülahizələrini, aşkar edilmiş strukturların sonrakı emalını, vizuallaşdırmanı və onlayn yeniləməni əhatə edir.
"Data mining" səhv addır, çünki məqsəd məlumatların özünün çıxarılması (hasilatı) deyil, böyük həcmdə məlumatlardan nümunələrin və biliklərin çıxarılmasıdır. O, həm də məşhur sözdür və genişmiqyaslı məlumatların və ya informasiya emalının istənilən formasına, eləcə də süni intellekt və biznes intellekti daxil olmaqla, qərar qəbuledici dəstək sisteminin hər hansı tətbiqinə tez-tez tətbiq olunur. Adətən daha ümumi terminlər, verilənlərin təhlili və analitikası və ya faktiki metodlara istinad etmək ya da süni intellekt və maşın öyrənməsi daha uyğundur.
Faktiki verilənlərin hasilatı tapşırığı, məlumat qeydləri qrupları, qeyri-adi qeydlər və asılılıqlar kimi əvvəllər naməlum, maraqlı nümunələri çıxartmaq üçün böyük miqdarda məlumatın yarı avtomatik və ya avtomatik təhlilidir. Bu, adətən fəza indeksləri kimi verilənlər bazası üsullarından istifadəni nəzərdə tutur. Bu nümunələr daha sonra daxil edilən məlumatların bir növ xülasəsi kimi görünə bilər və sonrakı təhlillərdə və ya maşın öyrənməsində və proqnozlaşdırıcı analitikada istifadə edilə bilər.
Data mərkəzi
Data mərkəzi — kompüter sistemləri və telekommunikasiya və saxlama sistemləri kimi əlaqəli komponentləri yerləşdirmək üçün istifadə edilən bina daxilində xüsusi yer və ya binalar qrupu.
İT əməliyyatları biznesin davamlılığında mühüm əhəmiyyət kəsb etdiyi üçün o enerji təchizatı, data kommunikasiyası əlaqələri, ətraf mühitə nəzarət (məsələn kondisioner, yanğının söndürülməsi) və müxtəlif təhlükəsizlik cihazları üçün ehtiyat komponentləri və infrastrukturu ehtiva edir. Böyük data mərkəzi kiçik bir qəsəbə qədər elektrik istifadə edən sənaye böyüklüyündəki əməliyyatdır. 2022-ci ildə təxmini qlobal data mərkəzi elektrik enerjisi istehlakı 240-340 terra-vatt və ya qlobal elektrik enerjisi tələbatının təxminən 1-1,3%-ni təşkil edib. Bu 2022-ci ildə təxminən 110 terra-vatt və ya qlobal elektrik tələbatının 0,4%-i olduğu təxmin edilən kriptovalyuta mədənçiliyi üçün istifadə olunan enerjidən ayrıdır.
Data mərkəzləri ölçü, güc tələbləri, ehtiyatlılıq və ümumi struktur baxımından geniş şəkildə fərqlənə bilər. Data mərkəzlərinin növlərini seqmentləşdirmək üçün istifadə olunan dörd ümumi kateqoriya - yerli data mərkəzləri, yerləşdirmə vasitələri, hipermiqyaslı data mərkəzləri və kənar data mərkəzləridir.
Schaeffer, Howard. Data center operations: a guide to effective planning, processing, and performance. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
Big data
Böyük verilənlər (ing. big data) — ənənəvi məlumat emalı proqramı ilə idarə oluna bilməyəcək qədər böyük və ya mürəkkəb verilənlər dəstləri. Çoxlu daxiletməsi (sətir) olan məlumatlar daha böyük statistik güc təklif edir, halbuki daha yüksək mürəkkəbliyə malik məlumatlar (daha çox atribut və ya sütun) daha yüksək yanlış aşkaretmə dərəcəsinə səbəb ola bilər. Rəsmi tərifin olmaması səbəbindən bəzən sərbəst şəkildə istifadə olunsa da, ən yaxşı şərh odur ki, o, yalnız kiçik miqdarda istifadə edildikdə dərk edilə bilməyən böyük bir məlumat toplusudur.
Böyük verilənlərin təhlili ilə bağlı problemlərə məlumatların toplanması, saxlanması, təhlili, axtarış, paylaşma, ötürmə, vizuallaşdırma, sorğulama, yeniləmə, məlumat məxfiliyi və məlumat mənbələri daxildir. Böyük verilənlər əvvəlcə üç əsas anlayışla əlaqələndirildi: həcm, müxtəliflik və sürət. Böyük məlumatların təhlili seçmə zamanı çətinliklər yaradır və bu səbəbdən, əvvəlcə yalnız müşahidələrə və seçmələrə imkan verir. Beləliklə, dördüncü anlayış, doğruluq, məlumatların keyfiyyətinə və ya dərinliyinə aiddir. Böyük verilənlərin doğruluğu üçün ekspertizaya kifayət qədər sərmayə qoyulmadan, məlumatların həcmi və müxtəlifliyi təşkilatın böyük verilənlərdən dəyər yaratmaq və əldə etmək imkanlarını aşan xərclər və risklər yarada bilər.
Böyük verilənlər termininin cari istifadəsi proqnozlaşdırıcı analitika, istifadəçi davranışının analitikası və ya böyük verilənlərdən dəyər çıxaran digər müəyyən qabaqcıl məlumat analitikası metodlarının istifadəsinə, nadir hallarda isə məlumat dəstinin müəyyən ölçüsünə aiddir.
Böyük data
Böyük verilənlər (ing. big data) — ənənəvi məlumat emalı proqramı ilə idarə oluna bilməyəcək qədər böyük və ya mürəkkəb verilənlər dəstləri. Çoxlu daxiletməsi (sətir) olan məlumatlar daha böyük statistik güc təklif edir, halbuki daha yüksək mürəkkəbliyə malik məlumatlar (daha çox atribut və ya sütun) daha yüksək yanlış aşkaretmə dərəcəsinə səbəb ola bilər. Rəsmi tərifin olmaması səbəbindən bəzən sərbəst şəkildə istifadə olunsa da, ən yaxşı şərh odur ki, o, yalnız kiçik miqdarda istifadə edildikdə dərk edilə bilməyən böyük bir məlumat toplusudur.
Böyük verilənlərin təhlili ilə bağlı problemlərə məlumatların toplanması, saxlanması, təhlili, axtarış, paylaşma, ötürmə, vizuallaşdırma, sorğulama, yeniləmə, məlumat məxfiliyi və məlumat mənbələri daxildir. Böyük verilənlər əvvəlcə üç əsas anlayışla əlaqələndirildi: həcm, müxtəliflik və sürət. Böyük məlumatların təhlili seçmə zamanı çətinliklər yaradır və bu səbəbdən, əvvəlcə yalnız müşahidələrə və seçmələrə imkan verir. Beləliklə, dördüncü anlayış, doğruluq, məlumatların keyfiyyətinə və ya dərinliyinə aiddir. Böyük verilənlərin doğruluğu üçün ekspertizaya kifayət qədər sərmayə qoyulmadan, məlumatların həcmi və müxtəlifliyi təşkilatın böyük verilənlərdən dəyər yaratmaq və əldə etmək imkanlarını aşan xərclər və risklər yarada bilər.
Böyük verilənlər termininin cari istifadəsi proqnozlaşdırıcı analitika, istifadəçi davranışının analitikası və ya böyük verilənlərdən dəyər çıxaran digər müəyyən qabaqcıl məlumat analitikası metodlarının istifadəsinə, nadir hallarda isə məlumat dəstinin müəyyən ölçüsünə aiddir.
Data mədənçiliyi
Verilənlərin hasilatı, data mədənçiliyi və ya verilənlərin mədənçiliyi — maşın öyrənməsi, statistika və verilənlər bazası sistemlərinin kəsişməsindəki metodları əhatə edən böyük məlumat dəstlərində nümunələrin çıxarılması və aşkarlanması prosesi. Verilənlərin hasilatı, məlumat toplusundan məlumatı (ağıllı üsullarla) çıxarmaq və məlumatları daha sonra istifadə üçün başa düşülən struktura çevirmək məqsədi daşıyan kompüter elmləri və statistikanın fənlərarası alt sahəsidir. Verilənlərin hasilatı "verilənlər bazasında bilik kəşfi" (KDD) prosesinin təhlil mərhələsidir. Xam təhlil mərhələsindən başqa, o, həmçinin verilənlər bazası və məlumatların idarə edilməsi aspektlərini, verilənlərin əvvəlcədən işlənməsini, model və nəticə çıxarma mülahizələrini, maraqlılıq ölçülərini, mürəkkəblik mülahizələrini, aşkar edilmiş strukturların sonrakı emalını, vizuallaşdırmanı və onlayn yeniləməni əhatə edir.
"Data mining" səhv addır, çünki məqsəd məlumatların özünün çıxarılması (hasilatı) deyil, böyük həcmdə məlumatlardan nümunələrin və biliklərin çıxarılmasıdır. O, həm də məşhur sözdür və genişmiqyaslı məlumatların və ya informasiya emalının istənilən formasına, eləcə də süni intellekt və biznes intellekti daxil olmaqla, qərar qəbuledici dəstək sisteminin hər hansı tətbiqinə tez-tez tətbiq olunur. Adətən daha ümumi terminlər, verilənlərin təhlili və analitikası və ya faktiki metodlara istinad etmək ya da süni intellekt və maşın öyrənməsi daha uyğundur.
Faktiki verilənlərin hasilatı tapşırığı, məlumat qeydləri qrupları, qeyri-adi qeydlər və asılılıqlar kimi əvvəllər naməlum, maraqlı nümunələri çıxartmaq üçün böyük miqdarda məlumatın yarı avtomatik və ya avtomatik təhlilidir. Bu, adətən fəza indeksləri kimi verilənlər bazası üsullarından istifadəni nəzərdə tutur. Bu nümunələr daha sonra daxil edilən məlumatların bir növ xülasəsi kimi görünə bilər və sonrakı təhlillərdə və ya maşın öyrənməsində və proqnozlaşdırıcı analitikada istifadə edilə bilər.
Journal des sçavans
Journal des Sçavans (sonralar Journal des savants adlandırılmışdır) Denis de Sallo tərəfindən təsis edilmiş və Avropada nəşr olunan ilk elmi jurnal olmuşdur, baxmayaraq ki, əvvəldən bu jurnalda kilsə tarixi və hüquqi hesabatlar kimi müxtəlif elmi olmayan məzmunlar da mövcud olmuşdur. Birinci nəşri 1665-ci il yanvarın 5-də 12 səhifəlik (dörd yarpaqlı) broşüralar şəklində nəşr edilmişdir. Jurnal 1792-ci ildə Fransız İnqilabı zamanı nəşr ömrünü başa vurmuşdur. 1797-ci ildə Journal des savants kimi yenidən meydana çıxsa da, 1816-cı ilə qədər mütəmadi formada nəşr olunmamışdır. Bu tarixdən sonra müntəzəm olaraq nəşr olunsa da, məzmunu xeyli dəyişərək elmi deyil, ədəbi nəşrə çevrilmişdir.
Musée des Blindés
Musée des Blindés ("Zirehli Nəqliyyat vasitələri Muzeyi") və ya Musée Général Estienne Fransanın Loire Vadisində, Saumur şəhərində yerləşən bir tank muzeyidir. Bu gün dünyanın ən böyük tank muzeylərindən biridir. 1977-ci ildə həm Fransız hərbi iyerarxiyasını, həm də yerli siyasi məmurları inandıran polkovnik Mişel Aubrinin rəhbərliyi ilə quruldu. 35 il əvvəl yalnız bir neçə yüz tırtıllı nəqliyyat vasitəsi ilə başlayan bu muzey, dünya səviyyəli kolleksiyası ilə tank inkişafı tarixi ilə maraqlanan insanları və peşəkar zirehli maşınlar üzrə mütəxəssisləri cəlb edən bir məkana çevrilmişdir. Əvvəldən polkovnik Aubry, tarixi və ya texniki baxımdan vacib olan maşınları saz vəziyyətə gətirməyi muzeyin əsas siyasəti etmişdir.
Muzey dünyada ən böyük zirehli döyüş maşınlarının kolleksiyasına malikdir və 880-dən çox nəqliyyat vasitəsindən ibarətdir və yalnız dünyada daha çox tanka malik olan İngiltərədəki Tank Muzeyindən geri qalır. 1993-cü ildə daha böyük bir binaya köçürülsə də, yer olmadığı üçün muzeydəki nəqliyyat vasitələrinin yalnız dörddə bir hissəsi nümayiş etdirilə bilir. Muzeydə 200-dən çox vasitə tam işlək vəziyyətdədir, o cümlədən dünyada yeganə olaraq hələ də işləyə bilən Üçüncü Reyx istehsalı olan Tiger II tankı da bura daxildir. Tiger II, ümumiyyətlə hər il yayda baş verən Carrousel adlı zirehli avtomobil şousunda iştirak edir. Saumur bir əsrdən çoxdur ki, süvarilər üçün ənənəvi bir təlim mərkəzidir; hal-hazırda tamamilə zirehli maşın mütəxəssisləri hazırlığına yönləndirilmiş Zirehli Süvari Təlim Məktəbi də burada yerləşir.
Oberkommando des Heeres
Oberkommando des Heeres (qısaca: OKH, Quru Qoşunlarının Baş Qərargahı) — 1935–1945-ci illər arasında Nasizm dövründə Heer (Quru Qoşunları) qərargahına verilən addır.
Veymar Respublikası dövründən Almaniyanın silahlı qüvvələrinin adı olan Reichswehr, Adolf Hitlerin 16 mart 1935-ci ildə Versal sülh müqaviləsinin Almaniya Silahlı Qüvvələrini məhdudlaşdıran maddələrini ləğv edərək yenidən silahlandırma haqqında qanun verməsindən sonra Wehrmacht olaraq dəyişdirildi. Wehrmachtın quru qüvvələri qolu olan Reichsheer də Heer adlandırıldı və OKH Heerin baş qərargahı olaraq yaradıldı.
Faşistlərin sovet əsirlərinə qarşı etdiyi cinayətlərin əhəmiyyətli bir hissəsi Oberkommando des Heeresin əmri ilə baş vermişdir.
Standard Lyej FK
Standard (Lyej) — Belçikanın futbol klubu
1900-cü ildə yaradılıb.
29 dəfə Avropa kuboklarında iştirak edib.
Standard Sumqayıt FK
"Standard" futbol klubu — Bakı şəhərində yaranmışdır. Bu komanda futbol üzrə Azərbaycan çempionatının elitasında iştirak edib. Komandanın adı daha sonra "Standard Bakı" adlandırılıb. 2009/10 mövsümünün yekunlarına əsasən komanda "Karvan"la birlikdə Premyer Liqanı tərk etdi. Lakin klub 1.ci Divizyonda iştirakdan imtina etdi və fəaliyyətini dayandırdı. Futbolçulara isə azad agent statusu verildi.
Sumqayıt klubunun baş məşqçisi Valdas İvanauskasın istefaya göndərilməsi qərara alınıb. Litvalı mütəxəssisi müvəqqəti olaraq Elbrus Məmmədov əvəz edib. Son olaraq Sumqayıt təmsilçisinə bundan sonra Böyükağa Hacıyev başçılıq edib.
Qapıçı
12.
École des Beaux-Arts
École des Beaux-Arts, tam adı ilə, École Nationale Supérieure Des Beaux-arts, Jean-Baptiste Colbert (XIV Louis dövrünün naziri) tərəfindən Académie Royale d'Armitecture adı altında 1671-ci ildə Parisdə yaradılmış bir təsviri sənət məktəbidir. 1793-cü ildə Académie Royale de Peinture et de Sculpture (1648-ci ildə yaradılıb) məktəbi ilə birləşdirildi. Məktəb rəsmxət, rəsm, heykəltaraşlıq və memarlıq (1968-ci ilə qədər) kimi təsviri sənətlərdən dərs deyir.
International Standard Book Number
Kitabın beynəlxalq standart nömrəsi (İSBN) (ing. International Standard Book Number) — hər hansı nəşriyyatın kitabının və ya broşürünün beynəlxalq standart eyniliyini müəyyən edən nömrə.
Nəşrlər üçün identifikatorlar beynəlxalq standart kitab nömrələnməsi sahəsində milli agentliklər tərəfindən təyin edilir. Rusiyada 9 dekabr 2013-cü il tarixinədək bunu Rusiya Kitab Palatası, Belarusda — Milli Kitab Palatası, Ukraynada — Ukraynanın Kitab Palatası, Qazaxıstanda — Qazaxıstan Respublikasının Kitab Palatası həyata keçirib. 2006-cı il nəşrinə qədər olan kitablara verilən beynəlxalq standart kitab nömrələri beynəlxalq standart kitab nömrəsinin abreviaturasından (nəşrin dilindən asılı olmayaraq) və dəyişkən uzunluqda dörd sahəyə defis və ya boşluqla ayrılmış on simvoldan ibarətdir:
Əliquliyev R. M., Ağayev N. B., Alıquliyev R. M., Plagiatlıqla mübarizə texnologiyaları // Bakı. İnformasiya Texnologiyaları nəşriyyatı. 2015.
International Standard Serial Number
ISSN — Beynəlxalq Standart Seriya Nömrəsi. Mərkəzi Fransanın Paris şəhərindədir.
ISSN (International Standard Serial Number) – dövri nəşrlər üçün nəzərdə tutulan beynəlxalq standart nömrə.
Əliquliyev R.M., Ağayev N.B., Alıquliyev R.M., Plagiatlıqla mübarizə texnologiyaları // Bakı. İnformasiya Texnologiyaları nəşriyyatı. 2015.
Association des Etats Generaux des Etudiants de l'Europe
AEGEE (fr. Association des États Généraux des Étudiants de l'Europe) , yaxud Avropa Tələbələr Forumu, Avropanın ən böyük, transmilli tələbə təşkilatlarından biridir. 1985-ci ildə Parisdə əsası qoyulan AEGEE, hal-hazırda öz əlaqələrini genişləndirərək Avropanın 40 ölkəsinin 147 şəhərindən olan 13.000 tələbəni özündə birləşdirir.
İdarə heyəti və baş ofisi Brüsseldə olan AEGEE-nin Rusiya, Türkiyə və Qafqaz da daxil olmaqla, Avropadakı universitet şəhərlərində 200 -dən çox yerli şöbələri (antenna) mövcuddur. Qeyri-hökumət, siyasi cəhətdən müstəqil, heç bir gəlir marağında olmayan bu təşkilat bütün sahələrdən və fakültələrdən olan tələbələrin və gənclərin üzünə açıqdır. Təşkilatın əsas məqsədi bərabərhüquqlu, demokratik və sərhədsiz - vahid Avropa məkanı yaratmaqdır. Hər il şəbəkə daxilində yüzlərlə konfrans, təlim və tədbirlər təşkil edilir. Həyata keçirilən bütün layihələr və fəaliyyətləri təşkilat üzvlərinin könüllülük prinsipləri əsasındadır.
1985
Assosiasiyanın əsası 16 Aprel 1985-ci ildə EGEE 1 konfransının (États Généraux des Étudiants de l'Europe) nəticəsi olaraq Parisdə: Leyden, London, Madrid və Milandan olan tələbələrin toplantısı zamanı qoyulmuşdur. Bu toplantı Parisdəki beş “Grandes Écoles” ilə birlikdə qurucu prezident Franck Biancheri tərəfindən təşkil edilmişdir.
Fiber distributed data interface
FDDI (Fiber Distributed Data Interface) — verilənlərin optik lifli xətlərlə yüksəksürətli ötürülməsi şəbəkəsinin arxitekturasıdır. Verilənləri ötürmə sürəti 100 Mbit/san-dir. Topologiyası ikiqat halqa və ya qarışıqdır (ulduzvarı və ya ağacvari istisna olmaqla). Stansiyaların maksimum sayı 1000-dir.
Verilənlər elmi (Data Science)
Verilənlər elmi (Data Science) informasiyanın alınması üsullarına sahib olmaqdır. “Data science” termin kimi ilk dəfə 1960-cı illərdə kompüter elmlərinin pionerlərindən sayılan Peter Naur tərəfindən “Datalogy, the science of data and of data processes and its place in education” adlı məruzəsində səsləndirilmiş , fənn kimi isə keçən əsrin 60-cı illərindən formalaşmağa başlamışdır. Bu 1966-cı ildə Elm və Texnika üçün Məlumat Komitəsinin (CODATA – International Council for science: Committee on Data for Science and Technology) təsis edilməsinə təsadüf edir . 1974-cü ildə Peter Naur “Concise Survey of Computer Methods in Sweden and the United States” kitabında verilənlərin müasir emal metodlarının icmalını vermiş və verilənlər haqqında elmi rəqəmsal verilənlərin həyat dövrünü (yarandığı andan başqa bilik sahələrinə təqdim olunmaq üçün edilən dəyişikliklərə qədər) öyrənən bir fənn kimi təyin etmişdir. Ancaq, termin 1990-cı illərdə geniş istifadə olunmağa başlamış və 2000-ci illərin əvvəllərindən hamı tərəfindən qəbul edilmişdir. 2001-ci ildə Purdue Universitetinin professoru, statistika, verilənlərin vizuallaşdırılması, maşın təlimi sahəsində tanınmış mütəxəssis Uilyam Klivlend (William S. Cleveland) statistik tədqiqatların texniki aspektlərinin inkişaf planı (Data Science: An Action Plan for Expanding the Technical Areas of the Field of Statistics) adlı tədqiqatında diqqəti “data science” fənninin tədrisi məsələsinə yönəltmişdir . O, planda “data science”-i ayrıca akademik fənn kimi irəli sürmüşdür. Bu da “data scientist” adlanan kadrların hazırlanmasına marağı stimullaşdırmışdır. Təsadüfi deyildir ki, təxminən əmin vaxtdan da CODATA-nın “Data Science Journal”-ı (2002-ci ildən) nəşr olunmağa başlanmışdır.
Verilənlər elmi ənənəvi informatikadan başlayaraq riyaziyyata qədər müxtəlif sahələr üzrə bacarıq və vərdiş tələb edir.
Barcode of Life Data System
Barcode of Life Data System — xüsusi olaraq DNT ştrix kodlamasına həsr olunmuş veb platformadır. Bu, Kanadadakı Biomüxtəlifliyin Genomikası Mərkəzində hazırlanmış bulud əsaslı məlumatların saxlanması və təhlili platformasıdır. O, dörd əsas moduldan, məlumat portalından, təhsil portalından, BIN-lərin reyestrindən (ehtimal olunan növlər) və DNT ardıcıllığını təhlil etmək üçün onlayn platforma təmin edən məlumatların toplanması və təhlili iş masasından ibarətdir.
École nationale supérieure des mines de Paris
Mines Paris - PSL (École nationale supérieure des mines de Paris və ya Mines Paris kimi də tanınır) Fransanın ən tarixi mühəndislik məktəblərindən biridir. Paris yerləşən bu məktəb "Grande Ecole" statusuna malikdir. O, həmçinin Conférence des Grandes Écoles və PSL Research University üzvüdür və əsasən şirkətlərdə işləmək üçün nəzərdə tutulmuş yüksək səviyyəli ümumi mühəndislər hazırlayır.