<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>data besar - JocoDEV</title>
	<atom:link href="https://jocodev.id/tag/data-besar/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://jocodev.id</link>
	<description>Digitalisasi untuk bisnis yang lebih baik</description>
	<lastBuildDate>Sat, 19 Sep 2026 11:17:24 +0000</lastBuildDate>
	<language>id</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=7.1.3</generator>

<image>
	<url>https://jocodev.id/wp-content/uploads/2023/04/cropped-favicon-32x32.png</url>
	<title>data besar - JocoDEV</title>
	<link>https://jocodev.id</link>
	<width>32</width>
	<height>32</height>
</image> 
	<item>
		<title>Integrasi Big Data dan Machine Learning dalam Python</title>
		<link>https://jocodev.id/integrasi-big-data-dan-machine-learning-dalam-python/</link>
					<comments>https://jocodev.id/integrasi-big-data-dan-machine-learning-dalam-python/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[jeditor]]></dc:creator>
		<pubDate>Sun, 23 Feb 2025 13:21:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[AI]]></category>
		<category><![CDATA[algoritma machine learning]]></category>
		<category><![CDATA[Analisis Data]]></category>
		<category><![CDATA[analisis statistik]]></category>
		<category><![CDATA[basis data NoSQL]]></category>
		<category><![CDATA[Big Data]]></category>
		<category><![CDATA[data besar]]></category>
		<category><![CDATA[Data Terstruktur]]></category>
		<category><![CDATA[Data Tidak Terstruktur]]></category>
		<category><![CDATA[Hadoop]]></category>
		<category><![CDATA[industri e-commerce]]></category>
		<category><![CDATA[Kecerdasan Buatan]]></category>
		<category><![CDATA[Machine Learning]]></category>
		<category><![CDATA[Pemrograman Python]]></category>
		<category><![CDATA[pola perilaku]]></category>
		<category><![CDATA[Rekomendasi Produk]]></category>
		<category><![CDATA[Spark]]></category>
		<category><![CDATA[wawasan bisnis]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://jocodev.id/?p=12537</guid>

					<description><![CDATA[<p>alat dan teknik yang diperlukan untuk mengekstrak wawasan berharga dari kumpulan data yang besar. Artikel ini akan membahas integrasi antara big data dan machine learning dalam konteks pemrograman Python, serta bagaimana keduanya dapat bekerja sama untuk menciptakan solusi yang lebih efektif dan ... efisien. Baca Juga: Memahami MongoDB Sebagai Database NoSQL Pengantar Big Data dan [&#8230;]</p>
<p>The post <a href="https://jocodev.id/integrasi-big-data-dan-machine-learning-dalam-python/">Integrasi Big Data dan Machine Learning dalam Python</a> first appeared on <a href="https://jocodev.id">JocoDEV</a>.</p>]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[alat dan teknik yang diperlukan untuk mengekstrak wawasan berharga dari kumpulan data yang besar. Artikel ini akan membahas integrasi antara big data dan machine learning dalam konteks pemrograman Python, serta bagaimana keduanya dapat bekerja sama untuk menciptakan solusi yang lebih efektif dan ... efisien. Baca Juga: Memahami MongoDB Sebagai Database NoSQL Pengantar Big Data dan Machine Learning Big data merujuk pada kumpulan data yang sangat besar dan kompleks yang tidak dapat dikelola atau dianalisis dengan metode tradisional. Data ini dapat berasal dari berbagai sumber, termasuk media<p>The post <a href="https://jocodev.id/integrasi-big-data-dan-machine-learning-dalam-python/">Integrasi Big Data dan Machine Learning dalam Python</a> first appeared on <a href="https://jocodev.id">JocoDEV</a>.</p>]]></content:encoded>
					
					<wfw:commentRss>https://jocodev.id/integrasi-big-data-dan-machine-learning-dalam-python/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Penerapan Sharding di MongoDB untuk Data Besar</title>
		<link>https://jocodev.id/penerapan-sharding-di-mongodb-untuk-data-besar/</link>
					<comments>https://jocodev.id/penerapan-sharding-di-mongodb-untuk-data-besar/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[jeditor]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 27 May 2024 13:31:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Database]]></category>
		<category><![CDATA[alat monitoring]]></category>
		<category><![CDATA[data besar]]></category>
		<category><![CDATA[database optimal]]></category>
		<category><![CDATA[distribusi data]]></category>
		<category><![CDATA[kinerja database]]></category>
		<category><![CDATA[MongoDB Atlas]]></category>
		<category><![CDATA[mongos config]]></category>
		<category><![CDATA[pengelolaan data]]></category>
		<category><![CDATA[query cepat]]></category>
		<category><![CDATA[respon cepat]]></category>
		<category><![CDATA[server shard]]></category>
		<category><![CDATA[sharding MongoDB]]></category>
		<category><![CDATA[skala horizontal]]></category>
		<category><![CDATA[Studi Kasus]]></category>
		<category><![CDATA[userID shard key]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://jocodev.id/?p=12165</guid>

					<description><![CDATA[<p>Mengelola data besar bisa menjadi tantangan tersendiri, apalagi jika data terus bertambah setiap harinya. Salah satu solusi yang efektif adalah dengan menggunakan sharding di MongoDB. Teknik ini memungkinkan pembagian data ke dalam beberapa shard, sehingga kinerja database tetap optimal meskipun ... volume data meningkat. Dalam artikel ini, kita akan membahas lebih dalam mengenai penerapan sharding [&#8230;]</p>
<p>The post <a href="https://jocodev.id/penerapan-sharding-di-mongodb-untuk-data-besar/">Penerapan Sharding di MongoDB untuk Data Besar</a> first appeared on <a href="https://jocodev.id">JocoDEV</a>.</p>]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[Mengelola data besar bisa menjadi tantangan tersendiri, apalagi jika data terus bertambah setiap harinya. Salah satu solusi yang efektif adalah dengan menggunakan sharding di MongoDB. Teknik ini memungkinkan pembagian data ke dalam beberapa shard, sehingga kinerja database tetap optimal meskipun ... volume data meningkat. Dalam artikel ini, kita akan membahas lebih dalam mengenai penerapan sharding di MongoDB dan bagaimana cara kerjanya. Baca Juga: Mengenal Lebih Dalam Keunggulan Database No SQL Pengantar Sharding di MongoDB Sharding adalah teknik yang digunakan untuk membagi data besar ke<p>The post <a href="https://jocodev.id/penerapan-sharding-di-mongodb-untuk-data-besar/">Penerapan Sharding di MongoDB untuk Data Besar</a> first appeared on <a href="https://jocodev.id">JocoDEV</a>.</p>]]></content:encoded>
					
					<wfw:commentRss>https://jocodev.id/penerapan-sharding-di-mongodb-untuk-data-besar/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
			</item>
	</channel>
</rss>
