16
BIG DATA VA IQTISODIY TADQIQOTLARDA TAHLILIY IMKONIYATLAR
Rajabova Dilbar Xayrullayevna
Shahrisabz davlat pedagogika instituti
Usmonova Diyora Uchqun qizi
Shahrisabz davlat pedagogika instituti
Matematika va informatika 2-bosqich talabasi
https://doi.org/10.5281/zenodo.14499708
Annotatsiya:
Ushbu maqola Big Data texnologiyalarining iqtisodiy tadqiqotlardagi
tahliliy imkoniyatlarini o‘rganishga qaratilgan.Zamonaviy iqtisodiyotda ma'lumotlarning roli
oshib bormoqda. Big Data (Katta Ma'lumotlar) tizimlari va texnologiyalarining rivojlanishi
iqtisodiy tadqiqotlar va tahlil sohasida yangi imkoniyatlarni ochmoqda. Katta ma'lumotlar
iqtisodiy jarayonlar, xususiyatlar va tendensiyalarni aniqlashda, shuningdek, prognozlash va
qarorlar qabul qilishda samarali vosita sifatida ishlatiladi. Big Data atamasi hozirgi kunda
zamonning talabi hisoblanadi. Big Data atamasi oldingi vaqtlarda ham ishlatilgan boʻlsada
hozirgi kunda asosiy oqim vositasi hisoblanadi.Ushbu maqolada Big Data tizimi haqida toʻliq
va chuqur maʼlumotlar berib oʻtilgan.Big Data tizimining oʻziga xos xususiyatlari ham yaxshi
bahon etilgan. Mazkur tizim haqida toʻliq va sifatli qilib maʼlumotlar keltirilgan. Shuninhdek
Big Data tizimidagi kamchiliklar va yutuqlar haqida ham koʻplab maʼlumotlar taqdim etilgan.
Kalit soʻzlar:
iqtisodiy jarayonlar, tendensiyalar, sunʼiy intellekt, innovatsiya,
texnologiya, maʼlumotlar, tadqiqot, tahliliy imkoniyatlar, samaradorlik, hajm, axborot.
Аннотация:
Данная статья направлена на изучение аналитических возможностей
технологий Big Data в экономических исследованиях. Роль данных в современной
экономике возрастает. Развитие систем и технологий больших данных открывает
новые возможности в области экономических исследований и анализа. Большие
данные используются как эффективный инструмент для выявления экономических
процессов, характеристик и тенденций, а также для прогнозирования и принятия
решений. Термин «большие данные» сегодня является требованием времени. Хотя
термин «большие данные» использовался и раньше, сейчас он является основным
современным инструментом. В этой статье представлена полная и подробная
информация о системе больших данных. Особенности системы больших данных также
высоко оценены. -предоставлена качественная информация об этой системе. Также
представлено много информации о недостатках и достижениях таких систем больших
данных.
Ключевые слова:
экономические процессы, тенденции, искусственный
интеллект,
инновации,
технологии,
данные,
исследования,
аналитические
возможности, эффективность, объем, информация,
Abstract:
This article is aimed at studying the analytical capabilities of Big Data
technologies in economic research. The role of data in the modern economy is increasing. The
development of Big Data systems and technologies opens up new opportunities in the field of
economic research and analysis. Big data is used as an effective tool for identifying economic
processes, characteristics and trends, as well as for forecasting and decision-making. The term
Big Data is currently the demand of the time. Although the term Big Data has been used in
previous times, it is currently the mainstream tool. This article provides complete and in-
depth information about the Big Data system. The specific features of the Big Data system are
also well evaluated. Complete and high-quality information about this system is provided. In
17
addition, a lot of information is provided about the shortcomings and achievements of the Big
Data system.
Keywords:
economic processes, trends, artificial intelligence, innovation, technology,
data, research, analytical capabilities, efficiency, volume, information.
Kirish:
«Big Data» atamasi «katta ma’lumotlar» degan ma’noni bildiradi va bu atama
2008-yilda dunyoga kelgan. Nature jurnali muharriri Klifford Linch dunyo ma'lumotlar
hajmining juda tez sur'atda o'sishiga oid maxsus sonida big data atamasini ishlatgan. Biroq,
katta ma'lumotlar avval ham bo'lgan. Mutaxassislarning fikricha, big data deb kuniga 100 gb
dan ko'p ma'lumot tushadigan oqimlarga aytiladi.
Big data(katta ma'lumotlar) - juda katta hajmdagi bir jinsli bo'lmagan va tez tushadi gan
raqamli malumotlar bo'lib, ularni odatiy usullar bilan qayta ishlab bo'lmaydi. Bazi hollarda,
katta ma'lumotlar tushunchasi bilan birga shu malumotlarni qayta ishlash ham tushuniladi.
Asosan, analiz obyekti katta ma lumotlar deb ataladi. Big data atamasi 2008-yilda dunyoga
kelgan. Naturejurnali muharriri Klifford Linch dunyo malumotlar hajmining juda tez sur'atda
o'sishiga bag'ishlangan maxsus sonida big data atamasini qo' llagan. Biroq, katta ma'lumotlar
avval ham bo'lgan. Mutaxassislarning fikricha, kuniga 100 gb dan ko'p malumot tushadi gan
oqi mlarga big data deb aytiladi. K atta ma lumotlarni analiz qilish, inson his etish
imkoniyatidan tashqarida bo'lgan qonuniylatlarni aniqlashda yordamberadi. Bu esa kundalik
hayotimizdagi barcha sohalar, hukumatni boshqarish, tibbiyot, telekommunikatsiya, moliya,
transport, ishlab chiqarish va boshqa sohalarni yanada yaxshilash, ularning imkoniyatlarini
oshirish, muommolargamugobil yechimlar izlab topish imkonini yaratadi.
Katta ma'lumotlarni analiz qilish, inson his etish imkoniyatidan tashqarida bo'lgan
qonuniyatlarni aniqlashda yordam beradi. Bu esa kundalik hayotimizdagi barcha sohalar,
hukumatni boshqarish, tibbiyot, telekommunikatsiya, moliya, transport, ishlab chiqarish va
boshqa sohalarni yanada yaxshilash, ularning imkoniyatlarini oshirish, muommolarga
yechimlar izlab topish imkonini yaratadi.
Katta ma'lumotlar (Big data) - bu bitta kontekstdagi doimiy ravishda o'sib boradigan
ma'lumotlar hajmining, taqdimotning turli formatlari, shuningdek, tezkor qayta ishlash
usullari va vositalari. Bugungi kunda katta ma'lumotlar terabaytlarda, ertaga petabaytlarda
o'lchanadi. Shuning uchun tuzilish darajasi va taqdimot variantlari Big Data-ning asosiy
xususiyati hisoblanadi.
XX asrning oxirlariga kelib ko'plab ma'lumotlarning raqamlashtirilishi va bu jarayon
dunyo bo'ylab ko'plab davlatlar va tashkilotlar tomonidan qo'llab quvvatlanishi natijasida XXI
asrning boshlaridan boshlab juda katta hajimdagi ma'lumoltar oqimini hosil qiluvchi
manbalarning paydo bo'lishiga olib keldi.Natijada bugungi kunda ushbu manbalardan hozirgi
axborot komunikatsiya texnologiyalari yordamida saqlash va qayta ishlash murakkab bolgan
katta ma'lumotlar oqimi hosil bo'lmoqda.
IBM ma'lumotlariga ko'ra, ushbu manbalardan har kuni 2,5 kvintillion (2,5×260) bayt
ma'lumot ishlab chiqarilmoqda va shuning uchun bugungi kunda dunyodagi mavjud
ma'lumotlarning 90% so'nggi ikki yilichida shakllangan deyish mumkin
18
Linch sutkasiga 150 Gb hajmda bo‘lgan har qanday ko‘rinishdagi ma’lumotlar «katta
ma’lumotlar»ga tegishli deb hisoblaydi, ammo hanuzgacha ma’lumotlarni yagona o‘lchov
birligi mavjud emas.
Dunyoda raqamlangan ma’lumotlar hajmi tinimsiz o‘sib bormoqda. IBC
kompaniyasining ma’lumotlariga qaraganda, 2003 yilda 5 eksabayt (1 eksabayt = 1 milliard
gigabayt) ma’lumot yig‘ilgan. 2015-yil may oyiga qadar dunyoda yig‘ilgan ma’lumotlar hajmi
6,5 zettabaytdan oshgan bo‘lsa, 2020-yilda insoniyat 40-44 zettabayt raqamli ma’lumot hosil
qilgan.«Big Data» – bu juda tez sur’atlarda o‘sib borayotgan katta hajmdagi tizimli va tizimsiz
raqamli ma’lumotlar to‘plami. «Big Data» biznes jarayonlarini optimallashtirish va
avtomatlashtirish, to‘plangan ma’lumotlarga asoslangan eng samarali qarorlarni qabul
qilinishini ta’minlash maqsadida axborotni saqlash va qayta ishlashning innovatsion
usullarini o‘z ichiga oladi.
Asosiy qism:
Big Data aslida ilmiy-tadqiqotga aloqador sohalarda avvaldan ham mavjud
bo‘lgan bo‘lsa-da, lekin so‘nggi yillardagina ushbu atama ko‘proq tilga olinadigan bo‘ldi.
Buning sababi shundaki, katta miqdordagi ma’lumotlarni tahlil qilish endi iqtisodiy
tashkilotlar tomonidan ham keng qo‘llanila boshlanishi va buning oqibatida ma’lumotlar
tahlilining raqobatbardoshlikni oshirish va samaradorlikni kuchaytirish kabi muhim
masalalarda asosiy o‘rinni egallaganidir. Big Data odatiy Bosh Informatsion Mutaxassis (Chief
Information Officer -CIO) uchun qo‘shimcha vazifalar va talablar yaratishdan tashqari, yangi
Ma’lumot Boshqaruvchisi (Data Steward) va Ma’lumot bo‘yicha mutaxassis (Data Scientits)
kabi kasblarning paydo bo‘lishiga olib keldi.
1. Big Data tushunchasi va ahamiyati:
Big Data atamasi juda katta hajmdagi, turli shakl va turlarni o‘z ichiga olgan
ma'lumotlarni anglatadi. Bu ma'lumotlar tez-tez o'zgarib turadigan va turli manbalardan
olingan bo'lishi mumkin. Big Data so‘nggi yillarda iqtisodiy tadqiqotlarda katta ahamiyat kasb
etib, bir necha asosiy xususiyatlar bilan tavsiflanadi:
Hajm (Volume): Katta hajmdagi ma'lumotlar.
Tezlik (Velocity): Tezkor malumotlar oqimi.
Turli-tumanlik (Variety): Ma'lumotlarning turli shakllar va manbalarda bo‘lishi.
Haqlik (Veracity): Ma'lumotlarning ishonchliligi va to‘g‘riligi.
2. Big Datadan iqtisodiy tadqiqotlarda foydalanish:
Big Data iqtisodiy tahlil va tadqiqotlar sohasida quyidagi yo‘nalishlarda
foydalanilmoqda:
Iqtisodiy prognozlash: Katta ma'lumotlar yordamida iqtisodiy prognozlar yaratish va
kelajakdagi iqtisodiy holatni aniqroq baholash mumkin.
19
Masalan, bozor talabini aniqlash, narx o‘zgarishlarini prognoz qilish va valyuta
kurslarini tahlil qilish.
Xulq-atvor tahlili: Katta ma'lumotlar shuningdek iste'molchilar xulq-atvorini va iqtisodiy
sub'ektlar faoliyatini tahlil qilishda samarali bo‘lishi mumkin. Ma'lumotlar yordamida
iste'molchi xohish-irodalari, ularning xarid qilish odatlari va xizmatlarga bo‘lgan talabni
aniqlash mumkin.
Effektivlik va samaradorlik tahlili: Katta ma'lumotlar iqtisodiy samaradorlikni oshirish
uchun tahliliy imkoniyatlar yaratadi. Masalan, kompaniyalar o‘z biznes jarayonlarida
samaradorlikni oshirish uchun ishlab chiqarish va xizmat ko‘rsatish jarayonlarini tahlil qilib,
resurslarni optimallashtirishi mumkin.
3. Big Data va iqtisodiy tahlil metodlari:
Big Data tahlil qilish uchun zamonaviy statistika va algoritmlar qo‘llaniladi. Masalan:
Mashina o‘rganish (Machine Learning): Katta ma'lumotlarni tahlil qilishda mashina o‘rganish
algoritmlari, masalan, regressiya tahlili, klasterlash, qaror daraxtlari va neyron tarmoqlar
yordamida ma'lumotlar tahlil qilinadi.
Sun'iy intellekt (AI): Sun'iy intellekt yordamida iqtisodiy ma'lumotlar tahlil qilinib,
qarorlar avtomatik ravishda qabul qilinadi. Masalan, investorlar bozorni tahlil qilishda sun'iy
intellekt tizimlarini qo‘llashadi.
Vizualizatsiya: Katta ma'lumotlar tahlilini yanada tushunarli qilish uchun ma'lumotlarni
vizual shaklda ko‘rsatish (grafikalar, diagrammalar) hamda o‘quvchilarga murakkab iqtisodiy
ma'lumotlarni aniq taqdim etish mumkin.
4. Big Datadan foydalanishning afzalliklari va cheklovlari:
Afzalliklari: Katta ma'lumotlar iqtisodiy tadqiqotlarda tahliliy imkoniyatlarni
kengaytiradi. Bu iqtisodiy modellarning aniqroq va samaraliroq bo‘lishini ta'minlaydi,
o‘quvchilar va tadqiqotchilar uchun yangi ma'lumotlar kashf etilishiga imkon yaratadi.
Cheklovlar: Big Data texnologiyalaridan to‘g‘ri foydalanish uchun katta hisoblash
quvvatlari va yirik ma'lumotlar bazalarini boshqarish zarur. Shuningdek, ma'lumotlarning
xavfsizligiga etibor qaratish kerak.
2. Big Data bilan ishlash bosgichlari
Muayyan vaziyatlarning sabablari, xususan, uskunaning ishlamay qolishi kuchlanish
sharoitlari bil an bog liq ishchi farazni olish yoki kelajakni bashorat qilish uchun, masal an,
xususiy qarz oluvchi tomonidan qarzni o'z vaqtida qaytarish
ehtimoli, tuzilgan va tuzilmagan ma'lumotlarning katta haimini tahlil gilish bir necha
bosqichlarda amal ga oshiriladi.
1. ma'lumotlarni tozalash - ma'lumotlarning dastlabki to' plamidagi xatolarni qidirish va
tuzatish, masalan, qo'lda kiritish xatolari, qisga muddatli nosozliklar tufayli o'lchash
moslamalarining noto'g'ri qiymatlari va hk;
2. bashorat qiluvchilar avlodi (xususi yat muhandisligi)- analitik modellarni qurish
uchun o'zgaruvchilar, masalan, ma'lumot, potentsi al qarz oluvchining jinsi va yoshi;
3. maqsad o'zgaruvchini bashorat qilish uchun analitik modelni (modelni
tanlash) qurish va o'rgatish. Shunday qilib, maqsad o'zgaruvchisining predikatorlarga
bogliqligi haqidagi farazlar qanday tekshiriladi. Masalan o'rta ma lumotli va3 oydan kam ish
tajribasi ga ega bo'Igan qarz oluvchi uchun qarzni to'lash muddati necha kun.
Muammolar:
20
1. Maʼlumotlarning maxfiyligi va xavfsizligi
Big Data texnologiyalaridan foydalanishda asosiy muammolardan biri —
maʼlumotlarning maxfiyligini taʼminlashdir. Iqtisodiy maʼlumotlar, jumladan, moliyaviy
ko‘rsatkichlar va mijozlar shaxsiy maʼlumotlari, raqobatchilarning qo‘liga tushib qolishi yoki
noto‘g‘ri ishlatilishi xavfi mavjud.
2. Texnologik infratuzilma yetishmovchiligi
Big Data bilan ishlash uchun katta hajmdagi maʼlumotlarni saqlash, qayta ishlash va
tahlil qilish imkonini beruvchi infratuzilma zarur. Ko‘plab iqtisodiy subyektlarda bunday
zamonaviy texnologiyalar va platformalar yetarlicha rivojlanmagan.
3. Kadrlar yetishmasligi
Big Data sohasida malakali mutaxassislar, jumladan, maʼlumotlar olimlari (data
scientists), tahlilchilar va dasturchilarga ehtiyoj katta. Ko‘p mamlakatlarda bunday kadrlar
soni talabga nisbatan juda kam.
4. Maʼlumotlarning sifati va aniqligi
Big Data tizimlarida ishlatiladigan maʼlumotlar ko‘pincha noto‘liq, chalkash yoki
eskirgan bo‘lishi mumkin. Bunday maʼlumotlar noto‘g‘ri qarorlar qabul qilishga olib kelishi
xavfini oshiradi.
5. Regulyatsiya va qonunchilik cheklovlari
Ko‘pgina mamlakatlarda katta maʼlumotlardan foydalanish va ulardan
tijorat maqsadlarida foydalanishni tartibga soluvchi qonunchilik yetarlicha
rivojlanmagan. Bu esa Big Dataʼdan samarali foydalanishga to‘sqinlik qilishi mumkin.
Yechimlar:
1. Maʼlumotlar xavfsizligini taʼminlash
Shifrlash texnologiyalarini keng joriy etish va kuchli kiberxavfsizlik choralarini qo‘llash.
Maxfiylik siyosatini ishlab chiqish va unga qatʼiy rioya qilish.
Maʼlumotlarga faqat ruxsat berilgan shaxslar kirish huquqiga ega bo‘lishini taʼminlash.
2. Texnologik infratuzilmani rivojlantirish
Mamlakat miqyosida zamonaviy serverlar, bulutli texnologiyalar va superkompyuter
tizimlarini joriy etish uchun davlat va xususiy sektor investitsiyalarini jalb qilish.
Iqtisodiy subyektlar uchun Big Data platformalaridan foydalanishni soddalashtirish va
ularga subsidiyalar ajratish.
3. Malakali kadrlarni tayyorlash
Universitetlarda Big Data va maʼlumotlar tahlili bo‘yicha maxsus taʼlim dasturlarini
yo‘lga qo‘yish.
Mutaxassislarni qayta tayyorlash va malakasini oshirish uchun qisqa muddatli kurslar
va treninglar tashkil etish.
Xalqaro hamkorlik orqali rivojlangan mamlakatlar tajribasini o‘rganish.
4. Maʼlumotlar sifatini yaxshilash
Maʼlumotlarni to‘plash, tozalash va tahlil qilish uchun avtomatlashtirilgan tizimlarni
joriy etish.
Maʼlumotlar manbalarini diversifikatsiya qilish va real vaqt rejimida ularni yangilash
imkoniyatlarini kengaytirish.
Sifatsiz maʼlumotlarni filtrlaydigan va ularning aniq ekanligini tekshiradigan
algoritmlarni ishlab chiqish.
21
5. Qonunchilik va regulyatsiyani takomillashtirish
Katta maʼlumotlardan foydalanish va ularni boshqarish bo‘yicha xalqaro tajribadan kelib
chiqib milliy qonunchilikni ishlab chiqish.
Maʼlumotlarni himoya qilish bo‘yicha majburiy standartlar va qoidalarni joriy etish.
Big Data texnologiyalarining iqtisodiy tadqiqotlardagi foydalanish imkoniyatlarini
kengaytirishga qaratilgan davlat dasturlarini ishlab chiqish.
Agar biror kishi Big Data sohasida ma’lumotlarni tahlil qilish yoki IT-konsalting bilan
shug‘ullanmoqchi bo‘lsa, unda birinchi navbatda yaxshi matematik ma’lumotga ega bo‘lgan
matematik yoki texnikaviy ma’lumot muhimdir. Shuningdek, ma’lum texnologiyalarni,
masalan, SAS, Nadoop, R tili yoki IBM yechimlarini o‘zlashtirish foydali bo‘ladi. Bundan
tashqari, siz Big Data uchun qo‘llaniladigan vazifalar bilan faol qiziqishingiz kerak - masalan,
ularni bankda skoring yaxshilanishi yoki mijozning hayotiy siklini boshqarish uchun qanday
foydalanish. Ushbu va boshqa bilimlarni mavjud manbalardan olish mumkin: masalan,
Courserava Big Data Universiti. Pensilvaniya shtatining Uarton universitetida xaridorlarni
tahlil qilish tashabbusi ham mavjud bo‘lib, u juda ko‘p qiziqarli materiallarni nashr etgan.
Sensorlardan yoki audio va video yozuv qurilmalaridan doimiy ravishda keladigan
malumotlar, ijtimoiy tarmoglardan kelgan xabarlar ogimlari, meteorologik ma'lumotlar, uyali
aloqa abonentlarining geolokatsion koordi natlari va boshqalar kata hajmdagi
ma'lumotlarning yorqin misolidir. Masalan, bu yerda"Gazpromneft" neft quduqlaridagi
boshqaruv tizimlari nazoratchilarining 200 milliondan ortiq turli xil yozuvlarini, avariya
holatlaridagi kuchlanishni qay ta tiklash yozuvlarini,nasos ishining o'ziga xos xususiyatlarini
va nosozliklar sabablari to'grisida farazlarni shakllantirish va sinash uchun quduq
sharoitlarining
Big dataning xususiyatlarini qanday to'plashi va tahlil qilishi hamda nasos uskunalarini
ishlatishda ilgari noma'lum munosabatlarni aniqlash kabi vazifalarni o'z ichiga oladi. Katta
ma'lumotlar manbalari quyidagicha bo'ladi: Internetdagi ijtimoiy tarmoqlar, bloglar, 0AV,
forumlar, veb-saytlar, (Internet of Things (IoT));korporativ ma lumotlar- bitimlar, arxivlar, ma
lumotlar bazal ari va fay Il arni saqlash;asboblarning ko'rsatgichlari - sensorlar, magnitafonlar
va boshqalar.
Xulosa
Big Data texnologiyalari iqtisodiy tadqiqotlar sohasida katta tahliliy imkoniyatlarni
taqdim etadi. Ushbu texnologiya yordamida iqtisodiy jarayonlarni chuqurroq anglash va
boshqarish osonlashadi. Maʼlumotlarning hajmi va xilma-xilligi tufayli iqtisodiy prognozlash
aniqligi oshib, yangi biznes modellari va strategiyalar ishlab chiqiladi. Shu bilan birga, Big
Xulosa o’rnida shuni takidlash kerakki Dataʼdan samarali foydalanish uchun raqamli
infratuzilmani rivojlantirish va malakali mutaxassislarni tayyorlash dolzarb masalalardan biri
hisoblanadi. Big Data iqtisodiy tadqiqotlar uchun strategik ahamiyatga ega bo‘lib, u iqtisodiy
samaradorlikni oshirish, bozor tendensiyalarini prognozlash va resurslarni optimal
boshqarishga yordam beradi. Bu esa zamonaviy raqamli iqtisodiyotda muvaffaqiyatli
rivojlanish uchun muhim omil hisoblanadi. Shu bilan birga, katta maʼlumotlardan samarali
foydalanish maʼlumotlarni tahlil qilish ko‘nikmalarini oshirish va raqamli texnologiyalarni
keng joriy qilishni talab etadi.
22
References:
1.
Sh, Mavlonov Sh, and F. B. Jurayeva. "ZAMONAVIY TEXNOLOGIYALAR YORDAMIDA
MINTAQALAR IQTISODIYOTINI RIVOJLANTIRISH." Экономика и социум 10 (125) (2024):
234-238.
2.
Aliqulov, Sh. "M. Yaxiyaxonova. Taʻlim samaradorligini oshirishda kreativ va zamonaviy
metodlarning ahamiyati. Raqamli ta’lim muhitida fanlararo integratsiyani Qoʻllashning ta’lim
samaradorligiga ta’siri: xalqaro Tajribalar va rivojlanish istiqbollari." (2024).
3.
ShukurulloFayzullo o‘g‘li, Aliqulov. "TA ‘LIMDA MULTIMEDIYA TEXNOLOGIYALARINI
QO ‘LLASH."
PEDAGOGS
50.2 (2024): 51-55.
4.
Shamsiddinov, G‘iyosjon, Barchin Ro‘ziqulova, and Laziza Inatillayeva. "BOSHLANG ‘ICH
TA’LIMDA
AXBOROT
TEXNOLOGIYALARIDAN
FOYDALANISH
USULLARI
VA
AFZALLIKLARI."
Педагогика и психология в современном мире: теоретические и
практические исследования
3.10 (2024): 39-41.
5.
Shamsiddinov, G‘iyosjon, Jasmina Murodulloyeva, and Umida Nurmaxmatova. "YASHIL
IQTISODIYOT VA YO ‘NALISHLARI BO ‘YICHA TA’LIM DASTURLARINI RIVOJLANTIRISH
MEXANIZMLARI."
Models and methods in modern science
3.5 (2024): 44-49.
6.
Shamsiddinov, G‘iyosjon, and Temurbek Zarifov. "GLOBAL TARMOQ QURISHDA
TARMOQ QURILMALARIDAN FOYDALANISH VA TARMOQ TOPOLOGIYALARINING
O’RNI."
Science and innovation in the education system
3.5 (2024): 50-60.
7.
Raxmatov Sherqo'zi Akbar Kodirov. “Ta'lim jarayonida bulutli texnalogiyalardan
foydalanishning samaradorligi” Pedagogis Internatsianal researcg ISSN:281-4027_SJIF:4.995.
2023/5/15
8.
F Qodirov. Aholiga tibbiy xizmatlar ko'rsatishning rivojlanishini iqtisodiy-matematik
modellashtirish. Scienceweb academic papers collection . 2023/1/1.
9.
F Qodirov. Zamonaviy to'lov tizimlari tahlili va elektron pul birliklari. Scienceweb
academic papers collection. 2023/1/1.
10.
Ergash o'g'li, Qodirov Farrux. "Аҳолига тиббий хизмат кўрсатиш соҳасининг келгуси
ҳолатини башоратлаш."
Сервис” илмий-амалий журнал
(2022): 56-59.
11.
Ergash o’g’li, Qodirov Farrux. "ECONOMETRIC MODELING OF THE DEVELOPMENT OF
MEDICAL SERVICES TO THE POPULATION OF THE REGION."
Berlin Studies Transnational
Journal of Science and Humanities
2.1.1 Economical sciences (2022).
12.
Ergash o’g’li, Qodirov Farrux. "CREATION OF ELECTRONIC MEDICAL BASE WITH THE
HELP
OF
SOFTWARE
PACKAGES
FOR
MEDICAL
SERVICES
IN
THE
REGIONS."
Conferencea
(2022): 128-130.
13.
Қодиров, Фаррух. "ПРОЦЕСС РАЗРАБОТКИ ИГРОВОГО ДВИЖКА UNITY." АХБОРОТ-
КОММУНИКАЦИЯ
ТЕХНОЛОГИЯЛАРИНИ
РИВОЖЛАНТИРИШ
ШАРОИТИДА
ИННОВАЦИЯЛАР мавзусидаги Республика илмий-амалий анжуман МАЪРУЗАЛАР
ТУПЛАМИ (2019).
14.
Qodirov, Farrux. "" AQLLI UY" TIZIMINING IMKONIYATLARI." Scienceweb academic
papers collection (2019).
15.
Qodirov, Farrux. "DESCRIPTION AND PERFORMANCE OF THE PROGRAM 3D MAX
STUDIO." АХБОРОТ-КОММУНИКАЦИЯ
ТЕХНОЛОГИЯЛАРИНИ
РИВОЖЛАНТИРИШ
23
ШАРОИТИДА ИННОВАЦИЯЛАР мавзусидаги Республика илмий-амалий анжуман
МАЪРУЗАЛАР ТУПЛАМИ (2019).
16.
Qodirov, Farrux. "GPON TEXNOLOGIYASI-OPTIK KIRISH TARMOG'I." АХБОРОТ-
КОММУНИКАЦИЯ
ТЕХНОЛОГИЯЛАРИНИНГ
РИВОЖЛАНИШ
ИСТИҚБОЛЛАРИ
мавзусидаги Республика илмий-амалий анжуман МАЪРУЗАЛАР ТЎПЛАМИ (2018).
17.
Shamsiddinov, G‘iyosjon, and Gulandom Raxmatova. "O ‘ZBEKISTONDA AXBOROT
HAVFSIZLIGINI MA’NAVIY VA HUQUQIY ASOSLARI." Solution of social problems in
management and economy 3.4 (2024): 45-57.
18.
Xayrullayev S. "Big Data texnologiyalari va ularning iqtisodiyotda qo‘llanilishi",
"Iqtisodiyot va innovatsiyalar" ilmiy jurnali, 2022-yil.
