Big Data для новичков


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Как начать карьеру в больших данных

Big Data и Machine learning — это не просто модные словечки, а технологии, которые уже применяются и влияют на бизнес крупнейших компаний. Потребность в крутых специалистах растет, их зарплаты могут нам только сниться, а значит — пора бы разобраться в теме. Мы поможем: посмотрим на хайповые профессии, расскажем, где учиться и как построить карьеру в области больших данных.

Что это вообще такое?

Представьте, что у вас есть магазин в котором продается колбаса и хлеб. Вам известно: количество посетителей в день и что они купили. Нужно придумать, как из этих данных извлечь пользу для бизнеса. Например, узнать в какое время клиенты чаще покупают хлеб, а в какое – колбасу, чтобы обеспечить/увеличить наличие этих товаров на полках. В небольшом магазине с проходимостью 50 человек в день, можно находить связь вручную. А когда у вас супермаркет с тысячами ежедневных посетителей и миллионным ассортиментом, применяют машинное обучение, а данные становятся большими.

Машинное обучение — совокупность методов искусственного интеллекта, используемых для автоматизации обработки данных. Здесь применяют принципы информатики и статистики для создания моделей, которые строят прогнозы на основе массивов данных. Специалисты Machine Learning создают алгоритмы, которые принимают данные и используют статистику для прогнозирования в заданном диапазоне.

Хорошо, какие специалисты нужны?

Junior Data Scientist

Начинающий дата саентист занимается аналитикой небольших данных. На этом этапе научитесь писать SQL-запросы и работать с базой данных, обработкой небольших файлов и интерпретировать результаты. Средняя зарплата начинающих специалистов составляет от 60-70 тысяч рублей в месяц, неплохо!

Data Scientist/Data Analyst

В этой роли к анализу данных прибавляется умение предобработки массивов. Опытный дата анатилик работает с терабайтами данных, формирует их в кластеры и обрабатывает в Hadoop. После магических действий и танцев с бубном, Data Scientist интерпретирует результаты. Пример такой вакансии можно посмотреть тут. Если года три вы уже анализировали тонны информации, то можете смело себя в роли дата саентиста. Опытный специалист получает 100-150 тысяч рублей в Москве, но можно встретить цифру 200 тысяч.

Big Data Engineer

Эти ребята строят саму архитектуру хранилищ данных. Они не занимаются обработкой и ничего не анализируют, а следят за тем, чтобы данные надежно хранились, легко сегментировались и регулярно бэкапились. Их задача строить системы хранилищ: чтобы ничего не пропадало, нормально искалось и вовремя бэкапилось! Компании готовы платить такому специалисту в диапазоне 160-250 тысяч рублей.

Machine Learning Engineer

Матлаб форева! Эти специалисты занимаются построением нейросетей для обучения компьютера. Их главная задача — написание алгоритмов для автоматизации обработки данных и получения корректных выводов. Средняя з/п в Москве 100 000 – 250 000 руб.

Business Intelligence Analy‎st

В этой роли видят руководителя с аналитическими способностями. BI обрабатывает данные и создает стратегический анализ бизнес-процессов. Анализируя информацию, он может сделать выводы и предложить рекомендации по улучшению бизнес-модели компании. Несмотря на прямую связь с бизнесом, средняя зарплата у таких специалистов 100 000 – 160 000 руб.

Что нужно знать?

Из базовых знаний, которые вы получили в университете, пригодится статистика, аналитика, теория вероятностей и хорошая математическая база. Всё это нужно, чтобы строить алгоритмы, по которым компьютер будет обрабатывать данные.

Для обработки массивов никаких космических навыков не требуется, но без хорошего знания программирования не обойтись. Для математических вычислений и построения алгоритмов пригодятся Python и R. Эти высокоуровневые языки наиболее удобны для работы с данными, вычислениями и анализом информации.

Большие данные распределены по тысяче серверов. Поэтому чтобы быстро находить необходимые пакеты и выгружать массивы из баз, придется писать SQL-запросы. Например, смотрите вакансию разработчика SQL в Big Data и убедитесь. Без знаний в SQL не получится устроится даже джуниором. Поэтому не ленитесь: начните штурмовать книги и больше практики!

Обучать машину вы будете не учебником по высшей математике с бубном в руках. Нужно уметь строить нейронные сети в Matlab, чтобы сделать систему самообучаемой.

Главным инструментом в работе с Big Data считается Hadoop MapReduce. Это бесплатный инструмент, который помогает работать с аналитикой. Иногда может требоваться Spark – выполняет схожие задачи с Hadoop. Для работы со Spark, нужно уметь кодить на Java или Scala. Тут всё зависит от того, какая технология компании больше нравится. Вот еще одна вакансия для примера: BigData DevOps.

Ок, где учиться?

Мы просмотрели десятки вакансий и во многих так и написано, что круто бы вам иметь сертификаты с coursera, edX, Khan Academy, Stepik и других образовательных платформ. Поэтому собрали полезные курсы, которые помогут получить навыки, необходимые для работы с большими данными и просто получить более широкое представление об этом непонятном мире:

Big Data Orientation: Microsoft Professional Program

Курс от преподавателей Microsoft, по которому обучаются их специалисты в больших данных. Подойдет для начинающих: найдете вводные уроки про форматы данных, технологиях обработки и основы работы с базами данных.

Analyzing Big Data with Microsoft R

Про обработку данных с помощью R (кэп!). Изучите структуры данных, внесений изменений и составление готовых наборов для дальнейшей обработки. Научитесь писать сводные функции, визуализировать данные с помощью пакета ggplot2, создавать модели прогнозирования и оценивать их эффективность.

Программирование на Python

Русскоязычный курс по Python от Института биоинформатики, подойдет для начинающих: разберетесь с базовыми функциями, будет много практики (домашка наше всё) и даже получите обратную связь по сделанным работам.

Big Data Analysis with Apache Spark

Переходим к самому интересному! Подробно объяснят зачем нужен Apache Spark и как с его помощью анализировать данные, как изучать наборы данных, применять log-поиск, распознавать текстовые файлы и фильтровать базы.

Hadoop. Система для обработки больших объемов данных

Бесплатный курс от Mail.ru. Расскажут про современные методы хранения данных, обработку Big Data и обрабатывать массивы в Hadoop. Узнаете, чем занимается Hadoop — инженер и может даже попробуете!

И еще несколько полезных платформ, которые помогут получить больше практики и подружиться с большими данными:

DataQuest

Платформа для практического изучения Python. Будете рассматривать занятные практические проблемы, от потребления алкоголя в мире до структуры секретных документов ЦРУ.

DataCamp

Тут наберетесь практики в решении задач на R: будете решать задачки на обработку данных, вспомните основы статистики и попробуете визуализировать результаты.

И держите большущую подборку книг по теме на русском языке. Гораздо удобнее читать проверенную литературу и знать, что изучаете действительно полезные вещи и не тратите время зря. Проверено сообществом ��

Скромные напутственные слова

Если решитесь окунуться в мир больших данных, от вас потребуются адские труды, много упорства и большой интерес к происходящему. Не бойтесь сделать шаг на пути к перспективным технологиям, даже если кажется, что ничего не выйдет. Пройдите пару курсов, решите задачи, поучаствуйте в соревновании — и попробуйте откликнуться на вакансию в хорошей компании. В общем, пилите биг дату!

Что такое Биг-Дата? Простой ответ для каждого

Термин «Биг-Дата», возможно, сегодня уже узнаваем, но вокруг него все еще довольно много путаницы относительно того, что же он означает на самом деле. По правде говоря, концепция постоянно развивается и пересматривается, поскольку она остается движущей силой многих продолжающихся волн цифрового преобразования, включая искусственный интеллект, науку о данных и Интернет вещей. Но что же представляет собой технология Big-Data и как она меняет наш мир? Давайте попробуем разобраться объяснить суть технологии Биг-Даты и что она означает простыми словами.

Удивительный рост Биг-Даты

Все началось со «взрыва» в объеме данных, которые мы создали с самого начала цифровой эпохи. Это во многом связано с развитием компьютеров, Интернета и технологий, способных «выхватывать» данные из окружающего нас мира. Данные сами по себе не являются новым изобретением. Еще до эпохи компьютеров и баз данных мы использовали бумажные записи транзакций, клиентские записи и архивные файлы, которые и являются данными. Компьютеры, в особенности электронные таблицы и базы данных, позволили нам легко и просто хранить и упорядочивать данные в больших масштабах. Внезапно информация стала доступной при помощи одного щелчка мыши.

Тем не менее, мы прошли долгий путь от первоначальных таблиц и баз данных. Сегодня через каждые два дня мы создаем столько данных, сколько мы получили с самого начала вплоть до 2000 года. Правильно, через каждые два дня. И объем данных, которые мы создаем, продолжает стремительно расти; к 2020 году объем доступной цифровой информации возрастет примерно с 5 зеттабайтов до 20 зеттабайтов.

В настоящее время почти каждое действие, которое мы предпринимаем, оставляет свой след. Мы генерируем данные всякий раз, когда выходим в Интернет, когда переносим наши смартфоны, оборудованные поисковым модулем, когда разговариваем с нашими знакомыми через социальные сети или чаты и т.д. К тому же, количество данных, сгенерированных машинным способом, также быстро растет. Данные генерируются и распространяются, когда наши «умные» домашние устройства обмениваются данными друг с другом или со своими домашними серверами. Промышленное оборудование на заводах и фабриках все чаще оснащается датчиками, которые аккумулируют и передают данные.

Термин «Big-Data» относится к сбору всех этих данных и нашей способности использовать их в своих интересах в широком спектре областей, включая бизнес.

Как работает технология Big-Data?

Биг Дата работает по принципу: чем больше вы знаете о том или ином предмете или явлении, тем более достоверно вы сможете достичь нового понимания и предсказать, что произойдет в будущем. В ходе сравнения большего количества точек данных возникают взаимосвязи, которые ранее были скрыты, и эти взаимосвязи позволяют нам учиться и принимать более взвешенные решения. Чаще всего это делается с помощью процесса, который включает в себя построение моделей на основе данных, которые мы можем собрать, и дальнейший запуск имитации, в ходе которой каждый раз настраиваются значения точек данных и отслеживается то, как они влияют на наши результаты. Этот процесс автоматизирован — современные технологии аналитики будут запускать миллионы этих симуляций, настраивая все возможные переменные до тех пор, пока не найдут модель — или идею — которые помогут решить проблему, над которой они работают.

Бил Гейтс висит над бумажным содержимым одного компакт диска

До недавнего времени данные были ограничены электронными таблицами или базами данных — и все было очень упорядочено и аккуратно. Все то, что нельзя было легко организовать в строки и столбцы, расценивалось как слишком сложное для работы и игнорировалось. Однако прогресс в области хранения и аналитики означает, что мы можем фиксировать, хранить и обрабатывать большое количество данных различного типа. В результате «данные» на сегодняшний день могут означать что угодно, начиная базами данных, и заканчивая фотографиями, видео, звукозаписями, письменными текстами и данными датчиков.

Чтобы понять все эти беспорядочные данные, проекты, имеющие в основе Биг Дату, зачастую используют ультрасовременную аналитику с привлечением искусственного интеллекта и компьютерного обучения. Обучая вычислительные машины определять, что же представляют собой конкретные данные — например, посредством распознавания образов или обработки естественного языка – мы можем научить их определять модели гораздо быстрее и достовернее, чем мы сами.

Сейчас лучшее время для старта карьеры в области Data Science. В школе данных SkillFactory стартует онлайн-курс, позволяющий освоить профессию Data Scientist с нуля.

Как используется Биг-Дата?

Этот постоянно увеличивающийся поток информации о данных датчиков, текстовых, голосовых, фото- и видеоданных означает, что теперь мы можем использовать данные теми способами, которые невозможно было представить еще несколько лет назад. Это привносит революционные изменения в мир бизнеса едва ли не в каждой отрасли. Сегодня компании могут с невероятной точностью предсказать, какие конкретные категории клиентов захотят сделать приобретение, и когда. Биг Дата также помогает компаниям выполнять свою деятельность намного эффективнее.

Даже вне сферы бизнеса проекты, связанные с Big-Data, уже помогают изменить наш мир различными путями:

  • Улучшая здравоохранение — медицина, управляемая данными, способна анализировать огромное количество медицинской информации и изображений для моделей, которые могут помочь обнаружить заболевание на ранней стадии и разработать новые лекарства.
  • Прогнозируя и реагируя на природные и техногенные катастрофы. Данные датчиков можно проанализировать, чтобы предсказать, где могут произойти землетрясения, а модели поведения человека дают подсказки, которые помогают организациям оказывать помощь выжившим. Технология Биг Даты также используется для отслеживания и защиты потока беженцев из зон военных действий по всему миру.
  • Предотвращая преступность. Полицейские силы все чаще используют стратегии, основанные на данных, которые включают их собственную разведывательную информацию и информацию из открытого доступа для более эффективного использования ресурсов и принятия сдерживающих мер там, где это необходимо.

Лучшие книги о технологии Big-Data

Проблемы с Big-Data

Биг Дата дает нам беспрецедентные идеи и возможности, но также поднимает проблемы и вопросы, которые необходимо решить:

  • Конфиденциальность данных – Big-Data, которую мы сегодня генерируем, содержит много информации о нашей личной жизни, на конфиденциальность которой мы имеем полное право. Все чаще и чаще нас просят найти баланс между количеством персональных данных, которые мы раскрываем, и удобством, которое предлагают приложения и услуги, основанные на использовании Биг Даты.
  • Защита данных — даже если мы решаем, что нас устраивает то, что у кого-то есть наши данные для определенной цели, можем ли мы доверять ему сохранность и безопасность наших данных?
  • Дискриминация данных — когда вся информация будет известна, станет ли приемлемой дискриминация людей на основе данных из их личной жизни? Мы уже используем оценки кредитоспособности, чтобы решить, кто может брать деньги, и страхование тоже в значительной степени зависит от данных. Нам стоит ожидать, что нас будут анализировать и оценивать более подробно, однако следует позаботиться о том, чтобы это не усложняло жизнь тех людей, которые располагают меньшими ресурсами и ограниченным доступом к информации.

Выполнение этих задач является важной составляющей Биг Даты, и их необходимо решать организациям, которые хотят использовать такие данные. Неспособность осуществить это может сделать бизнес уязвимым, причем не только с точки зрения его репутации, но также с юридической и финансовой стороны.

Глядя в будущее

Данные меняют наш мир и нашу жизнь небывалыми темпами. Если Big-Data способна на все это сегодня — просто представьте, на что она будет способна завтра. Объем доступных нам данных только увеличится, а технология аналитики станет еще более продвинутой.

Для бизнеса способность применять Биг Дату будет становиться все более решающей в ​​ближайшие годы. Только те компании, которые рассматривают данные как стратегический актив, выживут и будут процветать. Те же, кто игнорирует эту революцию, рискуют остаться позади.

Как вам статья? Еще более годный контент на моем замечательном YouTube-канале


Только остороженее! На моем ютубе можно стать слишком умным. ��

Почему за большими данными будущее и огромные деньги

Когда я искал интересный дополнительный заработок, который впоследствии мог стать основным, выбор был очевиден — IT-рынок. Для новичка сейчас единственный шанс пробиться — это успеть запрыгнуть в отправляющийся поезд. Относительно новой и стремительно развивающейся отраслью, которой многие прочат счастливое будущее, являются большие данные, или big data. Как научиться работать с ними, зачем это вообще нужно и что сулит — сегодня я поделюсь с вами своим опытом.

Сейчас уже не девяностые и даже не начало нулевых, когда в IT можно было выбрать любую профессию и добиться успеха. Рынок перенасыщен специалистами, и начинать с заведомо проигрышной позиции догоняющего нет никакого резона. Посидев пару вечеров в интернете и внимательно изучив все зарождающиеся IT-тренды, я решил остановиться на больших данных. Это довольно молодая технология, которая считается очень перспективной и востребованной в будущем, а главное — она только начинает по-настоящему набирать обороты. С мыслью «Да вот же оно!» я отправился разбираться, что это вообще такое.

Что такое большие данные

Выражение «большие данные» слышали все, но правильный смысл в него вкладывают лишь немногие. На самом деле понятие big data объединяет в себе не только объёмы информации, но и технологии её обработки, а также методы аналитики, ради которой всё и затевается.

Важный момент здесь в том, что информации не просто много: её объём постоянно и очень быстро растёт, причём данные часто не структурированы и разнородны. К ним относятся тексты, изображения, самая различная статистика: от показаний носимых гаджетов и записей камер видеонаблюдения до действий пользователей в соцсетях. По большому счёту данными может быть вообще всё что угодно.

Из совершенно бессмысленного на первый взгляд потока информации можно не только достать полезные сведения, но и спрогнозировать на их основе грядущие события или изменения поведения. Именно это и считают главным козырем больших данных, благодаря которому их можно применять в любых сферах нашей жизни.

В качестве примеров можно вспомнить исследования Google, пытавшейся в 2009 году по истории поисковых запросов пользователей прогнозировать распространение пандемии гриппа, а также Microsoft, которая в 2013-м смогла выявить побочные эффекты от лекарств раньше соответствующих медицинских инстанций.

Кому и зачем нужны большие данные

Медицина и наука первыми приходят на ум, когда речь заходит о применении больших данных, однако попасть в какой-нибудь исследовательский проект человеку с улицы просто нереально, а значит, нужно искать более массовые и коммерчески выгодные сферы. К счастью, в бизнесе и маркетинге потребность в больших данных ничуть не меньше. Они напрямую связаны с прибылью, и за их анализ платят очень хорошие деньги.

Возможность с помощью больших данных прогнозировать события или поведение людей — это святой Грааль для маркетинга.

Сами того не зная, потребители генерируют уйму информации, которая при грамотной обработке и анализе превращается в мощный инструмент влияния. Владельцы бизнеса таким образом смогут экономить на рекламе, адресуя её только целевой аудитории, медиа смогут предлагать пользователям интересующий их контент, а магазины увеличат продажи, подсказывая покупателям сопутствующие товары.

Пока к этому пришли лишь немногие. Парадокс заключается в том, что объёмы данных уже накоплены и постоянно растут, но специалистов, которые смогли бы проанализировать их и выудить из беспорядочной массы ценную информацию, очень и очень мало. Это играет нам на руку, ведь анализу больших данных можно научиться.

Мастер Йода рекомендует:  Интересные проекты — всё по этой теме для программистов

Как стать специалистом по большим данным

Если у вас нет шести свободных лет для учёбы в университете (а у меня их нет), то выход только один: интенсивные курсы. Выдача Google по запросу «big data обучение Москва» привела меня на сайт образовательного проекта New Professions Lab, где сейчас идёт уже пятый набор на курс «Специалист по большим данным».

Я не люблю теорию и всегда с нетерпением жду практических уроков, поэтому меня привлекла нестандартная схема обучения, фокус которой смещён в сторону практики. Согласитесь, гораздо приятнее решать реальные задачи из жизни, а не скучные примеры из учебников.

Чему предстоит научиться

За три месяца преподаватели, имеющие опыт работы в крупных компаниях, на примерах из реальной жизни научат нас решать самые распространённые задачи мира больших данных. Обучение разбито на два этапа: работа с данными и работа с рекомендательными системами.

В первом модуле подробно разбираются алгоритмы отслеживания событий и поведения людей в интернете. Оказывается, с их помощью можно мониторить около 2 000 характеристик, среди которых, помимо банальных пола и возраста, есть личные интересы, семейное положение и многое другое.

Второй модуль посвящён рекомендательным системам, являющимся важной частью big data. Мы не замечаем, но они окружают нас повсюду. Соцсети предлагают друзей, интернет-магазины советуют сопутствующие товары, а музыкальные сервисы — новых исполнителей. Реальная польза для людей, которая со стороны выглядит как магия, на самом деле результат кропотливой работы и машинного обучения.

Полная программа курса с описанием всех уроков немного пугает своим объёмом: всё-таки научиться придётся очень и очень многому. Впрочем, учитывая то, что теория сопровождается множеством практических занятий, всё не так уж и страшно.

Всего за три месяца нам предстоит сделать 12 лабораторных работ, каждая из которых построена на реальных задачах из жизни.

От простого к сложному преподаватели обучат всему, что может понадобиться в работе, и с помощью домашних заданий проверят, насколько хорошо усвоен материал.

Сразу нужно настраиваться на серьёзную работу. Заниматься предстоит три раза в неделю по три часа. Плюс придётся найти время на выполнение лабораторных работ и повторение материала. Интенсив рассчитан как на офлайн-, так и на онлайн-занятия, поэтому доступен не только для москвичей.

Для меня важно, что это не какие-то там двухнедельные курсы с присвоением бесполезного сертификата. Программа интенсива составлена таким образом, чтобы дать выпускникам первичный опыт решения разноплановых задач и снабдить знаниями, которые помогут справиться с возникающими проблемами и развивать навыки.

Как начать и что нужно уметь

Следующий курс стартует 5 октября, но записываться можно уже сейчас. Оставшееся до начала время можно использовать, чтобы подтянуть свои знания, ведь слушателям требуется определённый опыт в IT.

Обязательно нужно знать Python или другой высокоуровневый язык программирования, уметь работать с SQL и ориентироваться в Linux. Также очень приветствуется понимание статистики и теории вероятности. Для тех, кому потребуется всего лишь освежить эти знания, перед началом основного курса будут проводиться интенсивы по Python, Linux и математической статистике.

Если вы, как и я, не очень сильны во всём этом, засесть за обучение лучше прямо сейчас, потому что после начала курса свободного времени, скорее всего, не будет, а без знания основ учиться не получится. Об этом в New Professions Lab честно предупреждают сразу.

Возможно, большие данные на первый взгляд покажутся сложными, а процесс обучения — трудоёмким, но игра стоит свеч. Это отличный шанс стать востребованным специалистом на прибыльном и пока ещё незанятом рынке. Надо ли говорить, что грех им не воспользоваться?

Ну а я пока освежаю в памяти знания Python, изучаю статистику и с нетерпением жду осени.

Big Data, блокчейн, машинное обучение — объясняем термины на ёжиках

Что общего между искусственным интеллектом, блокчейном, Big Data и ёжиками? Да много чего! На примере этих забавных животных объясним значение сложных слов. 4 минуты чтения — и вы уже щеголяете терминами в компании коллег.

Искусственный интеллект и машинное обучение всё чаще используются компаниями в маркетинге. О том, как и для чего они применяются в работе, расскажем в следующих статьях. А чтобы лучше понимать, как устроены эти технологии, мы подготовили для вас тематический словарь с наглядными примерами. Объясняем термины так просто, чтобы и ежу стало понятно.

Искусственный интеллект
Он же ИИ, Artificial Intelligence, AI

Точного определения не существует, совсем как в философии. Всё зависит от того, что именно понимать под словами «разум» и «интеллект». Считать это только свойством людей? Или некоторые животные тоже разумны и обладают интеллектом? В целом, искусственный интеллект — это свойство систем имитировать либо психические процессы человека, либо разумное поведение и возможность совершать выбор.

Представьте, вы мечтаете завести ежа. Останавливает только аллергия на этих животных. Тогда друзья предлагают купить робоёжика. Он должен уметь воспроизводить поведение настоящего ежа: фыркать, выражая своё недовольство, сворачиваться в клубочек, когда его пытаются погладить, громко топать лапками по ночам, любить хозяина и кусать незнакомых ему людей. Если ваш робоёж умеет всё это, то можете смело говорить, что он обладает искусственным интеллектом.

Большие данные
Они же Big Data

Вроде сразу понятно, большие данные — это много каких-то данных. Но всё не так просто. Для начала, много — это сколько? Три, десять, миллион, миллиард? А чего — мегабайтов, гигабайтов, терабайтов? Насчёт этого нет единого мнения. Кто-то думает, что это когда данные нельзя посчитать на одном компьютере, кто-то — когда ежедневный поток информации превышает 100 Гб в день. Принято считать, что большие данные — это не только сами данные, но ещё и инструменты, подходы и методы обработки информации.

Допустим, есть задание от Гринпис: каждый день считать белобрюхих, ушастых и африканских карликовых ежей, живущих на территории заповедника. Это нужно, чтобы сравнить их количество между собой и посмотреть, не уменьшается ли популяция одного из видов ежей.

Каждый день вы собираете всех ёжиков и распределяете по трём комнатам.

Если в заповеднике 100 ёжиков, задача кажется легкой. С 1000 ежей становится сложнее (не забывайте, они могут выбегать). А если у вас самый большой в мире ежиный заповедник, то вручную животных уже не посчитать — в этот момент они станут большими данными. Вам придётся обзавестись инструментом обработки больших данных — умным автоматическим сортировщиком ежей. Он не только распределит и посчитает животных, но и найдёт новые зависимости, например, сезонные колебания в ежиной популяции.

Блокчейн
От англ. Blockchain

Блокчейн — это не только про криптовалюту! Это технология хранения информации в цепочке блоков. Каждый из блоков содержит данные о всей предыдущей цепочке: известно, что именно хранится в предыдущих блоках, кто и когда создал информацию, переместил её или изменил. Все сведения дублируются на разных компьютерах, возможно, в разных странах. Благодаря этому подделать их просто невозможно.

Представьте, что у вас есть лучший друг — ёж Соник. Прибегает сосед, грозится вызвать полицию и кричит, что у него есть видео, где Соник два дня назад крадёт огромный алмаз, закопанный в саду. Но такого не может быть: весь вечер вы с ежом смотрели сериалы и ели пиццу.

Предположим, все записи с камер наблюдения района хранятся с помощью технологии блокчейн: запись одного дня с одной камеры — один блок, в новом блоке содержится видеозапись нового дня и код-идентификатор предыдущего блока. Полицейский получает доступ ко всем камерам, на которых виден сад соседа. Затем он ищет код с нужной камеры, смотрит на идентификатор видео, где Соник крадёт алмаз и понимает, что видео сфабриковано. Теперь можно дальше счастливо есть пиццу, а сосед будет отрабатывать наказание за клевету!

Машинное обучение
Оно же МО, Machine Learning, ML

Это алгоритмы, обучающиеся самостоятельно или с помощью учителя. Выглядит это примерно так:

  1. Собираются данные.
  2. Делятся примерно в отношении 80/20 для обучения и проверки.
  3. Выбирается модель, подходящая для нашей задачи.
  4. Модель обучается.
  5. Результаты оцениваются и отправляются на доработку при недостаточной точности.

С помощью методов машинного обучения можно научить компьютеры распознавать ёжиков или рисовать их. Ниже расскажем про два разных подхода с конкретными примерами.

1. Градиентный бустинг

От англ. Gradient Boosting

Это способ последовательного построения алгоритмов. Каждый новый алгоритм создаётся, чтобы исправить недостатки предыдущего.

Например, мы придумываем алгоритм, определяющий породу ежей. Для начала смотрим их размеры: большой ёж, средний или маленький. Это наше первое простое дерево решений. Затем ещё несколько:

  • по длине иголок;
  • по основному цвету;
  • по форме ушек.

Далее соединяем все признаки в одно дерево и получаем заготовку, словно мы делаем тест «Какой вы ёжик». Все породы такой тест не покроет, поэтому придётся построить ещё одно дерево с учётом получившейся ошибки. Каждое новое дерево будет уменьшать ошибку и точнее определять породу ежей.

2. Нейронные сети

От англ. Artificial neural network

Это аналог нейронных сетей человеческого мозга. Много маленьких нейронов решают свои простейшие операции. Они взаимосвязаны и вместе выполняют сложные функции.

Предположим, мы много раз сфотографировали и нарисовали ежей, показали компьютеру и сказали: «Смотри, всё это ёжики». Он проанализировал картинки, наложил их друг на друга и выделил признаки ежа. В результате получилось представление — его называют слоем свёртки. Человек, который посмотрит на него, скорее всего, не поймет, почему алгоритм так видит ёжиков. Он увидит только набор пикселей. Такой сверточной нейронной сети теперь можно показать видео из заповедника, а она посчитает, сколько ежей там живет.

Модель машинного обучения
Она же ML model

Это конкретный обученный алгоритм. Модель со своим набором признаков (фич) решает только тот тип задач, для которого была построена. Как ёжик, которого научили ловить определённый вид гусениц.

Фича
От англ. feature — особенность, характеристика, свойство

Это сленговое обозначение признаков, применяющихся в моделях. Помните, мы в градиентном бустинге строили деревья для определения породы ежа? Так вот, форма ушек — это фича. Как и длина иголок.

Если вы хотите подробнее узнать, как устроено машинное обучение, где мы сталкиваемся с ним в жизни и как оно используется в маркетинге, переходите на статью «Вторжение машинного обучения: от заказа такси до персонализации контента».

Big Data — что такое системы больших данных? Развитие технологий Big Data


Содержание статьи:

Большие данные — определение

Под термином «большие данные» буквально понимают огромный объем хранящейся на каком-либо носителе информации. Причем данный объем настолько велик, что обрабатывать его с помощью привычных программных или аппаратных средств нецелесообразно, а в некоторых случаях и вовсе невозможно.

Big Data – это не только сами данные, но и технологии их обработки и использования, методы поиска необходимой информации в больших массивах. Проблема больших данных по-прежнему остается открытой и жизненно важной для любых систем, десятилетиями накапливающих самую разнообразную информацию.

С данным термином связывают выражение «Volume, Velocity, Variety» – принципы, на которых строится работа с большими данными. Это непосредственно объем информации, быстродействие ее обработки и разнообразие сведений, хранящихся в массиве. В последнее время к трем базовым принципам стали добавлять еще один – Value, что обозначает ценность информации. То есть, она должна быть полезной и нужной в теоретическом или практическом плане, что оправдывало бы затраты на ее хранение и обработку.

Источники больших данных

В качестве примера типичного источника больших данных можно привести социальные сети – каждый профиль или публичная страница представляет собой одну маленькую каплю в никак не структурированном океане информации. Причем независимо от количества хранящихся в том или ином профиле сведений взаимодействие с каждым из пользователей должно быть максимально быстрым.

Большие данные непрерывно накапливаются практически в любой сфере человеческой жизни. Сюда входит любая отрасль, связанная либо с человеческими взаимодействиями, либо с вычислениями. Это и социальные медиа, и медицина, и банковская сфера, а также системы устройств, получающие многочисленные результаты ежедневных вычислений. Например, астрономические наблюдения, метеорологические сведения и информация с устройств зондирования Земли.

Информация со всевозможных систем слежения в режиме реального времени также поступает на сервера той или иной компании. Телевидение и радиовещание, базы звонков операторов сотовой связи – взаимодействие каждого конкретного человека с ними минимально, но в совокупности вся эта информация становится большими данными.

Технологии больших данных стали неотъемлемыми от научно-исследовательской деятельности и коммерции. Более того, они начинают захватывать и сферу государственного управления – и везде требуется внедрение все более эффективных систем хранения и манипулирования информацией.

История появления и развития Big Data

Впервые термин «большие данные» появился в прессе в 2008 году, когда редактор журнала Nature Клиффорд Линч выпустил статью на тему развития будущего науки с помощью технологий работы с большим количеством данных. До 2009 года данный термин рассматривался только с точки зрения научного анализа, но после выхода еще нескольких статей пресса стала широко использовать понятие Big Data – и продолжает использовать его в настоящее время.

В 2010 году стали появляться первые попытки решить нарастающую проблему больших данных. Были выпущены программные продукты, действие которых было направлено на то, чтобы минимизировать риски при использовании огромных информационных массивов.

К 2011 году большими данными заинтересовались такие крупные компании, как Microsoft, Oracle, EMC и IBM – они стали первыми использовать наработки Big data в своих стратегиях развития, причем довольно успешно.

ВУЗы начали проводить изучение больших данных в качестве отдельного предмета уже в 2013 году – теперь проблемами в этой сфере занимаются не только науки о данных, но и инженерия вкупе с вычислительными предметами.

Техники и методы анализа и обработки больших данных

К основным методам анализа и обработки данных можно отнести следующие:

  1. Методы класса или глубинный анализ (Data Mining).

Данные методы достаточно многочисленны, но их объединяет одно: используемый математический инструментарий в совокупности с достижениями из сферы информационных технологий.

Данная методика позволяет получать данные одновременно из нескольких источников, причем количество последних практически не ограничено.

Из всего объема данных выбирается контрольная совокупность элементов, которую поочередно сравнивают с другими подобными совокупностями, где был изменен один из элементов. Проведение подобных тестов помогает определить, колебания какого из параметров оказывают наибольшее влияние на контрольную совокупность. Благодаря объемам Big Data можно проводить огромное число итераций, с каждой из них приближаясь к максимально достоверному результату.

  1. Прогнозная аналитика.

Специалисты в данной области стараются заранее предугадать и распланировать то, как будет вести себя подконтрольный объект, чтобы принять наиболее выгодное в этой ситуации решение.

  1. Машинное обучение (искусственный интеллект).

Основывается на эмпирическом анализе информации и последующем построении алгоритмов самообучения систем.

  1. Сетевой анализ.

Наиболее распространенный метод для исследования социальных сетей – после получения статистических данных анализируются созданные в сетке узлы, то есть взаимодействия между отдельными пользователями и их сообществами.

Перспективы и тенденции развития Big data

В 2020 году, когда большие данные перестали быть чем-то новым и неизведанным, их важность не только не уменьшилась, а еще более возросла. Теперь эксперты делают ставки на то, что анализ больших объемов данных станет доступным не только для организаций-гигантов, но и для представителей малого и среднего бизнеса. Такой подход планируется реализовать с помощью следующих составляющих:

  • Облачные хранилища.

Хранение и обработка данных становятся более быстрыми и экономичными – по сравнению с расходами на содержание собственного дата-центра и возможное расширение персонала аренда облака представляется гораздо более дешевой альтернативой.

  • Использование Dark Data.

Так называемые «темные данные» – вся неоцифрованная информация о компании, которая не играет ключевой роли при непосредственном ее использовании, но может послужить причиной для перехода на новый формат хранения сведений.

  • Искусственный интеллект и Deep Learning.

Технология обучения машинного интеллекта, подражающая структуре и работе человеческого мозга, как нельзя лучше подходит для обработки большого объема постоянно меняющейся информации. В этом случае машина сделает все то же самое, что должен был бы сделать человек, но при этом вероятность ошибки значительно снижается.

  • Blockchain.

Эта технология позволяет ускорить и упростить многочисленные интернет-транзакции, в том числе международные. Еще один плюс Блокчейна в том, что благодаря ему снижаются затраты на проведение транзакций.

  • Самообслуживание и снижение цен.

В 2020 году планируется внедрить «платформы самообслуживания» – это бесплатные площадки, где представители малого и среднего бизнеса смогут самостоятельно оценить хранящиеся у них данные и систематизировать их.

Большие данные в маркетинге и бизнесе

Все маркетинговые стратегии так или иначе основаны на манипулировании информацией и анализе уже имеющихся данных. Именно поэтому использование больших данных может предугадать и дать возможность скорректировать дальнейшее развитие компании.

К примеру, RTB-аукцион, созданный на основе больших данных, позволяет использовать рекламу более эффективно – определенный товар будет показываться только той группе пользователей, которая заинтересована в его приобретении.

Чем выгодно применение технологий больших данных в маркетинге и бизнесе?

  1. С их помощью можно гораздо быстрее создавать новые проекты, которые с большой вероятностью станут востребованными среди покупателей.
  2. Они помогают соотнести требования клиента с существующим или проектируемым сервисом и таким образом подкорректировать их.
  3. Методы больших данных позволяют оценить степень текущей удовлетворенности всех пользователей и каждого в отдельности.
  4. Повышение лояльности клиентов обеспечивается за счет методов обработки больших данных.
  5. Привлечение целевой аудитории в интернете становится более простым благодаря возможности контролировать огромные массивы данных.

Например, один из самых популярных сервисов для прогнозирования вероятной популярности того или иного продукта – Google.trends. Он широко используется маркетологами и аналитиками, позволяя им получить статистику использования данного продукта в прошлом и прогноз на будущий сезон. Это позволяет руководителям компаний более эффективно провести распределение рекламного бюджета, определить, в какую область лучше всего вложить деньги.

Примеры использования Big Data

Активное внедрение технологий Big Data на рынок и в современную жизнь началось как раз после того, как ими стали пользоваться всемирно известные компании, имеющие клиентов практически в каждой точке земного шара.

Это такие социальные гиганты, как Facebook и Google, IBM., а также финансовые структуры вроде Master Card, VISA и Bank of America.

К примеру, IBM применяет методы больших данных к проводимым денежным транзакциям. С их помощью было выявлено на 15% больше мошеннических транзакций, что позволило увеличить сумму защищенных средств на 60%. Также были решены проблемы с ложными срабатываниями системы – их число сократилось более, чем наполовину.

Компания VISA аналогично использовала Big Data, отслеживая мошеннические попытки произвести ту или иную операцию. Благодаря этому ежегодно они спасают от утечки более 2 млрд долларов США.

Министерство труда Германии сумело сократить расходы на 10 млрд евро, внедрив систему больших данных в работу по выдаче пособий по безработице. При этом было выявлено, что пятая часть граждан данные пособия получает безосновательно.

Big Data не обошли стороной и игровую индустрию. Так, разработчики World of Tanks провели исследование информации обо всех игроках и сравнили имеющиеся показатели их активности. Это помогло спрогнозировать возможный будущий отток игроков – опираясь на сделанные предположения, представители организации смогли более эффективно взаимодействовать с пользователями.

К числу известных организаций, использующих большие данные, можно также отнести HSBC, Nasdaq, Coca-Cola, Starbucks и AT&T.


Проблемы Big Data

Самой большой проблемой больших данных являются затраты на их обработку. Сюда можно включить как дорогостоящее оборудование, так и расходы на заработную плату квалифицированным специалистам, способным обслуживать огромные массивы информации. Очевидно, что оборудование придется регулярно обновлять, чтобы оно не теряло минимальной работоспособности при увеличении объема данных.

Вторая проблема опять же связана с большим количеством информации, которую необходимо обрабатывать. Если, например, исследование дает не 2-3, а многочисленное количество результатов, очень сложно остаться объективным и выделить из общего потока данных только те, которые окажут реальное влияние на состояние какого-либо явления.

Проблема конфиденциальности Big Data. В связи с тем, что большинство сервисов по обслуживанию клиентов переходят на онлайн-использование данных, очень легко стать очередной мишенью для киберпреступников. Даже простое хранение личной информации без совершения каких-либо интернет-транзакций может быть чревато нежелательными для клиентов облачных хранилищ последствиями.

Проблема потери информации. Меры предосторожности требуют не ограничиваться простым однократным резервированием данных, а делать хотя бы 2-3 резервных копии хранилища. Однако с увеличением объема растут сложности с резервированием – и IT-специалисты пытаются найти оптимальное решение данной проблемы.

Рынок технологий больших данных в России и мире

По данным на 2014 год 40% объема рынка больших данных составляют сервисные услуги. Немного уступает (38%) данному показателю выручка от использования Big Data в компьютерном оборудовании. Оставшиеся 22% приходятся на долю программного обеспечения.

Наиболее полезные в мировом сегменте продукты для решения проблем Big Data, согласно статистическим данным, – аналитические платформы In-memory и NoSQL . 15 и 12 процентов рынка соответственно занимают аналитическое ПО Log-file и платформы Columnar. А вот Hadoop/MapReduce на практике справляются с проблемами больших данных не слишком эффективно.

Результаты внедрения технологий больших данных:

  • рост качества клиентского сервиса;
  • оптимизация интеграции в цепи поставок;
  • оптимизация планирования организации;
  • ускорение взаимодействия с клиентами;
  • повышение эффективности обработки запросов клиентов;
  • снижение затрат на сервис;
  • оптимизация обработки клиентских заявок.

Лучшие книги по Big Data

«The Human Face of Big Data», Рик Смолан и Дженнифер Эрвитт

Подойдет для первоначального изучения технологий обработки больших данных – легко и понятно вводит в курс дела. Дает понять, как обилие информации повлияло на повседневную жизнь и все ее сферы: науку, бизнес, медицину и т. д. Содержит многочисленные иллюстрации, поэтому воспринимается без особых усилий.

Мастер Йода рекомендует:  Как стать фрилансером полный гайд от регистрации в налоговой и до получения первых заказов

«Introduction to Data Mining», Панг-Нинг Тан, Майкл Стейнбах и Випин Кумар

Также полезная для новичков книга по Big Data, объясняющая работу с большими данными по принципу «от простого к сложному». Освещает многие немаловажные на начальном этапе моменты: подготовку к обработке, визуализацию, OLAP, а также некоторые методы анализа и классификации данных.

«Python Machine Learning», Себастьян Рашка

Практическое руководство по использованию больших данных и работе с ними с применением языка программирования Python. Подходит как студентам инженерных специальностей, так и специалистам, которые хотят углубить свои знания.

«Hadoop for Dummies», Дирк Дерус, Пол С. Зикопулос, Роман Б. Мельник

Hadoop – это проект, созданный специально для работы с распределенными программами, организующими выполнение действий на тысячах узлов одновременно. Знакомство с ним поможет более детально разобраться в практическом применении больших данных.

Big Data — как научиться работе с «большими данными» в Новом году

Новый год — то самое время, когда большинство из нас задумывается об изменениях в жизни. Мы строим планы, как начнём новую жизнь буквально с первого (ладно, со второго) января: спорт, курсы саморазвития и минимум по четыре прочитанных книги в месяц. Многие наверняка планируют сменить работу и даже сферу своей деятельности. Как раз для последних — краткий рассказ о том, с чего стоит начинать, если вы решили стать аналитиком Big Data в Новом году.

Следует уяснить, что работа с открытыми данными подойдёт тем, кому легко даётся анализ цифр, алгебраические функции, перепроверка отчётности, составленной другими людьми. А самое главное — вам должно нравиться делиться результатами своей работы с общественностью. Потому как анализ и составление статистики Big Data в украинских реалиях это социально-направленная деятельность. Если вы решите работать в этой сфере, скорее всего, рано или поздно вы окажетесь задействованы в проектах «умного» города, интерактивных образовательных баз, открытых данных госреестров, новых медиа и прочего. С другой стороны, умение анализировать огромные объёмы данных пригодится вам и в коммерческом секторе — Big Data считается одним из главных трендов IT ближайших лет, и специалисты видят огромный потенциал в этой отрасли для украинского рынка.

Тяжело в учении

В любом новом проекте вам предстоит изучить области, с которыми раньше не приходилось иметь дела. Когда речь идёт об анализе данных изучать предстоит особенно тщательно. Возможно, в дальнейшем обработка информации всей компании будет основываться на вашем анализе, и здесь придётся проявить свою компетенцию.

Известный факт, что работодатели предпочитают сотрудников, готовых и способных осваивать новые специальности в случае производственной необходимости. Чёткое разделение труда в IT-отрасли отошло на второй план, да и сами специалисты признают, что порой легче, быстрее и экономнее всё сделать самому, чем объяснять сторонним профессионалам, что именно вам нужно.

Много информации из разных источников

Вместе с желанием и готовностью учиться необходимо взять за правило находить как можно больше материалов, связанных с Big Data. Изучайте новую информацию, инструменты, технологии и техники анализа данных, возможности и функции, которые доступны при работе с базами данных. Если вы всерьёз решили стать профессиональным аналитиком, то не будет ничего, связанного с анализом данных, что бы вас не касалось.

Чем больше информации вы в себя впитаете, подобно губке, тем больше сможете предложить потенциальным клиентам. Согласитесь, приятнее нанять одного специалиста для анализа данных, который выдаст всевозможную статистику трендов, выводы и итоги работы предприятия, чем иметь дело с «молодой командой профессионалов». Отдельное внимание уделите изучению различных инструментов для анализа Big Data — в наш цифровой век не бывает специалиста, не умеющего работать с профильным ПО.

От малого к большему

В анализе данных особенно важно начинать с меньших задач, постепенно наращивая сложность и количество информации. Опытные специалисты советуют всё-таки начинать с теории и чтения инструкций, прежде чем приниматься за инфографику и визуализацию данных. Создайте базу основоположных знаний, на которую легче будет надстраивать новые умения в будущем.

Начать со знакомых тем

Для пробного анализа данных и применения на практике свеже выученного материала выберите ту отрасль, которая вам знакома и действительно интересна. Если вам импонирует тематика Smart City — смело практикуйтесь с данными в этой отрасли. Заинтересованность в предмете анализа облегчит процесс обучения на первых порах.

Много цифр

Как уже говорилось выше, работа в отрасли Big Data подойдёт тем, кто комфортно себя чувствует с числами, формулами и уравнениями. Анализ объёмных баз данных как раз и заключается в использовании специальных формул, математических закономерностей и с этим придётся иметь дело постоянно. Если алгебра была вашим «коньком» в школе, а матан — в вузе, успех в отрасли аналитики данных вам обеспечен.

Не бойтесь советоваться

Все без исключения специалисты рекомендуют в процессе обучения консультироваться с профессионалами. Найдите форум, на котором обсуждают работу аналитика, разыщите в социальной сети эксперта и не стесняйтесь просить его о помощи. Читайте и комментируйте блоги, можно посетить специализированное мероприятие с целью познакомиться с будущими коллегами.

Без подсказок опытных аналитиков вы можете с самого начала взять неверный курс, что усложнит процесс обучения и ограничит ваши возможности. А мы уверены, что возможности у вас — практически безграничны. Главное, браться за дело с энтузиазмом, и учитывать наши советы.

Big Data для чайников и гуманитариев

Что это такое, зачем оно нужно, как это работает и при чем тут Большой брат

Мы регулярно натыкаемся на модные слова и определения, смысл которых нам интуитивно вроде бы понятен, но четкой картины того, что это за штука и как она работает, у нас нет.

Одним из таких понятий является Big Data, в русском языке иногда можно встретить буквальный перевод — «большие данные», но чаще люди говорят и пишут как есть: Big Data. Все наверняка слышали или, по крайней мере, встречали это словосочетание в интернете, и оно вроде бы несложное, но что конкретно имеется в виду, далеким от тонкостей диджитал-мира офисным гуманитариям понятно не всегда.

Отличной попыткой восполнить этот пробел в мозгах самого широкого круга пользователей является статья одного из наших любимых авторов Бернарда Марра, которая так и называется «Что такое Big Data? Суперпростое объяснение для каждого». Без заумного жаргона с единственной целью объяснить ключевые идеи этого феномена для каждого вне зависимости от образования и сферы деятельности.

На самом деле последние несколько лет мы уже живем в мире, насквозь пронизанном Big Data, но продолжаем путаться в понимании того, что же это такое. Отчасти это происходит и потому, что сама по себе концепция Big Data постоянно трансформируется и переосмысляется, потому что мир высоких технологий и обработки больших массивов информации очень быстро меняется, включая в себя все новые и новые опции. А объем этой информации постоянно растет.

Итак, что значит Big Data — 2020?

Все началось со взрывным ростом количества данных, которые мы создаем с начала цифровой эры. Это стало возможным в основном благодаря росту числа и мощности компьютеров, расширению интернета и развитию технологий, способных захватывать информацию из реального, физического мира, в котором все мы живем, и конвертировать ее в цифровые данные.

В мы производим данные, когда заходим в интернет, когда пользуемся нашими укомплектованными , когда общаемся с друзьями в соцсетях, скачиваем мобильные приложения или музыку, когда совершаем покупки.

Можно сказать, что мы оставляем за собой множество цифровых следов, что бы мы ни делали, если наши действия включают в себя цифровые транзакции. То есть уже почти всегда и везде.

Помимо этого, с огромной скоростью растет количество данных, сгенерированных самими машинами. Данные создаются и передаются, когда наши умные девайсы коммуницируют друг с другом. Производственные предприятия по всему миру оснащаются оборудованием, которое денно и нощно собирает и передает данные.

В ближайшем будущем наши улицы будут заполнены самоуправляемыми автомобилями, самостоятельно прокладывающими маршруты на основе четырехмерных карт, данные которых генерируются в режиме реального времени.

Что может Big Data?

Бесконечно растущий поток сенсорной информации, фотографий, текстовых сообщений, аудио- и видеоданных лежит в основе Big Data, которые мы можем использовать так, как невозможно было даже представить себе несколько лет назад.

Прямо сейчас основанные на Big Data проекты помогают:

Лечить болезни и предотвращать рак. Основанная на использовании Big Data медицина анализирует огромное количество медицинских записей и снимков, что делает возможным очень раннюю диагностику и способствует созданию новых методов лечения.

Бороться с голодом. Сельское хозяйство переживает настоящую революцию Big Data, которая позволяет использовать ресурсы так, чтобы максимально увеличить урожайность при минимальном вмешательстве в экосистему и оптимизировать использование машин и оборудования.

Открывать далекие планеты. НАСА, к примеру, анализирует огромное количество данных и выстраивает с их помощью модели будущих миссий в далекие миры.

Предсказывать чрезвычайные ситуации различной природы и минимизировать возможный ущерб. Данные многочисленных сенсоров могут предсказать, где и когда произойдет следующее землетрясение или возможное поведение людей в чрезвычайной ситуации, что повышает шансы на выживание.

Предотвращать преступления за счет использования технологий, которые позволяют более эффективно распределять ресурсы и направлять их туда, где они наиболее необходимы.

И самое близкое большинству из нас: Big Data делает жизнь обычного человека проще и удобнее — это и , и планирование поездок, и навигация в условиях мегаполиса.

Выбрать лучшее время для покупки авиабилетов и решить, какой фильм или сериал посмотреть, стало гораздо легче именно благодаря работе Big Data.

Как это работает?

Big Data работает на принципе: чем больше вы знаете о , тем точнее вы можете предсказать, что случится в будущем. Сравнение отдельных данных и отношений между ними (речь идет об огромном количестве данных и невероятно большом количестве возможных связей между ними) позволяет обнаружить ранее скрытые закономерности. Это дает возможность заглянуть внутрь проблемы и в конечном итоге понимание того, как мы можем управлять тем или иным процессом.

Чаще всего процесс обработки больших объемов информации включает в себя построение моделей, базирующихся на собранных данных, и запуск симуляций, в процессе которого постоянно меняются ключевые настройки, при этом каждый раз система мониторит, как «смена настроек» влияет на возможный результат.

Этот процесс полностью автоматизирован, ведь речь идет об анализе миллионов симуляций, перебора всех возможных вариантов вплоть до того момента, пока паттерн (нужная схема) не будет найден или пока не случится «просветление», что поможет решить задачу, ради которой все и затевалось.

В отличие от привычного нам мира предметов и вычислений, данные принимаются в неструктурированной форме, то есть их сложно засунуть в привычные нам, людям, таблицы с ячейками и столбиками. Огромное количество данных передается как изображения или видео: от спутниковых снимков до селфи, которые вы постите в инстаграм или фейсбук, — так же, как записи в email и мессенджер или телефонные звонки.

Чтобы придать всему этому бесконечному и разношерстному потоку данных практический смысл, Big Data часто использует самые передовые технологии анализа, которые включают в себя искусственный интеллект и машинное обучение (это когда программа в компьютере обучает другие программы).

Компьютеры сами обучаются определять, что представляет та или иная информация — например, распознавать изображения, язык, — и они могут делать это намного быстрее, чем люди.

Большой брат?

Пропорционально беспрецедентным возможностям, которые дает нам сегодня Big Data, растет количество опасений и вопросов, связанных с ее использованием.


НЕПРИКОСНОВЕННОСТЬ ЛИЧНЫХ ДАННЫХ. Big Data собирает огромное количество информации о нашей частной жизни. Очень много информации, которую мы предпочли бы сохранить в тайне.

Таким образом, возникает вопрос о поиске баланса между тем, каким количеством персональных данных мы готовы поделиться, и тем, насколько более комфортной может стать наша повседневная жизнь, благодаря тому, что Big Data знает о нас все и делает нам предложения на основании этих знаний. Кому или чему мы можем доверить доступ ко всем этим данным? Стоит ли вообще его доверять?

БЕЗОПАСНОСТЬ. Даже если мы решили, что в передаче всех наших персональных данных машине ради конкретной, выгодной нам цели нет ничего страшного, можем ли мы быть уверены, что наши данные хранятся в безопасном месте?
Кто и как может нам это гарантировать?

ДИСКРИМИНАЦИЯ. Когда все известно, допустимо ли подвергать людей дискриминации на основании того, что о них известно благодаря Big Data? Банки используют кредитную историю, а страховые компании определяют стоимость автостраховки, исходя из того, что они знаю о вас. Как далеко это может зайти?

Можно предположить, что ради минимизации рисков компании, государственные органы и даже частные лица будут использовать то, что они могут узнать о нас, и по соображениям ограничивать нам доступ к ресурсам и информации.

При всех преимуществах мы должны признать, что все эти опасения также являются неотъемлемой частью Big Data. До последнего времени над ответами ломали голову ученые, но сейчас пришло время, когда волна докатилась до бизнеса, который хочет использовать преимущества Big Data в своих целях. А это может быть чревато в том числе и катастрофическими последствиями.

Big Data для менеджеров

Курс разработан для руководителей отделов и подразделений, чьи рабочие процессы неразрывно связаны с большими объемами данных и потребностью в их обработке.

Программа даст вам понимание сути и принципов внедрения современных аналитических механизмов (машинное обучение, нейросети, рекомендательные системы и др.), необходимых для продвижения продуктов и услуг своих подразделений в цифровом пространстве и повышения эффективности своих организаций.

Прикладная польза курса:

  • разберем термины мира Больших Данных и научим говорить на одном языке с поставщиками аналитических решений (внутренними и внешними);
  • проанализируем возможности аналитических инструментов и их связь с целями бизнеса (на основе кейсов из разных отраслей);
  • проделаем своими руками основополагающие задачи анализа данных
    (математика и программирование будут в задачах со звездочкой!).

покрываем все аспекты бизнес-трансформации: от методов и технологий до структуры команды

и data-driven management

для профессионалов, еще не обладающих специфическими знаниями по математике и программированию

грамотные бизнес-заказчики ценятся наравне с техническими исполнителями

выпускники курса подготовлены к освоению углубленных курсов по аналитике

Руководитель центра компетенции Больших Данных и ИИ группы компаний ЛАНИТ, руководитель проекта «Цифровой профиль» Ассоциации ФинТех, советник директора по стратегической аналитики компании IVI.RU.

Получил образование по специальности «Информатика» в Самарском аэрокосмическом университете. Имеет степень MBA Университета Уэлса (Англия), продолжает обучение по специальности Computer Science in Data Science в Университете Иллиноиса (США).

Начинал рядовым разработчиком компании по продаже компьютерной техники и комплектующих. Прошел пусть до CIO крупнейшего в России инвестиционного банка и основателя компании, работающей в области Больших данных и Искуственного Интеллекта. Остаётся верен своей профессии свыше 20 лет. Читает образовательные курсы по специальности.

Руководит практикой анализа данных в CleverDATA, занимается разработкой и настройкой рекомендательных систем, построением предсказательных моделей (отток, LTV, anti-fraud и т.д.), моделей Lookalike, реализацией self-driving маркетинга, а также работой с текстовыми данными (Natural Language Processing), в том числе для анализа блогосферы.

Продолжительное время работал в Институте Космических Исследований, последняя позиция была ведущего математика. Имеет ряд научных публикаций по анализу временных рядов и наблюдательных данных, неоднократный призер научных конкурсов.

Получил образование МФТИ по специальности «Прикладная математика и физика», окончил аспирантуру МФТИ, кандидат физ.-мат. наук. Развивает свою экспертизу в области Data Science и Deep Machine Learning.

Дополнительно проводит курс лекций на тему Big Data в Высшей Школе Экономики.
Автор ряда статей на Хабрахабре

Эксперт в области построения систем обработки больших данных и высоконагруженных систем. Суммарный опыт работы по специальности более 13 лет. Спикер профессиональных конференций по обработке данных и построению высоконагруженных систем. Автор вебинаров по построению высоконагруженных систем с использованием NoSQL.

В CleverDATA исполняет роль технического лидера основных продуктов: DMPKit (набор повторно используемых компонент для построения систем класса DMP) и Data Marketing Cloud (DMC, биржа данных).

Образование: Белорусский государственный университет – факультет Прикладной Математики и Информатики.

Руководитель центра компетенции Больших Данных и ИИ группы компаний ЛАНИТ, руководитель проекта «Цифровой профиль» Ассоциации ФинТех, советник директора по стратегической аналитики компании IVI.RU.

Получил образование по специальности «Информатика» в Самарском аэрокосмическом университете. Имеет степень MBA Университета Уэлса (Англия), продолжает обучение по специальности Computer Science in Data Science в Университете Иллиноиса (США).

Начинал рядовым разработчиком компании по продаже компьютерной техники и комплектующих. Прошел пусть до CIO крупнейшего в России инвестиционного банка и основателя компании, работающей в области Больших данных и Искуственного Интеллекта. Остаётся верен своей профессии свыше 20 лет. Читает образовательные курсы по специальности.

Руководит практикой анализа данных в CleverDATA, занимается разработкой и настройкой рекомендательных систем, построением предсказательных моделей (отток, LTV, anti-fraud и т.д.), моделей Lookalike, реализацией self-driving маркетинга, а также работой с текстовыми данными (Natural Language Processing), в том числе для анализа блогосферы.

Продолжительное время работал в Институте Космических Исследований, последняя позиция была ведущего математика. Имеет ряд научных публикаций по анализу временных рядов и наблюдательных данных, неоднократный призер научных конкурсов.

Получил образование МФТИ по специальности «Прикладная математика и физика», окончил аспирантуру МФТИ, кандидат физ.-мат. наук. Развивает свою экспертизу в области Data Science и Deep Machine Learning.

Дополнительно проводит курс лекций на тему Big Data в Высшей Школе Экономики.
Автор ряда статей на Хабрахабре

Эксперт в области построения систем обработки больших данных и высоконагруженных систем. Суммарный опыт работы по специальности более 13 лет. Спикер профессиональных конференций по обработке данных и построению высоконагруженных систем. Автор вебинаров по построению высоконагруженных систем с использованием NoSQL.

В CleverDATA исполняет роль технического лидера основных продуктов: DMPKit (набор повторно используемых компонент для построения систем класса DMP) и Data Marketing Cloud (DMC, биржа данных).

Образование: Белорусский государственный университет – факультет Прикладной Математики и Информатики.

    Вам потребуются базовые знания/понимание, хотя бы на уровне основных терминов:
  • теория менеджмента: что такое бизнес модель организации, бизнес-процессы, конкурентные преимущества, отчетность организации, бизнес-аналитика;
  • управление проектами: что такое проект, проектная команда, методологии управления проектами;
  • математика: теория вероятности, линейная алгебра;
  • теория информационных систем: системы хранения данных (теория баз данных), основы SQL, желательно базовые знания программирования (любой алгоритмический язык).
  • Для прохождения курса потребуется только компьютер с доступом в интернет, весь софт для домашних работ и практики будет доступен в облаке.

    Обучение проходит в формате онлайн-вебинаров на русском языке.
    Регулярность занятий: 2 раза в неделю по 2 академических часа (1.5 астрономических часа).

    Каждую неделю предполагается выполнение 1 домашнего задания (время на выполнение: 2-4 академических часа). По всем практическим заданиям команда преподавателей дает развернутый фидбек.

    Для прохождения курса потребуется только компьютер с доступом в интернет, весь софт для домашних работ и практики будет доступен в облаке.

    Базовые понятия теории вероятности:
    — математическое ожидание;
    — теорема Байеса;
    — Центральная Предельная Теорема;
    — Закон Больших Чисел;
    — основные распределения.

    Базовые элементы статистики:
    — построение гипотез;
    — проверка гипотез с помощью тестов.

    Базовые алгоритмы машинного обучения:
    — логистическая регрессия;
    — деревья решений;
    — метод ближайших соседей.

    Базовые метрики качества для задач:
    — классификации;
    — регрессия.

    Знакомство c:
    — распределенными файловыми системами;
    — объектными хранилищами данных;
    — отличиями распределенных файловых систем от объектных хранилищ;
    — представителями распределенных файловых систем и объектных хранилищ.

    Введение в концепцию Map-Reduce:
    — знакомство с историей и предпосылками;
    — теоретические основы Map-Reduce;
    — практическое применение парадигмы Map-Reduce.

    Введение в Hadoop:
    — история Hadoop и критерии его применимости;
    — Hadoop и его составные части;
    — распределенная файловая система hdfs;
    — Yarn и управление ресурсами;
    — Yarn и map-reduce;
    — дистрибутивы Hadoop;
    — сайзинг.

    Экосистема Hadoop:
    — обзор экосистемы Hadoop;
    — обзор hive, spark, impala, presto, pig;
    — обзор oozie, airflow.

    Платформы хранения данных класса NoSQL:
    — предпосылки;
    — обзор экосистемы;
    — SQL;
    — NoSQL (key-value, document, wide-column, graph);
    — NewSQL;
    — In-Memory DataGrids.

    Платформы обработки данных реального времени:
    — предпосылки;
    — обзор экосистемы;
    — обработка данных;
    — доставка данных;
    — Spark Streaming, Flink, Samza, Storm, Heron, и др.;
    — Kafka, Pulsar и др.

    Разработать стратегию монетизации данных для организации: ваша организация/любая знакомая вам организация. Проектная работа должна по объему быть не менее 5000 слов и раскрывать следующие вопросы:

    1. Краткое описание компании и описание текущей ситуации по использованию аналитики данных в компании:
    • дать общее описание компании, бизнес-модели, продуктов и сервисов;
    • конкурентная организационная стратегия (управление затратами, дифференциация или фокус);
    • бизнес-цели и задачи, достижение которых необходимо поддержать технологиями.

    2. Аудит источников данных:
    • общее описание используемых технологий, систем и платформ управления данными;
    • общая оценка текущих компетенций компании, связанных с обработкой и использованием данных;
    • аудит источников данных;
    • описание текущих data-активов – источники, характеристики данных (скорость, формат, объем);
    • описать потенциальные источники dark-data в организации.

    3. Результат аудита бизнес-процессов:
    • идентифицировать и описать бизнес-процессы (в целом по организации, не менее 3-х), в которых присутствует элемент принятия решений;
    • оценка стоимости каждого бизнес-процесса и его влияния на бизнес-результат.

    Мастер Йода рекомендует:  7 сложных технологий простым языком

    4. Заключение по аудиту:
    • определить и описать, какие данные могут оптимизировать или масштабировать процесс, какие выгоды организация может получить в рамках реализации инициатив;
    • определить потенциальные точки внешней монетизации данных.

    5. Описание аналитической задачи:
    • определить бизнес-процесс для модификации с помощью технологий Big Data;
    • сформулировать критерии достижения результата;
    • идентифицировать данные (внутренние/ внешние);
    • описать структуру данных, характеристики (объем, скорость генерации).

    6. Описание структуры аналитического проекта:
    • в соответствии с методологией CRISP описать процесс решения аналитической задачи, предложить таймлайн и этапность;
    • сделать предположение, какие аналитические модели и методы обучения позволят решить поставленную задачу;
    • описать критерии качества выбранных моделей.

    7. Описание архитектуры аналитического хранилища:
    • выбрать и описать технологический стек и архитектуру решения для хранения и обработки данных, аргументировать свой выбор, указать преимущества выбранного решения и почему оно подходит под данную конкретную задачу;
    • схематично нарисовать архитектуру аналитического хранилища и потоки данных с указанием источников и приемников.

    8. Описание рисков и бизнес-результата:
    • описать риски, связанные с реализаций проекта – технические, юридические, этические;
    • сделать расчет экономического эффекта реализации проекта и оценить его влияние на организацию, персонал;
    • описать команду проекта и требуемые компетенции.

    Как начать карьеру в больших данных


    Big Data и Machine learning — это не просто модные словечки, а технологии, которые уже применяются и влияют на бизнес крупнейших компаний. Потребность в крутых специалистах растет, их зарплаты могут нам только сниться, а значит — пора бы разобраться в теме. Мы поможем: посмотрим на хайповые профессии, расскажем, где учиться и как построить карьеру в области больших данных.

    Что это вообще такое?

    Представьте, что у вас есть магазин в котором продается колбаса и хлеб. Вам известно: количество посетителей в день и что они купили. Нужно придумать, как из этих данных извлечь пользу для бизнеса. Например, узнать в какое время клиенты чаще покупают хлеб, а в какое – колбасу, чтобы обеспечить/увеличить наличие этих товаров на полках. В небольшом магазине с проходимостью 50 человек в день, можно находить связь вручную. А когда у вас супермаркет с тысячами ежедневных посетителей и миллионным ассортиментом, применяют машинное обучение, а данные становятся большими.

    Машинное обучение — совокупность методов искусственного интеллекта, используемых для автоматизации обработки данных. Здесь применяют принципы информатики и статистики для создания моделей, которые строят прогнозы на основе массивов данных. Специалисты Machine Learning создают алгоритмы, которые принимают данные и используют статистику для прогнозирования в заданном диапазоне.

    Хорошо, какие специалисты нужны?

    Junior Data Scientist

    Начинающий дата саентист занимается аналитикой небольших данных. На этом этапе научитесь писать SQL-запросы и работать с базой данных, обработкой небольших файлов и интерпретировать результаты. Средняя зарплата начинающих специалистов составляет от 60-70 тысяч рублей в месяц, неплохо!

    Data Scientist/Data Analyst

    В этой роли к анализу данных прибавляется умение предобработки массивов. Опытный дата анатилик работает с терабайтами данных, формирует их в кластеры и обрабатывает в Hadoop. После магических действий и танцев с бубном, Data Scientist интерпретирует результаты. Пример такой вакансии можно посмотреть тут. Если года три вы уже анализировали тонны информации, то можете смело себя в роли дата саентиста. Опытный специалист получает 100-150 тысяч рублей в Москве, но можно встретить цифру 200 тысяч.

    Big Data Engineer

    Эти ребята строят саму архитектуру хранилищ данных. Они не занимаются обработкой и ничего не анализируют, а следят за тем, чтобы данные надежно хранились, легко сегментировались и регулярно бэкапились. Их задача строить системы хранилищ: чтобы ничего не пропадало, нормально искалось и вовремя бэкапилось! Компании готовы платить такому специалисту в диапазоне 160-250 тысяч рублей.

    Machine Learning Engineer

    Матлаб форева! Эти специалисты занимаются построением нейросетей для обучения компьютера. Их главная задача — написание алгоритмов для автоматизации обработки данных и получения корректных выводов. Средняя з/п в Москве 100 000 – 250 000 руб.

    Business Intelligence Analy‎st

    В этой роли видят руководителя с аналитическими способностями. BI обрабатывает данные и создает стратегический анализ бизнес-процессов. Анализируя информацию, он может сделать выводы и предложить рекомендации по улучшению бизнес-модели компании. Несмотря на прямую связь с бизнесом, средняя зарплата у таких специалистов 100 000 – 160 000 руб.

    Что нужно знать?

    Из базовых знаний, которые вы получили в университете, пригодится статистика, аналитика, теория вероятностей и хорошая математическая база. Всё это нужно, чтобы строить алгоритмы, по которым компьютер будет обрабатывать данные.

    Для обработки массивов никаких космических навыков не требуется, но без хорошего знания программирования не обойтись. Для математических вычислений и построения алгоритмов пригодятся Python и R. Эти высокоуровневые языки наиболее удобны для работы с данными, вычислениями и анализом информации.

    Большие данные распределены по тысяче серверов. Поэтому чтобы быстро находить необходимые пакеты и выгружать массивы из баз, придется писать SQL-запросы. Например, смотрите вакансию разработчика SQL в Big Data и убедитесь. Без знаний в SQL не получится устроится даже джуниором. Поэтому не ленитесь: начните штурмовать книги и больше практики!

    Обучать машину вы будете не учебником по высшей математике с бубном в руках. Нужно уметь строить нейронные сети в Matlab, чтобы сделать систему самообучаемой.

    Главным инструментом в работе с Big Data считается Hadoop MapReduce. Это бесплатный инструмент, который помогает работать с аналитикой. Иногда может требоваться Spark – выполняет схожие задачи с Hadoop. Для работы со Spark, нужно уметь кодить на Java или Scala. Тут всё зависит от того, какая технология компании больше нравится. Вот еще одна вакансия для примера: BigData DevOps.

    Ок, где учиться?

    Мы просмотрели десятки вакансий и во многих так и написано, что круто бы вам иметь сертификаты с coursera, edX, Khan Academy, Stepik и других образовательных платформ. Поэтому собрали полезные курсы, которые помогут получить навыки, необходимые для работы с большими данными и просто получить более широкое представление об этом непонятном мире:

    Big Data Orientation: Microsoft Professional Program

    Курс от преподавателей Microsoft, по которому обучаются их специалисты в больших данных. Подойдет для начинающих: найдете вводные уроки про форматы данных, технологиях обработки и основы работы с базами данных.

    Analyzing Big Data with Microsoft R

    Про обработку данных с помощью R (кэп!). Изучите структуры данных, внесений изменений и составление готовых наборов для дальнейшей обработки. Научитесь писать сводные функции, визуализировать данные с помощью пакета ggplot2, создавать модели прогнозирования и оценивать их эффективность.

    Программирование на Python

    Русскоязычный курс по Python от Института биоинформатики, подойдет для начинающих: разберетесь с базовыми функциями, будет много практики (домашка наше всё) и даже получите обратную связь по сделанным работам.

    Big Data Analysis with Apache Spark

    Переходим к самому интересному! Подробно объяснят зачем нужен Apache Spark и как с его помощью анализировать данные, как изучать наборы данных, применять log-поиск, распознавать текстовые файлы и фильтровать базы.

    Hadoop. Система для обработки больших объемов данных

    Бесплатный курс от Mail.ru. Расскажут про современные методы хранения данных, обработку Big Data и обрабатывать массивы в Hadoop. Узнаете, чем занимается Hadoop — инженер и может даже попробуете!

    И еще несколько полезных платформ, которые помогут получить больше практики и подружиться с большими данными:

    DataQuest

    Платформа для практического изучения Python. Будете рассматривать занятные практические проблемы, от потребления алкоголя в мире до структуры секретных документов ЦРУ.

    DataCamp

    Тут наберетесь практики в решении задач на R: будете решать задачки на обработку данных, вспомните основы статистики и попробуете визуализировать результаты.

    И держите большущую подборку книг по теме на русском языке. Гораздо удобнее читать проверенную литературу и знать, что изучаете действительно полезные вещи и не тратите время зря. Проверено сообществом ��

    Скромные напутственные слова

    Если решитесь окунуться в мир больших данных, от вас потребуются адские труды, много упорства и большой интерес к происходящему. Не бойтесь сделать шаг на пути к перспективным технологиям, даже если кажется, что ничего не выйдет. Пройдите пару курсов, решите задачи, поучаствуйте в соревновании — и попробуйте откликнуться на вакансию в хорошей компании. В общем, пилите биг дату!

    Топ 30 Big Data инструментов для анализа данных

    Сегодня для анализа данных существуют тысячи инструментов Big Data. Анализ данных — это процесс проверки, очистки, трансформации и моделирования данных с целью обнаружения полезной информации, предложения и принятия решений. В этом посте перечислены 30 лучших инструментов для анализа данных с открытым исходным кодом, для визуализации данных, извлечения данных и баз данных.

    Инструменты Big Data с открытым исходным кодом

    1. KNIME
    Платформа KNIME Analytics является ведущим открытым решением для инноваций, основанных на данных, помогая вам выявить потенциал, скрытый в ваших данных, расширять возможности для новых идей или предсказать новые тренды.
    KNIME Analytics — это идеальный инструментарий для любого ученого-исследователя с более чем 1000 модулями, сотнями готовых к запуску примеров, широким спектром интегрированных инструментов и широчайшим выбором передовых алгоритмов.

    2. OpenRefine
    OpenRefine (ранее Google Refine) — это мощный инструмент для работы с неподготовленными данными: очистка, преобразование их из одного формата в другой, расшаривание их с помощью веб-служб. OpenRefine может помочь вам легко исследовать Big Data.

    3. R — язык программирования
    Что, если я скажу вам, что Project R, проект GNU, написан в самом R? Он в первую очередь написан на C и Fortran. И многие его модули написаны в самом R. Это бесплатный программный язык программирования и программная среда для статистических вычислений и графики. Язык R широко используется для разработки статистического программного обеспечения и анализа данных. Простота использования и масштабирование значительно повысила популярность R в последние годы.
    Помимо интеллектуального анализа данных, он предоставляет статистические и графические методы, включая линейное и нелинейное моделирование, классические статистические тесты, анализ временных рядов, классификацию, кластеризацию и другие.

    4. Orange
    Orange представляет собой визуализацию данных с открытым исходным кодом и анализ данных для новичков и экспертов, а также предоставляет интерактивные рабочие процессы с большим набором Big Data инструментов. Orange содержит в себе различные визуализации, от диаграмм разброса, гистограмм, деревьев, до дендрограмм, сетей и карт тепла.

    Подобно KNIME, RapidMiner работает через визуальное программирование и способен манипулировать, анализировать и моделировать данные. RapidMiner делает вас более продуктивными с помощью платформы с открытым исходным кодом для подготовки данных, машинного обучения и развертывания модели. Его унифицированная платформа для научных исследований данных ускоряет построение полных аналитических рабочих процессов — от подготовки данных до машинного обучения, от моделирования до развертывания — в единой среде, что значительно повышает эффективность и сокращает время, затрачиваемое на реализацию проектов в области научных исследований.

    6. Pentaho
    Pentaho устраняет барьеры, которые блокируют способность вашей организации получать ценность от всех ваших данных. Платформа упрощает подготовку и микс любых данных и включает в себя спектр инструментов для легкого анализа, визуализации, изучения, отчета и прогнозирования. Открытая, встраиваемая и расширяемая Pentaho спроектирована так, чтобы гарантировать, что каждый член вашей команды — от разработчиков до бизнес-пользователей — может легко перевести данные в стоимость.

    7. Talend
    Talend является ведущим поставщиком программного обеспечения для интеграции с открытым исходным кодом на предприятия, ориентированные на данные. Наши клиенты соединяются где угодно, с любой скоростью. Talend используется в Big Data, в 5 раз быстрее и с 1/5-й стоимостью.

    8. Weka
    Weka, программное обеспечение с открытым исходным кодом, представляет собой набор алгоритмов машинного обучения для задач интеллектуального анализа данных и Big Data. Алгоритмы могут быть применены непосредственно к набору данных или вызваны из вашего собственного кода JAVA. Он также хорошо подходит для разработки новых алгоритмов машинного обучения, поскольку он полностью реализован на языке программирования JAVA, а также поддерживает несколько стандартных задач интеллектуального анализа данных.
    Для тех, кто не знаком с Java, Weka с ее графическим интерфейсом обеспечивает самый простой переход в мир Data Science. Будучи написанными на Java, те, у кого есть опыт Java, могут также использовать библиотеку в своем коде.

    9. NodeXL
    NodeXL — это программное обеспечение для визуализации и анализа данных взаимоотношений и сетей. NodeXL обеспечивает точные вычисления. Это бесплатный (не профессиональный) и программный анализ и визуализация с открытым исходным кодом. Это один из лучших статистических инструментов для анализа данных, который включает в себя расширенные показатели сети, доступ к поставщикам данных сетей и автоматизацию.

    10. Gephi
    Gephi также представляет собой программный пакет для анализа и визуализации с открытым исходным кодом, написанный на Java на платформе NetBeans. Подумайте о гигантских картах взаимоотношений, которые представляют связанные соединения или друзей из Facebook. Gephi работает в этом направлении, предоставляя точные вычисления.

    Big data инструменты для визуализации данных

    11. Datawrapper
    Datawrapper — это инструмент визуализации данных для создания интерактивных графиков. После того, как вы загрузите данные из файла CSV / PDF / Excel или вставьте его прямо в поле, Datawrapper создаст планку, линию, карту или любую другую связанную визуализацию. Графики Datawrapper могут быть встроены в любой веб-сайт или CMS через код вставки. Очень много новостных организаций используют Datawrapper для встраивания живых графиков в свои статьи. Он очень прост в использовании и создает эффектную графику.

    12. Solver
    Solver специализируется на предоставлении финансовой отчетности мирового уровня, составлении бюджетов и анализе с помощью кнопочного доступа ко всем источникам данных, которые обеспечивают прибыльность всей компании. Solver предоставляет BI360, который доступен для облачного и локального развертывания, сосредоточив внимание на четырех ключевых областях аналитики.

    13. Qlik
    Qlik позволяет создавать визуализации, информационные панели и приложения, которые отвечают на наиболее важные вопросы вашей компании. Теперь вы можете увидеть всю историю, которая находится в ваших данных.

    14. Tableau
    Tableau упрощает визуализацию в элегантном и интуитивно понятном инструменте. Он исключительно эффективен в бизнесе, потому что он передает информацию через визуализацию данных. В аналитическом процессе визуальные эффекты Tableau позволяют быстро исследовать гипотезу, проверить вашу гипотезу или просто изучить данные, прежде чем приступить к подробному анализу.

    15. Таблицы Google Fusion
    Таблицы Google Fusion более продвинутые таблицы похожие на Spreadsheets. Таблицы Google Fusion — это невероятный инструмент для анализа данных, big data визуализации и отображения. Неудивительно, что невероятное картографическое программное обеспечение Google играет большую роль в продвижении этого инструмента. Возьмем, к примеру, эту карту, чтобы посмотреть на платформы добычи нефти в Мексиканском заливе.

    16. Infogram
    Infogram предлагает более 35 интерактивных карт и более 500 карт, которые помогут вам визуализировать ваши данные красиво. Создайте множество диаграмм, включая столбцы, bar, pie, или облака слов. Вы даже можете добавить карту в свою инфографику или отчет, чтобы действительно произвести впечатление на вашу аудиторию.

    Сентимент анализ текста

    17. Opentext
    Модуль анализа Sentiment OpenText — это специализированный механизм классификации, используемый для идентификации и оценки субъективных шаблонов и выражений чувств в текстовом контенте. Анализ выполняется на уровне темы, предложения и документа и нацелен на то, чтобы определить, являются ли части текста фактическими или субъективными, а в последнем случае, если мнение, выраженное в этих частях контента, является положительным, отрицательным, смешанным или нейтральным.

    18. Semantria
    Semantria — это инструмент, который предлагает уникальный сервисный подход, собирая тексты, твиты и другие комментарии от клиентов и тщательно анализируя их, чтобы получить эффективные и ценные идеи. Semantria предлагает текстовый анализ через плагин API и Excel. Он отличается от Lexalytics тем, что он предлагается через плагин API и Excel, и в нем он включает большую базу знаний и использует глубокое обучение.

    19. Trackur
    В автоматическом анализе настроений Trackur просматривается конкретное ключевое слово, которое вы контролируете, а затем определяет, является ли настроение по отношению к этому ключевому слову положительным, отрицательным или нейтральным. Это то что отличает Trackur от остальных. Он может использоваться для мониторинга всех социальных сетей и основных новостей, для получения информации о руководителях посредством трендов, поиска ключевых слов, автоматизированного анализа настроений и оценки влияния.

    20. SAS sentiment analysis
    SAS sentiment analysis автоматически извлекает настроения в реальном времени или в течение определенного периода времени с уникальной комбинацией статистического моделирования и методов обработки естественного языка на основе правил. Встроенные отчеты показывают образцы и подробные реакции.
    С текущими оценками вы можете совершенствовать модели и корректировать классификации, чтобы отражать возникающие темы и новые термины, относящиеся к вашим клиентам, организации или отрасли.

    21. Opinion Crawl
    Opinion Crawl — это сентимент анализ в Интернете для текущих событий, компаний, продуктов и людей. Opinion Crawl позволяет посетителям оценивать веб-настроения по теме — человеку, событию, компании или продукту. Вы можете ввести тему и получить специальную оценку. Для каждой темы вы получаете круговую диаграмму, показывающую текущие настроения в реальном времени, список последних заголовков новостей, несколько уменьшенных изображений и облако тегов ключевых семантических понятий, которые публика связывает с объектом. Концепции позволяют вам видеть, какие проблемы или события приводят в чувство положительным или отрицательным образом. Для более глубокой оценки веб-сканеры найдут последнее опубликованное содержание по многим популярным темам и текущим публичным вопросам и посчитают для них настроения на постоянной основе. Затем в сообщениях в блоге будет показана тенденция настроений с течением времени, а также отношение «Позитивное отношение к отрицанию».

    Big data инструменты извлечения данных или парсеры

    22. Octoparse
    Octoparse — это бесплатный и мощный инструмент, который используется для извлечения практически всех видов данных, которые вам нужны с веб-сайта. Вы можете использовать Octoparse для копирования веб-сайта с его обширными функциональными возможностями. Его пользовательский интерфейс с использованием курсора мыши помогает не программистам быстро привыкнуть к Octoparse. Это позволяет вам захватить весь текст с сайта с помощью AJAX, Javascript и, таким образом, вы можете загрузить практически весь контент сайта и сохранить его в виде структурированного формата, такого как EXCEL, TXT, HTML или ваши базы данных.

    23. Content Grabber
    Content Graber — это программное обеспечение для сканирования в Интернете, ориентированное на предприятия. Он может извлекать контент практически с любого веб-сайта и сохранять его в виде структурированных данных в выбранном вами формате, включая отчеты Excel, XML, CSV и большинство баз данных.
    Он более подходит для людей с передовыми навыками программирования, поскольку он предлагает множество мощных скриптовых редакций, отладочных интерфейсов для нуждающихся людей. Пользователям можно использовать C# или VB.NET для отладки или записи сценария для управления процессом обработки обхода.

    24. Import.io
    Import.io — это web инструмент для извлечения данных, который позволяет извлекать информацию с сайтов. Просто выделите, что вам нужно, и Import.io проведет вас и «узнает» то, что вы ищете. Оттуда Import.io будет копать, извлекать данные для анализа или экспорта.

    25. Parsehub
    Parsehub — отличный веб-краулер, который поддерживает сбор данных с веб-сайтов, использующих технологии AJAX, JavaScript, куки и т. Д. Его технология машинного обучения может читать, анализировать, а затем преобразовывать веб-документы в соответствующие данные. В качестве бесплатного программного обеспечения вы можете создать не более пяти проектов для публикации в Parsehub.

    26. Mozenda
    Mozenda — это служба веб-поиска. Она предоставляет множество полезных функций для извлечения данных. Пользователям будет разрешено загружать извлеченные данные в облачное хранилище.

    27. Scraper
    Scraper — это расширение Chrome с ограниченными возможностями извлечения данных, но оно полезно для онлайн-исследований и экспорта данных в электронные таблицы Google. Этот инструмент предназначен как для новичков, так и для экспертов, которые могут легко копировать данные в буфер обмена или хранить их в электронных таблицах с использованием OAuth. Scraper — это бесплатный инструмент для веб-поиска, который работает прямо в вашем браузере и автоматически генерирует XPath для определения URL-адресов.

    Наборы данных или datasets в Big Data

    28. Data.gov
    Правительство США пообещало сделать доступными все правительственные данные в Интернете. Этот сайт является первым этапом и выступает в качестве портала для всех видов удивительной информации обо всем: от климата до преступления.

    29. Бюро переписи населения США
    Бюро переписи населения США представляет собой обширную информацию о жизни граждан США, охватывающих данные о населении, географические данные и образование.

    30. Всемирный информационный бюллетень ЦРУ
    World Factbook предоставляет информацию об истории, людях, правительстве, экономике, географии, коммуникациях, транспорте, военных и транснациональных проблемах для 267 мировых организаций.

    31. PubMed
    PubMed, разработанный Национальной медицинской библиотекой (NLM), предоставляет бесплатный доступ к MEDLINE, базе данных более 11 миллионов библиографических ссылок и рефератов из почти 4500 журналов в области медицины, сестринского дела, стоматологии, ветеринарии, аптеки, систем здравоохранения и доклинических наук. PubMed также содержит ссылки на полнотекстовые версии статей на сайтах участвующих издателей. Кроме того, PubMed обеспечивает доступ и ссылки на интегрированные базы данных молекулярной биологии, поддерживаемые Национальным центром биотехнологической информации (NCBI). Эти базы данных содержат последовательности ДНК и белка, 3-D данные структуры белка, наборы данных обследований популяций и сборки полных геномов в интегрированной системе. В PubMed добавляются дополнительные библиографические базы данных NLM, такие как AIDSLINE. PubMed включает в себя «Old Medline». «Old Medline» охватывает 1950-1965 годы. (Обновляется ежедневно)

    Автор статьи: Nora Choi, Octopus Data Inc.

    Добавить комментарий Отменить ответ

    Для отправки комментария вам необходимо авторизоваться.

    Добавить комментарий