Kāpēc Big Dati par nākotni un daudz naudas
Formēšana / / December 19, 2019
nav jau un ne deviņdesmito pat tagad sāk nulle, ja tā varētu izvēlēties jebkuru profesiju un gūt panākumus. Tirgus ir piesātināts ar speciālistiem un sākt ar sevi-defeating fiksācijai bez iemesla. Pēc sēdes pāris naktis internetā, un tam rūpīgi apsvērusi visas jaunās tirgus ekonomikas IT tendencēm, es nolēmu koncentrēties uz lieliem datiem. Tas ir diezgan jauna tehnoloģija, kas tiek uzskatīts par ļoti daudzsološa un noderīgi nākotnē, un pats galvenais - tas tikai sāk patiešām paātrināties. Ar domu, "Jā, tas ir!" Es devos, lai saprastu, kas tas ir par.
Kas ir liels datu
Termins "Liels dati" dzirdēja to visu, bet pareizs nozīme tajā ieguldot tikai daži. Faktiski jēdziens lielo datu apvieno ne tikai apjoma informāciju, bet arī tās apstrādes tehnoloģijas, kā arī metodes, izlūkošanas, kurām visiem un kustībā.
Svarīgi ir tas, ka informācija ir ne tikai daudz: tā apjoms nemitīgi un strauji augošs, ar datiem, bieži vien ir nestrukturēta un neviendabīga. Tie ietver tekstus, attēlus, dažādu statistiku: liecību valkājamo sīkrīkus un novērošanas kameras, lai reģistrētu lietotāju aktivitātēm sociālajos tīklos. Ar un liela konta dati var būt vispār neko.
No pilnīgi bezjēdzīga pēc pirmā acu uzmetiena, informācijas plūsma var ne tikai iegūt noderīgu informāciju, bet arī paredzēt nākotni, balstoties uz šiem notikumiem vai izmaiņām uzvedībā. Tas ir, kas tiek uzskatīts trumpis lielu datu, ar kuriem viņi var piemērot visās mūsu dzīves jomās.
Kā piemēru varam atcerēties Google pētījumu, kas mēģinājis 2009. gada vēsturē mūsu lietotāju meklējumiem, lai prognozētu izplatību gripas pandēmiju, kā arī Microsoft, kas 2013. gadā varēja identificēt blakusparādības narkotiku pirms attiecīgā medicīniskā gadījumi.
Kas un kāpēc mums ir nepieciešams liels datu
Medicīna un zinātne nāk prātā, kad runa ir par izmantošanu lielo datus, bet, lai saņemtu kādu Pētījumi Projektu cilvēks uz ielas ir vienkārši nereāli, tādēļ meklēt masīvāks un komerciāli dzīvotspējīga sfēra. Par laimi, uzņēmējdarbībā un tirdzniecībā, nepieciešamība pēc lieliem datu nemaz nav mazāk. Tie ir tieši saistīti ar peļņu, un to analīze maksā ļoti labu naudu.
Izmantot lielas datu prognozēt notikumu vai uzvedību iespēja - ir svēts grail mārketingu.
Nezinot to, patērētājiem radīs daudz informācijas, kas ir izglītots, apstrāde un analīze kļūst spēcīgs instruments ietekmes. Tādējādi Uzņēmumu īpašnieki var ietaupīt uz reklāmu, risinot tikai tās mērķauditoriju, mediji spēs piedāvā lietotājiem ir ieinteresēti to saturu, un saglabā palielināt pārdošanas apjomu, liekot pircējiem pavadonis produktiem.
Lai gan tas ir tikai daži nāca. Šis paradokss slēpjas faktā, ka datu apjoms jau ir uzkrājušas, un pastāvīgi pieaug, bet eksperti kurš varētu analizēt tos un iegūt vērtīgu informāciju no haotiskās masas, ļoti, ļoti maz. Šī lugas uz mūsu rokās, jo lielu datu analīzi var iemācīties.
Kā kļūt par speciālistu lielā datu
Ja jums nav brīvi sešus gadus mācīties universitātē (un mums nav viņiem), tad tikai viens veids: intensīvie kursi. Google SERP pieprasījuma «lielie dati mācību Maskavu" lika man tīmekļa vietnē izglītības projekta Jaunā Profesijas Lab, kur pašlaik pastāv piektā komplekts kursu "par lielu datu speciālists».
Man nepatīk teoriju un vienmēr ceram uz praktiskām nodarbībām, tāpēc man bija piesaistījis ar nestandarta apmācības shēmas, fokuss tiek pārvietoti uz pusi praksē. Piekrītu, ir daudz jaukāk atrisināt reālas problēmas dzīvē, ne garlaicīgi piemērus no mācību grāmatām.
Ko mācīties
Par trim mēnešiem, skolotāji ar pieredzi lieliem uzņēmumiem, ar piemēriem no reālās dzīves mācīs mūs, lai atrisinātu lielāko kopējo problēmu lielo datu pasaulē. Izglītība ir sadalīts divos posmos: strādājot ar datiem un darbu ar recommender sistēmām.
Pirmajā modulī notikumu uzskaites algoritmi sīki analizēti un cilvēku uzvedību internetā. Izrādās, ka tās var izmantot, lai uzraudzītu īpašības aptuveni 2000, no kuriem papildus banāls dzimumu un vecumu, ir personīgās intereses, ģimenes stāvoklis, un vairāk.
Otrais modulis tiek veltīta ieteikuma sistēmām ir svarīga daļa no lielas datu. Mums nav paziņojumu, bet tie ir mums visapkārt. Sociālie tīkli piedāvā draugus, tiešsaistes iepirkšanās ieteiktu saistītos produktus un mūzikas pakalpojumi - jaunus māksliniekus. Īsta labumu cilvēkiem, ko izskatās, piemēram, burvju, patiesībā, rezultāts smaga darba un mašīnu apmācības.
kopsumma kursu programma apraksts par visiem nodarbības nedaudz biedējoša tā apjomu: vēl mācīties ļoti, ļoti daudz. Tomēr, ņemot vērā to, ka teorija ir pievienots dažādiem praktiskiem uzdevumiem, tas nav tik biedējoši.
Tikai trīs mēnešu laikā mums būs jāveic 12 laboratorijas, no kurām katra ir balstīti uz reālajām problēmām dzīvē.
No vienkāršām līdz sarežģītām instruktori viss, kas jums var būt nepieciešams darbā, un ar palīdzību mājasdarbu, lai pārbaudītu, cik labi internalizēti materiālu.
Uzreiz jums ir nepieciešams, uzgriezt uz kādu nopietnu darbu. Iesaistīsies trīs reizes nedēļā, trīs stundas. Plus jums ir jāatrod laiks, lai to laboratorijas darbu un atkārtošanos materiāla. Intensīva ir veidota kā oflayn-, un on-line nodarbības, tāpēc ir pieejams ne tikai maskaviešiem.
Man tas ir svarīgi, ka tā vairs nav tur divu nedēļu kurss ar uzdevumā bezjēdzīgi sertifikātu. Intensīva programma ir izstrādāta tādā veidā, lai dotu absolventus primārās pieredzes risinājumi dažādi uzdevumi un sniedz zināšanas, kas palīdzēs tikt galā ar jauniem izaicinājumiem un attīstīt prasmes.
Kā sākt un to, kas jums ir nepieciešams, lai varētu
Nākamais kurss sākas 5. oktobrī, bet var rakstīt tagad. Atlikušais līdz starta laiku var izmantot, lai parādītu savas prasmes, jo studentiem ir nepieciešams zināma pieredze IT.
Noteikti jāzina Python vai citu augsta līmeņa programmēšanas valoda, varēs strādāt ar SQL un pārvietotos Linux. Statistika ir arī ļoti laipni un izpratni par varbūtības teoriju. Tiem, kas būs tikai atsvaidzināt šīs zināšanas, pirms pamatēdiena notiks intensives Python, Linux un matemātiskā statistika.
Ja jūs, piemēram, man, nav ļoti spēcīga visu, sēdēt uz mācībām labāk tagad, jo pēc sākuma brīvā laika, visticamāk, nebūs, un bez zināšanām par pamatiem, lai uzzinātu, kas nav out. Tas bija New Profesijas Lab taisnīgu brīdinājuma uzreiz.
Iespējams, lielie dati pēc pirmā acu uzmetiena var šķist sarežģīta, bet process mācīšanās - laikietilpīga, bet tā vērts. Šī ir lieliska iespēja kļūt par noejošs eksperts ienesīgs un kā vēl nav aizņemts tirgus. Lieki piebilst, ka grēks neizmantot tos?
Nu, bet es atsvaidzināt atmiņas Python zināšanas, pētot statistiku, un ceram uz rudenī.
Piesakies piedalīties intensīvā