Zašto Big podataka za budućnost i puno novca
Formiranje / / December 19, 2019
već nije, a ne devedesetih i sada počinje nula kada je mogao izabrati bilo koju profesiju i uspjeti. Tržište je zasićeno sa stručnjacima i početi s self-pobjede lov bez razloga. Nakon što je sjedio za par noći na internetu, a nakon što je pažljivo razmotriti sve nastajanju IT trendove, odlučio sam se fokusirati na velikim podataka. To je prilično mlada tehnologija, koji se smatra vrlo obećavajuće i relevantni u budućnosti, i što je najvažnije - to je samo počne stvarno zamah. S mišlju „Da, to je to!” Otišao sam razumjeti ono što je sve o tome.
Što je veliki podataka
Pojam „veliki podatke” sve to čuo, ali točan smisao u njemu ulaganje samo nekoliko. Zapravo, koncept velikih podatkovnih objedinjuje ne samo količina informacija, ali i njihova obrada tehnologije, kao i metode inteligencije, za koje sve i nogama.
Bitna stvar ovdje je da je informacija ne samo puno: volumen stalno i brzo raste, s podacima često je nestrukturirani i heterogen. Oni uključuju tekstove, slike, razne statistike: svjedočanstvo nosive naprava i nadzorne kamere za snimanje aktivnosti korisnika na društvenim mrežama. Do i velikih podataka računa mogu biti uglavnom ništa.
Iz potpuno besmislena na prvi pogled, protok informacija ne samo da može dobiti korisne informacije, ali i predvidjeti budućnost na temelju tih događaja ili promjene u ponašanju. To je ono što se smatra adut velikih podataka, po kojima se može primijeniti u svim područjima našeg života.
Kao primjere možemo prisjetiti Google studiju, koja je pokušala u 2009. godini na povijesti pretraživanja naših korisnika predvidjeti širenje pandemije gripe, kao i Microsoft, koji je u 2013. godini bio je u stanju identificirati nuspojave lijekova prije nego što je relevantno medicinsko instance.
Tko i zašto nam je potrebna velika podatke
Medicina i znanost dolaze u obzir kad je u pitanju korištenje velikih podataka, ali da se na neki Istraživanje Projekt čovjek na ulici je jednostavno nerealno, dakle, tražiti masivniji i komercijalno održiva sfera. Srećom, u poslovnom i marketing, potreba za velikim podataka uopće nije manje. Oni su izravno povezani s dobiti, a njihova analiza su plaćeni jako dobar novac.
Mogućnost korištenja velikih podatke za predviđanje događaja ili ponašanja - je sveti gral marketinga.
Ne znajući, potrošači će generirati mnogo informacija koje je pismen, obrada i analiza postaje moćan alat utjecaja. Poslovni vlasnici na taj način može uštedjeti na oglašavanje, obraćajući se samo ciljanu publiku, mediji će biti u mogućnosti ponuditi korisnicima zainteresirani za njihov sadržaj, i pohranjuje povećanje prodaje, što je izazvalo kupaca polaznik proizvodi.
Iako je to samo nekoliko došla. Paradoks leži u činjenici da je količina podataka već akumulirane, i stalno raste, a stručnjaci koji će biti u mogućnosti da ih analizirati i izvući vrijedne informacije iz kaotičnog mase, vrlo, vrlo malo. Ova igra u našim rukama, zbog velike analize podataka se može naučiti.
Kako postati stručnjak u velikoj podataka
Ako ne slobodno šest godina studirati na sveučilištu (i mi ih nemate), a zatim samo jedan način: intenzivni tečajevi. Google SERP na zahtjev «veliki podatke vježbanja Moskvu‘me je dovela na stranice obrazovnog projekta nova zanimanja Lab, gdje se sada nalazi petina set za predmet’na velikim stručnjakom podataka».
Mi se ne sviđa teorije i uvijek gledati prema naprijed u praktične nastave, tako da sam bio privučen nestandardne programa obuke, fokus je pomaknut na stranu praksi. Slažem se, puno ljepše riješiti stvarne probleme života, a ne dosadno primjere iz udžbenika.
Što bi naučili
Za tri mjeseca nastavnika s iskustvom u velikim poduzećima, s primjerima iz stvarnog života će nas naučiti kako riješiti najčešćih problema velikog svijeta podataka. Obrazovanje je podijeljen u dvije faze: rad s podacima i rad sa se sustavima.
U prvom modulu, praćenje događaja, algoritmi detaljno analizirani i ponašanje ljudi na internetu. Ispada da se mogu koristiti za praćenje karakteristike oko 2000, među kojima, osim banalne spolu i dobi, postoje osobni interesi, bračni status, i još mnogo toga.
Drugi modul je posvećen preporuka sustavi su važan dio velikog podataka. Mi ne primijetiti, ali oni su svuda oko nas. Društvene mreže nude prijatelje, šoping preporučiti srodnih proizvoda i glazbene usluge - nove izvođače. Pravi korist za ljude, koji po svemu sudeći poput magije, u stvari, rezultat napornog rada i strojnog učenja.
ukupno Program kolegija opis svih lekcija malo zastrašujuće volumen: još uvijek moraju naučiti jako, jako puno. Međutim, s obzirom na činjenicu da je teorija popraćena raznim vježbama, to nije tako strašno.
U samo tri mjeseca ćemo morati napraviti 12 laboratorija, od kojih je na temelju stvarnih problema u životu.
Od jednostavnih do složenih instruktora naučiti sve što vam je potrebno u radu, i uz pomoć domaćih zadaća provjeriti koliko dobro internalizirane materijala.
Odmah morate naštimati na neke ozbiljan posao. Će sudjelovati u tri puta tjedno po tri sata. Osim toga, morate naći vremena da to laboratorijski rad i ponavljanje materijala. Intenzivna je zamišljen kao oflayn-, i on-line nastava, pa je dostupan ne samo za Moskovljani.
Za mene je važno da to nije bilo tamo dva tjedna tečaj s dodjelom beskoristan potvrde. Intenzivni Program je osmišljen na takav način da daju diplomanata primarne iskustvo rješenja raznovrsne zadatke i osigurati znanja koja će vam pomoći nositi se s novim izazovima i razviti vještine.
Kako započeti i što vam je potrebno da bi mogli
Sljedeći tečaj počinje 5. listopada, ali može biti napisan danas. Preostalo do početka vremena može se koristiti za podići svoje sposobnosti, jer studenti trebaju neko iskustvo u IT.
Nužno moraju znati Python ili neki drugi programski jezik visoke razine, biti u mogućnosti da rade sa SQL i kretanje u Linuxu. Statistika također su vrlo dobrodošli i razumijevanje teorije vjerojatnosti. Za one koji će samo osvježiti svoje znanje, prije glavnog jela održat će se intensives Python, Linux i matematičke statistike.
Ako ste, poput mene, nisu vrlo jaki u sve to, sjesti za učenje bolje sada, jer nakon početka slobodnog vremena, najvjerojatnije, neće, i bez znanja o osnovama ne uče van. To je bilo u upozorenju fer nova zanimanja Lab odmah.
Možda veliki podataka na prvi pogled može činiti komplicirano, ali je proces učenja - vremena, ali se isplati. To je velika šansa da postane tražen stručnjak u unosan i još nenastanjeni tržištu. Nepotrebno je reći, da je grijeh ne koristiti ih?
Pa, dok sam osvježavanje memorije Python znanje proučavajući statistike, i gledati prema naprijed u jesen.
Prijaviti za sudjelovanje u intenzivnom