מדוע נתונים גדולים לעתיד והרבה כסף
יוצרים / / December 19, 2019
לא בשנות התשעים כבר לא החלו כבר עכשיו אפס כשזה יכול לבחור בכל מקצוע ולהצליח. השוק רווי מומחים מלכתחילה סיבה לתפוס שום תבוסה עצמית. לאחר שישב במשך כמה לילות באינטרנט, ולאחר לשקול בזהירות את כל המתעוררים IT-המגמות, החלטתי להתמקד נתונים גדולים. זוהי טכנולוגיה צעירה יחסית, אשר נחשב מבטיח מאוד ורלוונטי בעתיד, והכי חשוב - זה רק מתחיל באמת לצבור תאוצה. עם המחשבה, "כן, כי הוא זה!" הלכתי כדי להבין מה זה כל העניין.
מהו נתונים גדולים
המונח "נתונים גדולים" שמע את כל זה, אבל את המשמעות הנכונה בה משקיעה רק כמה. למעשה, הרעיון של משלב נתונים גדול לא רק את היקף המידע, אלא גם טכנולוגיית העיבוד שלה, כמו גם שיטות של מודיעין, אשר כל ואת הרגליים.
הנקודה החשובה כאן היא שהמידע הוא לא רק הרבה: נפחו כל הזמן, הולכת וגדלה, עם נתונים הוא לעתים קרובות לא מובנה ו הטרוגנית. אלה כוללים טקסטים, תמונות, הסטטיסטיקה השונה: עדותו של הגאדג'טים לביש ומצלמות מעקב לפעילויות המשתמשים שיא ברשתות חברתיות. By ונתוני חשבון גדולים יכולים להיות כל דבר בדרך.
מנקודה חסרת היגיון לחלוטין במבט ראשון, את זרימת המידע לא יכולה רק לקבל מידע שימושי, אלא גם לחזות את העתיד המבוסס על אירועים או שינויים אלה בהתנהגות. זה מה נחשב הקלף המנצח של נתונים גדולים, שבאמצעותו הם יכולים להיות מיושמים בכל תחומים חי.
כדוגמאות נוכל להיזכר במחקר גוגל, אשר ניסה בשנת 2009 על ההיסטוריה של חיפושים של המשתמשים שלנו לנבא התפשטות מגיפת שפעת, כמו גם מיקרוסופט, אשר בשנת 2013 היה מסוגל לזהות את תופעות הלוואי של תרופות לפני הרפואיים הרלוונטיים מקרים.
מי ולמה אנחנו צריכים נתונים גדולים
ברפואה ובמדע לבוא בחשבון כאשר מדובר בשימוש בנתונים גדולים, אבל כדי להגיע לאיזה גבר פרויקט המחקר ברחוב מציאותי פשוט, ולכן, לחפש יותר מסיבי מסחרי בתחום. למרבה המזל, בעסק ושיווק, את צורך הנתונים גדולים הוא בכלל לא פחות. הם מחוברים ישירות עם רווח, והניתוח שלהם משולמים כסף טוב מאוד.
האפשרות של שימוש בנתונים גדולים לאירועי תחזית או התנהגות - היא הגביע הקדוש של שיווק.
מבלי לדעת זאת, הצרכנים יפיק הרבה מידע כי הוא יודע קרוא וכתוב, עיבוד וניתוח הופך לכלי רב עוצמה של השפעה. בעלי עסקים ובכך יכולים לחסוך על פרסום, פונים לקהל היעד שלה בלבד, התקשורת תוכל משתמשי הצעת מעונייני התוכן שלהם, וחנויות מכירות להגדיל, מה שגרם דיילת קונים מוצרים.
אמנם זה רק כמה בא. שקרי הפרדוקס בעובדה כי כמות הנתונים שהצטברה כבר, וכל זמן הולכים וגדל, אך המומחים מי יוכל לנתח אותם ולחלץ מידע רב ערך מן המונית כאוטי, מאוד, מאוד מעט. מחזות זה לידיים שלנו, בגלל ניתוח נתונים גדולים ניתן ללמוד.
כיצד להפוך מומחה נתונים גדולים
אם לא בחינם שש שנים ללמוד באוניברסיטה (ואנחנו לא צריכים אותם), אז רק דרך אחת: קורסים אינטנסיביים. Google SERP על פי בקשת «נתונים גדולים אימון במוסקבה 'הובילו אותי לאתר האינטרנט של הפרויקט החינוכי Lab מקצועות החדש, במקום שבו נמצא עכשיו הוא קבוצה חמישית לקורס'על מומחה נתונים גדול».
אני לא אוהב את התאוריה ותמיד מצפה השיעורים המעשיים, כך נמשכתי על ידי תכנית אימונים שאינם סטנדרטית, המוקד מוסט לצד התרגול. מסכים, הרבה יותר נחמד כדי לפתור את הבעיות האמיתיות של החיים, לא משעמם דוגמאות מספרי הלימוד.
מה ללמוד
עבור מורי השלושה חודשים עם ניסיון בחברות גדולות, עם דוגמאות מן החיים אמיתיים ילמד אותנו לפתור את הבעיה הנפוצה ביותר של עולם נתונים גדול. החינוך מחולק לשני שלבים: עבודה עם נתונים ועבודה עם מערכות המלצה.
במודול הראשון, אלגוריתמים מעקב אירוע ניתח בפירוט, וההתנהגות של אנשים באינטרנט. מתברר כי הם יכולים לשמש כדי לפקח על המאפיינים של כ 2000, ביניהם, בנוסף מין בנאלי וגיל, ישנם אינטרסים אישיים, מצב משפחתי ועוד.
המודול השני מוקדש מערכות המלצה הוא חלק חשוב של נתונים גדולים. אנחנו לא שמים לב, אבל הם כולם סביבנו. רשתות חברתיות מציעות חברים, קניות באינטרנט ממליץ מוצרים קשורים, שירותי מוזיקה - אמנים חדשים. יתרון אמיתי של העם, אשר על ידי נראה כמו קסם, למעשה, התוצאה של למידת עבודה ומכונית קשות.
הכל תוכנית הקורס תיאור של כל לקחים קצת מפחיד נפח: עדיין צריך ללמוד מאוד, מאוד. עם זאת, לאור העובדה כי התיאוריה מלווה במגוון תרגילים מעשיים, זה לא כל כך מפחיד.
תוך שלושה חודשים נצטרך לעשות 12 מעבדות, שכל אחת מהן מבוססת על הבעיות האמיתיות של החיים.
מן הפשוט אל מדריכים מורכבים ללמד מה שאתה צריך אולי בעבודה, ועם העזרה של שיעורי בית כדי לבדוק באיזו מידה הפנים חומר.
מיד אתה צריך להתכוונן קצת עבודה רצינית. אעסוק שלוש פעמים בשבוע במשך שלוש שעות. חוץ מזה אתה צריך למצוא זמן כדי לעשות את העבודה במעבדה וחזרתיות של חומר. נמרץ נועד לשמש oflayn-, ועל שורת כיתות, כך נגישות לא רק עבור Muscovites.
בשבילי זה חשוב כי הוא לא מופיע שם שום קורס של שבועות עם המשימה של תעודה חסרת תועלת. תכנית אינטנסיבית מעוצבת באופן להקנות לבוגרי פתרונות הניסיון הראשוניים משימות מגוונות ולספק את הידע שיעזור להתמודד עם האתגרים המתעוררים לפתח מיומנויות.
איך להתחיל ומה אתה צריך להיות מסוגל
הקורס הבא מתחיל ב -5 באוקטובר, אך הם עשויים להיכתב עכשיו. שנותר עד שעת ההתחלה יכולה לשמש כדי למשוך את היכולות שלך, כי התלמידים צריכים קצת ניסיון בתחום ה- IT.
בהכרח צריך לדעת Python או שפת תכנות עילית אחרת, תוכל לעבוד עם SQL ו לנווט ב- Linux. סטטיסטיקות הן גם מאוד בברכה והבנה של תורת ההסתברות. למי יהיה רק לרענן ידע כי, לפני המנה העיקרית יתקיים ביום אינטנסיב Python, לינוקס, ו סטטיסטיקה מתמטית.
אם אתם, כמוני, הם לא חזקים מאוד בכל זה, כדי לשבת על למידה יותר טוב עכשיו, כי לאחר תחילת זמן פנוי, ככל הנראה, לא יהיה, ושלא בידיעתו של היסודות ללמוד לא החוצה. זה היה האזהרה ההוגנת Lab המקצועות החדש מייד.
אולי הנתונים הגדולים במבט הראשון אולי נראים מסובכים, אבל בתהליך של למידה - זמן רב, אבל שווה את זה. זוהי הזדמנות מצוינת להפוך מבוקש המומחה משתלם עדיין פנוי בשוק. למותר לציין, כי החטא לא להשתמש בהם?
ובכן, בזמן שאני לרענן את ידע Python זיכרון, לומד סטטיסטיקה, ומצפה בסתיו.
החל להשתתף נמרץ