Warum Big Data für die Zukunft und eine Menge Geld
Forming / / December 19, 2019
nicht den neunziger Jahren schon und nicht einmal beginnen jetzt Null, wenn es jeden Beruf wählen könnten und erfolgreich zu sein. Der Markt ist mit Spezialisten gesättigt und mit einem selbstzerstörerischen Fang ohne Grund zu beginnen. für ein paar Nächte im Internet nach dem Sitzen und haben sorgfältig alle neuen IT-Trends betrachtet, habe ich beschlossen, auf große Datenmengen zu konzentrieren. Dies ist eine ziemlich junge Technologie, die und relevant für die Zukunft wird sehr angesehen ist vielversprechend, und vor allem - es beginnt erst richtig in Fahrt zu sammeln. Mit dem Gedanken, „Ja, das ist es!“, Ging ich zu verstehen, was es auf sich hat.
Was ist groß Daten
Der Begriff „Big Data“, hörte sie alle, aber die richtige Bedeutung in nur ein paar zu investieren. In der Tat, das Konzept der großen Daten kombinieren nicht nur die Menge an Informationen, sondern auch die Verarbeitungstechnologie, sowie Methoden der Intelligenz, für die alle und zu Fuß.
Der wichtige Punkt hier ist, dass die Informationen nicht nur eine Menge: sein Volumen konstant und schnell wachsend, mit Daten ist oft unstrukturiert und heterogen. Dazu gehören Texte, Bilder, die verschiedenen Statistiken: das Zeugnis von tragbaren Geräten und Überwachungskameras zur Aufzeichnung von Benutzeraktivitäten in sozialen Netzwerken. Im Großen und Ganzen Kontodaten können in der Regel alles sein.
Aus einem völlig sinnlos auf den ersten Blick kann der Informationsfluss nicht nur nützliche Informationen erhalten, sondern auch die Zukunft auf diese Ereignisse oder Veränderungen im Verhalten basierend vorherzusagen. Dies ist, was die Trumpfkarte von großen Daten betrachtet wird, mit denen sie in allen Bereichen unseres Lebens angewandt werden.
Als Beispiele können wir die Google Studie erinnern, die über die Geschichte der Suchanfragen unserer Nutzer im Jahr 2009 versucht, vorherzusagen die Ausbreitung einer Influenza-Pandemie sowie Microsoft, die im Jahr 2013 war in der Lage, die Nebenwirkungen von Medikamenten, vor dem zuständigen medizinischen zu identifizieren Instanzen.
Wer und warum brauchen wir große Daten
Medizin und Wissenschaft in den Sinn kommen, wenn es um die Verwendung von großen Daten geht, sondern um einige zu erhalten Forschungsprojekt Mann auf der Straße ist einfach unrealistisch, deshalb auf, nach einem massiven und wirtschaftlich rentabel Kugel. Zum Glück, in der Wirtschaft und Marketing, ist die Notwendigkeit für große Daten nicht an allen weniger. Sie werden direkt mit Gewinn verbunden ist, und deren Analyse sehr gutes Geld bezahlt.
Die Möglichkeit der Verwendung von großen Daten Prognose Ereignissen oder Verhalten - ist der heilige Gral des Marketings.
Ohne es zu wissen, werden die Verbraucher eine Menge Informationen zu generieren, die lesen und schreiben ist, Verarbeitung und Analyse wird ein leistungsfähiges Werkzeug von Einfluss. Unternehmer können so auf Werbung speichern, nur die Zielgruppe adressieren, werden die Medien der Lage sein, bieten dem Anwender in ihrem Inhalt interessiert und speichert den Umsatz steigern, woraufhin Käufer attendant Produkte.
Dies ist zwar nur ein paar kam. Das Paradox besteht darin, dass die Menge an Daten, die bereits angesammelt, und ständig wächst, aber Experten die sie zu analysieren, wäre in der Lage und wertvolle Informationen aus der chaotischen Masse zu extrahieren, sehr, sehr wenig. Dies spielt uns in die Hände, kann aufgrund der großen Datenanalyse erlernt werden.
Wie ein Spezialist für große Daten werden
Wenn Sie nicht frei 6 Jahre tun an der Universität zu studieren (und wir haben sie nicht), dann nur ein Weg: Intensivkurse. Google SERP auf Anfrage «Big Data Training Moskau‚hat mich auf die Website des Bildungsprojektes Neue Berufe Lab, geführt, wo jetzt ein fünfte Satz für den Kurs ist‘auf große Datenspezialisten».
Ich weiß nicht, wie die Theorie und immer freuen uns auf die praktischen Unterricht, so dass ich von einem Nicht-Standard-Ausbildungsprogramm angezogen wurde, wird der Fokus auf die Seite der Praxis verschoben. Einverstanden, viel schöner die wirklichen Probleme des Lebens zu lösen, keine Beispiele aus Lehrbüchern langweilig.
Was zu lernen
Für die drei Monate Lehrer mit Erfahrung in großen Unternehmen, mit Beispielen aus dem wirklichen Leben werden uns lehren, das häufigste Problem der großen Datenwelt zu lösen. Bildung ist in zwei Phasen unterteilt: die Arbeit mit Daten und die Arbeit mit Recommender Systemen.
Im ersten Modul analysierten Event-Tracking-Algorithmen im Detail, und das Verhalten der Menschen im Internet. Es stellt sich heraus, dass sie verwendet werden kann, die Eigenschaften von etwa 2000, unter denen zu überwachen, zusätzlich zu dem banalen Geschlecht und Alter, gibt es persönliche Interessen, Familienstand und vieles mehr.
Das zweite Modul widmet sich der Empfehlungssysteme sind ein wichtiger Teil der großen Daten. Wir bemerken nicht, aber sie sind alle um uns herum. Soziale Netzwerke bieten Freunde, Online-Shopping empfehlen verwandte Produkte, und Musikdienste - neue Künstler. Ein echter Vorteil für die Menschen, die durch das Aussehen wie ein Zauber in der Tat das Ergebnis harter Arbeit und maschinelles Lernen.
gesamt Kursprogramm eine Beschreibung aller Lektionen ein wenig sein Volumen einschüchternd: immer noch sehr erfahren müssen, sehr viel. Doch angesichts der Tatsache, dass die Theorie durch eine Vielzahl von praktischen Übungen begleitet wird, ist es nicht so beängstigend.
In nur drei Monaten werden wir 12 Labors machen müssen, von denen jeder auf die wirklichen Probleme des Lebens beruht.
Von einfachen bis zu komplexen Lehrern alles lehren könnten Sie in der Arbeit benötigen, und mit Hilfe von Hausaufgaben zu überprüfen, wie gut Material verinnerlicht.
Ab sofort müssen Sie tune in, um einige ernsthafte Arbeit. Wird für drei Stunden drei Mal pro Woche engagieren. Außerdem haben Sie zu Zeit finden die Laborarbeit und Wiederholung von Material zu tun. Intensive als oflayn- konzipiert und Online-Klassen, so ist nicht nur für Moskowiter.
Für mich ist es wichtig, dass es nicht zwei-Wochen-Kurs bei der Vergabe eines nutzlosen Zertifikats ist. Intensiv-Programm ist in einer solchen Art und Weise gestaltet, wie zu geben, die primäre Erfahrung Lösungen Absolventen vielfältige Aufgaben und das Wissen zur Verfügung stellen, die mit den neuen Herausforderungen zu bewältigen helfen und Fähigkeiten entwickeln.
Wie man anfangen soll und was Sie in der Lage sein müssen
Der nächste Kurs beginnt am 5. Oktober, kann aber jetzt geschrieben werden. bis zum Start verbleibende Zeit kann verwendet werden, um Ihre Fähigkeiten zu ziehen, weil die Studenten in IT einige Erfahrung benötigen.
Python oder andere High-Level-Programmiersprache kennen, in der Lage zu arbeiten mit SQL und navigate in Linux unbedingt benötigen. Statistiken sind auch sehr willkommen und das Verständnis der Wahrscheinlichkeitstheorie. Für diejenigen, die dieses Wissen nur neu geladen, vor dem Hauptgang werden auf Intensives Python, Linux und mathematische Statistik statt.
Wenn Sie, wie ich, in all diesen Dingen nicht sehr stark sind, für ein Lernen besser jetzt zu setzen, weil nach dem Start der freien Zeit, wahrscheinlich nicht, und ohne Kenntnis der Grundlagen zu erlernen nicht aus. Dies war in der neuen Berufe Lab faire Warnung sofort.
Vielleicht sind die großen Daten auf den ersten Blick kompliziert erscheinen, aber der Prozess des Lernens - zeitaufwendig, aber es lohnt sich. Dies ist eine große Chance, ein gefragter Experten auf dem lukrativen zu werden und noch nicht besetzten Markt. Unnötig zu sagen, dass die Sünde, sie nicht zu benutzen?
Nun, während ich die Erinnerung Python Kenntnisse aufzufrischen, zu studieren Statistiken, und freuen uns auf den Herbst.
Übernehmen auf der Intensiv teilnehmen