Miks Big Andmed tulevikus ja palju raha

ei üheksakümnendate juba ja isegi ei hakanud null kui IT võiks valida mistahes eriala ja õnnestub. Turg on küllastunud spetsialistidega ja alustada ennasthävitav püüdmist mingit põhjust. Pärast istub paar ööd internetis, ja olles hoolikalt kaaluda kõiki areneva IT-trendid, ma otsustasin keskenduda suur andmed. See on üsna noor tehnoloogia, mis peetakse väga paljutõotav ja asjakohase tulevikus ja mis kõige tähtsam - see ainult hakkab tõesti hoogu juurde. Mis mõte, "Jah, see on see!" Ma läksin mõista, mis see on kõik umbes.

Mis on suur andmete

Termin "suur andmed" kuulnud kõik, kuid õige tähenduse ta investeerib ainult paar. Tegelikult mõiste suur andmete ühendab mitte ainult teabe mahtu, vaid ka selle töötlemise tehnoloogia, samuti meetodeid luure, mille puhul kõik ja teoksil.

Oluline on see, et teave ei ole lihtsalt palju: selle maht pidevalt ja kiiresti kasvav, mille andmed on sageli struktureerimata ja heterogeenne. Nende hulka kuuluvad tekstid, pildid, erinevad statistika: tunnistust kantavad vidinaid ja valvekaamerad rekord kasutaja tegevuse sotsiaalsete võrgustike. Üldiselt konto andmed võivad olla üldiselt midagi.

Alates täiesti mõttetu esmapilgul infovoo ei saa ainult saada kasulikku teavet, vaid ka tulevikku ennustada nende baasil sündmuste või muutusi käitumises. See on see, mida peetakse trump suurte andmete mille nad saab rakendada kõigis valdkondades meie elu.

Näitena võime meenutada Google uuringus, kus püüti 2009. aastal ajaloo meie kasutajate otsingute ennustada leviku gripipandeemia, samuti Microsoft, mis 2013. aastal oli võimalik tuvastada kõrvaltoimeid narkootikumide enne vastava meditsiinilise juhtumeid.

Kes ja miks me peame suur andmed

Meditsiin ja teadus tulevad meelde, kui tegemist on kasutamise suur andmeid, kuid saada mõned Research Project inimene tänavalt on lihtsalt ebareaalne, seega otsima rohkem massiivne ja majanduslikult tasuva sfääri. Õnneks äri ja turundus, vajadus suur andmed ei ole üldse vähem. Nad on otseselt seotud kasumi ja nende analüüs on makstud väga head raha.

Võimalus kasutada suur andmete prognoosi sündmuste või käitumist - on Püha Graal marketing.

Enda teadmata tarbijate loob palju teavet, mis on kirjaoskajad, töötlemise ja analüüsi saab võimas vahend mõju. Ettevõtjad saavad seega säästa reklaam, mis käsitlevad üksnes oma sihtgrupp, meedia suudab pakkumisi kasutajad on huvitatud oma sisu, ja salvestab suurendada müüki, sundides ostjaid saatja tooteid.

Kuigi see on vaid mõne tuli. Paradoks seisneb selles, et andmemaht juba kogunenud ja kasvab pidevalt, aga eksperdid kes oleks võimeline neid analüüsida ja väljavõtte väärtuslikku teavet kaootiline mass, väga, väga vähe. See mängib meie kätte, sest suurte andmete analüüsi saab õppida.

Kuidas saada spetsialist suur andmed

Kui teil ei ole vaba kuus aastat õppida ülikoolis (ja me ei pea neid), siis ainult üks viis: intensiivkursused. Google SERP nõudmisel «suur andmete koolitus Moskva" on viinud mind veebilehel koolitusprojekt uusi elukutseid Lab, kus nüüd on viiendat jaoks muidugi "suure andmemahu spetsialist».

Ma ei meeldi teooria ja alati ootan praktilisi õppetunde, nii et ma pälvis mittestandardsete koolituskava, fookus on nihkunud pool praktikas. Nõus, palju parem lahendada tegelikke probleeme elu, mitte igav näiteid õpikutest.

Mida õppida

Kolme kuu jooksul õpetajatele kogemusi suurettevõtted, näiteid elust õpetab meile, et lahendada kõige levinum probleem suurte andmete maailm. Haridus on jagatud kahte etappi: töö andmed ja töö Soovitaja süsteemid.

Esimeses moodulis Sündmuse jälgimise algoritme analüüsida üksikasjalikult ja inimeste käitumist internetis. Selgub, et neid saab kasutada jälgida omadused umbes 2000, mille hulgas lisaks banaalne soo ja vanuse, on isiklikud huvid, perekonnaseisu, ja palju muud.

Teine moodul on pühendatud soovitus süsteemid on oluline osa suur andmed. Me ei märka, kuid nad on kõik meie ümber. Sotsiaalsed võrgustikud pakuvad sõbrad, online shopping soovitada seotud tooteid ja muusika teenused - uued kunstnikud. Tõeline kasu inimesed, mis poolt välja näeb magic tegelikult tingitud raske töö ja masin õppe.

kogusumma kursuse programm kirjeldus kõiki õppetunde natuke hirmutada selle maht: veel õppida väga palju. Kuid arvestades asjaolu, et teoreetiliselt on lisatud erinevaid praktilisi harjutusi, see ei ole nii hirmutav.

Vaid kolm kuud meil teha 12 labs, millest igaüks põhineb tegelike probleemide elu.

Alates lihtne keeruline instruktorid õpetavad kõik vajalik töö ja abiga kodutöö kontrollida, kui hästi internaliseeritud materjali.

Kohe peate häälestama mõne tõsise töö. Osaleb kolm korda nädalas kolm tundi. Plus sa pead leidma aega, et teha laboratoorsed tööd ja kordamine materjali. Intensiivne on kavandatud oflayn- ja on-line klasside, nii on olemas mitte ainult Moskvalased.

Minu jaoks on oluline, et see ei ole mis tahes seal kahe nädala jooksul koos üleandmisega kasutu sertifikaat. Intensiivne programm on mõeldud nii, et anda lõpetajatele esmane kogemus lahendusi mitmesuguseid ülesandeid anda teadmisi, mis aitavad toime tulla uued väljakutsed ja arendada oskusi.

Kuidas alustada ja mida sa pead olema võimeline

Järgmine kursus algab 5. oktoobril, kuid saab kirjutada nüüd. Jäänud algusaeg saab kasutada tõmba oma oskusi, sest õpilased vajavad mõned kogemused IT.

Tingimata on vaja teada Python või muu kõrgetasemelise programmeerimiskeelt, suutma töötada koos SQL ja navigate Linux. Statistika on ka väga teretulnud ja mõistmist Tõenäosusteooria. Neile, kes alles värskendada teadmisi, enne pearoog toimub intensiivkursused Python, Linux ja matemaatilise statistika.

Kui te, nagu mina, ei ole väga tugev see kõik, et istuda õppe parem nüüd, sest pärast algust vaba aega, tõenäoliselt ei, ja ilma teadmisi põhitõdesid õppida ei välja. See oli uute kutsealade Lab õiglane hoiatus kohe.

---

Ehk suur andmed esmapilgul võib tunduda keeruline, kuid õppimise protsessis - aeganõudev, kuid seda väärt. See on suurepärane võimalus saada soovitud pärast ekspert tulus ja veel hõivamata turule. Ütlematagi selge, et patt mitte kasutada neid?

Noh, kuigi ma värskendada mälu Python teadmisi, õpib statistika ja ootan sügist.

Täida osaleda intensiivne