Содержание
- - Что может быть источником Big Data?
- - Когда начали использовать термин Big Data?
- - Какие выделяют основные характеристики больших данных?
- - Какие существуют методы анализа больших данных?
- - Какие задачи может решать анализ больших данных?
- - Какое определение наиболее точно и правильно описывает термин Big Data?
- - Кто работает с данными?
- - Что нужно уметь чтобы стать аналитиком Big Data?
- - Что нужно знать специалисту Big Data?
Что может быть источником Big Data?
Социальные сети, мобильные устройства, данные с измерительных устройств, бизнес-информация – вот лишь несколько видов источников, способных генерировать гигантские объемы информации.
Когда начали использовать термин Big Data?
Термин Big Data появился в 2008 году. Впервые его употребил редактор журнала Nature — Клиффорд Линч. Он рассказывал про взрывной рост объемов мировой информации и отмечал, что освоить их помогут новые инструменты и более развитые технологии.
Какие выделяют основные характеристики больших данных?
В качестве определяющих характеристик для больших данных отмечают «три V»:
- объём (англ. volume, в смысле величины физического объёма),
- скорость (англ. velocity в смыслах как скорости прироста, так и необходимости высокоскоростной обработки и получения результатов),
- многообразие (англ.
Какие существуют методы анализа больших данных?
Для аналитической обработки Больших Данных используется широкий спектр методов и алгоритмов. Это методы классов Data Mining (поиск ассоциативных правил, классификация, кластеризация и др.) и Machine Learning, искусственные нейронные сети и распознавание образов, имитационное моделирование, статистический анализ и др.
Какие задачи может решать анализ больших данных?
Технологии Big Data могут быть полезными при решении следующих задач:
- прогнозирование рыночной ситуации
- маркетинг и оптимизация продаж
- совершенствование продукции
- принятие управленческих решений
- повышение производительности труда
- эффективная логистика
- мониторинг состояния основных фондов 8,9
Какое определение наиболее точно и правильно описывает термин Big Data?
Big Data – это: ... Технологии хранения больших объемов структурированных и не структурированных данных Технологии обработки таких данных Управление качеством данных
Кто работает с данными?
Data Scientist — кто это и что делает
Дословно Data Scientist переводится как «ученый данных». Но деятельность у такого специалиста не научная, а практическая: он работает с данными компании, анализирует их, ищет зависимости, делает выводы на их основе и при необходимости строит визуализации.
Что нужно уметь чтобы стать аналитиком Big Data?
Знание английского языка на уровне чтения технической документации; Знание скриптовых языков программирования Python/Ruby/Perl; Навык машинного обучения; Умение работать в Hadoop, Google big table.
Что нужно знать специалисту Big Data?
Аналитику Big Data нужно понимать потребности бизнеса
- BI-системы;
- OLAP-кубы;
- витрины данных;
- управление данными и прогнозирование;
- умение составлять и интерпретировать отчёты.
Интересные материалы:
Кто выпускает смартфоны Нокиа?
Кто вырабатывает кислород?
Кто высаживался на луне?
Кто высаживался на луну из русских?
Кто высаживался на марс?
Кто занимается изучением погоды?
Кто жена Сереги?
Кто жена Шикамару?
Кто живет 1 час?
Кто живет 300 лет из животных?