Yandex big data: Аналитик Big Data

Содержание

Яндекс: Технологии Big Data уже помогли нам увеличить рыночную долю

| Поделиться Компания «Яндекс» уже много лет анализирует большие данные, чтобы оптимизировать поиск, фильтровать спам, рекомендовать товары в «Яндекс-маркете» и строить маршруты в картах. В компании считают, что технологии Big Data помогли увеличить рыночную долю «Яндекса» во всех предоставляемых сервисах. О том, почему компания отказалась от помощи интеграторов в проектах Big Data и какие новые интернет-сервисы будут строиться на этих технологиях рассказал Олег Юхно, руководитель отдела эксплуатации инфраструктурных и финансовых сервисов компании.

CNews: На ваш взгляд, когда наступила эра «больших данных»?

Олег Юхно: «Большими» данные были всегда как технически, так и с точки зрения бизнеса. Равно как и всегда бизнес испытывал потребности в обработке этих данных. Тем не менее, сам термин Big Data появился относительно недавно, и сейчас словосочетание Big Data – это маркетинговый эвфемизм, несущий в себе сообщение: «Мы можем обработать любые данные».

Огромное количество компаний исторически просто копили данные. Они пользовались какой-то их частью для решения текущих проблем, а всю информацию просто не могли использовать из-за технологических ограничений. Сейчас появилось гораздо больше возможностей эти большие данные достать и обработать. С появлением соответствующих технологий произошла смена парадигмы, которая позволила анализировать огромные массивы данных на большом количестве серверов и очень сильно наращивать вычислительные мощности. И тогда появился термин Big Data.

CNews: Какие регионы лидируют в этой области?

Олег Юхно: Географически инфраструктура для анализа больших данных развита крайне неравномерно. Так, в глобальном масштабе безусловный лидер – США, далее идет Западная Европа, в остальном развитие точечное: Япония, Израиль, ЮАР, Австралия. В России это прежде всего Москва, Петербург, Новосибирск и другие крупные научно-промышленные и университетские центры.

CNews: Вы довольны решениями, предлагаемыми в секторе Big Data?

Олег Юхно: Инфраструктурные решения я бы подразделил на оборудование крупных вендоров, например Oracle, и на те надстройки, которые дописывают интеграторы. Обычно вендоры предлагают коробочное аппаратно-программное решение, к примеру, решение от Oracle, на котором стоит кластер Hadoop. Возможностей такого решения достаточно, например, для банков, но до десятков тысяч серверов, которыми оперирует «Яндекс», оно не масштабируется.

Для таких крупных объемов данных, как в «Яндексе», решений у интеграторов нет. Мы имеем дело с интенсивными потоками данных. У нас гораздо выше требования к отказоустойчивости, так как наша система очень большая – не сотни, а десятки тысяч серверов – и требуется заставить большое количество оборудования работать друг с другом.

Для внутренних потребностей «Яндекс» обычно разрабатывает собственные технологии, либо адаптирует внешние, существенно их дорабатывая.

CNews: «Яндекс» испытывает проблемы с поиском кадров для анализа данных?

Олег Юхно: Для решения более или менее понятных и простых задач в рамках больших данных (подсчет числа уникальных посетителей портала, уникальных покупателей магазина и так далее) высококвалифицированные кадры не нужны – их может выполнить человек, обладающий чутьем и понимающий проблему «на пальцах».

Олег Юхно: Готовых решений Big Data, масштабируемых до десятков тысяч серверов, нет

Если же говорить о полноценных специалистах по Data Science, владеющих статистическими методами матанализа и обладающих другими навыками, то они очень редки. Например, в США на каждого такого специалиста приходится от 20 до 40 предложений о работе, это одна из самых высокооплачиваемых профессий. В России ситуация еще хуже. «Яндекс» для подготовки таких специалистов создал Школу анализа данных, принимающую на конкурсной основе выпускников лучших технических вузов.

Срок обучения в школе – 2 года. На данный момент школа выпустила уже 260 специалистов, причем выпускники работают не только в «Яндексе», но и других российских компаниях. Так мы поддерживаем ИТ-сообщество.

Что касается традиционных ИТ-интеграторов («АйТи», «Борлас» и других), то они пока очень сильно специализируются на традиционных ERP-системах, которые не настолько гибкие, чтобы очень быстро решать новые задачи, кардинально отличающиеся от изначально запрограммированных.

CNews: Что подтолкнуло «Яндекс» к экспериментам с Big Data?

Олег Юхно: Внедрение Big Data – закономерный этап развития компании и технологий. В какой-то момент мы поняли, что нам это необходимо для того, чтобы не стоять на месте и двигаться дальше.

Предпосылками к Big Data в нашей компании явились изначально очень большие объемы данных. «Яндекс» один из первых столкнулся с проблемой невозможности обработать эти объемы традиционными способами. Причины: традиционные технологии обработки либо концентрируются на одном сервере, либо очень плохо масштабируются. Примерно в 2006–2008 годах произошел перелом, когда серверные технологии перестали справляться с растущим потоком данных. Если раньше одного сервера было достаточно, то теперь потребовалось горизонтально расширять такие системы. Эта ситуация стала катализатором развития Big Data в современном понимании.

Поэтому, по мере появления каких-то технических и научно-технологических обоснований и возможностей, мы начали исследовать вопрос распределенной обработки данных. Первая система процессинга больших данных в «Яндексе» появилась примерно в 2007–2008 годах. Эта система использовалась не для игр, а реально обрабатывала много больших данных в режиме промышленной эксплуатации.

У финтех-компании Revolut появился серьезный конкурент из Литвы

Интеграция

CNews: Какое подразделение «Яндекса» выступает внутренним заказчиком проектов Big Data?

Олег Юхно: «Яндекс» на две трети, если не больше, состоит из инженеров, высшее руководство – тоже бывшие инженеры. Соответственно, у большинства сотрудников есть техническое понимание решения появляющихся задач. Решения рождаются в процессе общего обсуждения. Так что традиционных отношений «заказчик-исполнитель» по сути нет. Это, скорее, эволюционный процесс.

CNews: Какими ресурсами осуществляете проект?

Олег Юхно: «Яндекс» предъявляет достаточно специфические требования к отказоустойчивости и масштабируемости, поэтому привлечение внешних подрядчиков, интеграторов, как правило, не оправдано. Интеграторы могут оперировать только готовыми кубиками от вендора. А у нас есть и стэк собственных технологий, и специфическая инфраструктура, подходящая под наши требования.

Как финансовые организации строят эффективную ИТ-экосистему

Бизнес

В качестве консультантов по проектам у нас выступают заказчики, которые описывают свою задачу. А дальше с ними работают инженеры и специалисты по Data Science, часть из которых окончили Школу анализа данных «Яндекса».

CNews: Как бы Вы могли резюмировать технологический опыт работы с Big Data?

Олег Юхно: Гипотеза, что реляционная СУБД пригодна для обработки больших данных при условии кластеризации, оказалась неправильной. А вот гипотеза, что мы должны масштабировать наши системы обработки данных на тысячи серверов, подтвердилась. Мы поняли, что должны учить нашу систему обработки данных функционировать в случае отказа одного из дата-центров. Еще стало ясно, что нужны средства визуализации, специализированные под конкретную задачу.

CNews: В каких проектах «Яндекса» применяются технологии Big Data?

Олег Юхно: Например, анализ больших данных помогает нам оптимизировать «Поиск», фильтровать спам в «Яндекс.Почте», делать рекомендации товаров на «Маркете», выбирать оптимальный маршрут в реальном времени в зависимости от загруженности магистралей и особенностей дорожной обстановки в «Картах» и «Навигаторе».

CNews: Какие достигнуты результаты?

Олег Юхно: «Яндекс» получил конкурентные преимущества перед другими глобальными интернет-компаниями, повысилась рыночная доля во всех предоставляемых сервисах.

CNews: А были разочарования?

Олег Юхно: Мы не пытались, решать с помощью Big Data те проблемы, которые изначально казались неподходящими для такого решения. Поэтому опыта неуспешных проектов у нас нет. Такие ситуации можно придумать абстрактно. Например, систему биллинга на Big Data строить бессмысленно, потому что у нее совершенно другие свойства. Она должна быть транзакционной и быстрой.

CNews: В каких новых проектах планируете применять Big Data?

Олег Юхно: С учетом Big Data будет развиваться платформа «Атом», которая за счет экспресс-анализа профилей посетителей сайтов позволит веб-мастерам адаптировать свои сайты под интересы пользователей. Мы будем анализировать большие данные, чтобы улучшить существующие сервисы и технологии. Кроме того, наши технологии Big Data используются для анализа и обработки данных геологоразведки, которыми занимается компания «Сейсмотек», а также для анализа и обработки данных в проектах CERN (Европейский центр ядерных исследований, ЦЕРН).

CNews: Что тормозит распространение технологий Big Data для оптимизации веб-сервисов?

Олег Юхно: Здесь есть как объективные факторы: недоразвитость инфраструктуры и недостаточное количество квалифицированного персонала, так и субъективные: неготовность бизнеса к крупным инвестициям (например, в строительство дата-центров), непонимание ценности анализа больших данных или неумение применить Big Data на практике. Существует также ряд сопутствующих технических проблем, таких как деперсонификация данных, характерная для банков и страховых компаний.

«ВымпелКом» и Yandex Data Factory начинают стратегическое сотрудничество в области Big Data

Совместные исследования в этой области позволят разработать инновационные и усовершенствовать существующие аналитические решения «ВымпелКом»

Экономический эффект от этого партнерства может значимо повлиять на рост выручки компании в течение двух лет.

Приоритетом совместной работы станет создание новых и усовершенствование качества и распространения текущих сервисов «ВымпелКом», что позволит спрогнозировать отток клиентов, определить и привлечь потенциальных пользователей мобильного интернета, повысить продажи колл-центра оператора связи, а также оптимизировать затраты на рекламу за счет выявления предпочтений абонентов. Разработкой решения займутся эксперты Yandex Data Factory – направления Яндекса, созданного для решения бизнес-задач с помощью анализа больших данных.

При разработке этих решений будут использоваться технологии «Яндекса», в частности технология машинного обучения, рекламные технологии, речевые технологии. По каждому направлению будут заключены отдельные договоры. Взаимодействие сторон будет происходить на базе определения и расчета математических моделей – персональные данные Яндексу передаваться не будут.

«Сегодня мы даем старт стратегическому сотрудничеству с «Яндекс» в области Big Data. Мы рассчитываем, что благодаря технологическим и интеллектуальным ресурсам «Яндекс» нам удастся еще больше усилить это направление», — сказал вице-президент по стратегии и развитию бизнеса «ВымпелКом» Александр Поповский.

«Мы видим большой потенциал в применении технологий машинного обучения в телекоммуникационной отрасли, учитывая значительные объемы данных и фокус на повышении качества обслуживания клиентов, и рассчитываем в будущем расширить наше сотрудничество за счет новых проектов», — отметила директор Yandex Data Factory Евгения Завалишина.

В июле 2013 года «ВымпелКом» запустил стратегическое направление Big Data, которое позволяет учитывать весь массив данных, создающихся внутри компании, и предлагать клиентам только самые качественные и востребованные услуги. Ожидаемый эффект от запуска направления Big Data может оказать положительное влияние как на выручку, так и на оптимизацию расходов компании.

Яндекс открыл Yandex Data Factory — новое направление по работе с Big Data

Компания Яндекс сообщила об открытии нового направления по работе с «большими данными» — Yandex Data Factory. В рамках YDF, компании, имеющие дело с огромными массивами информации, смогут решать свои задачи с помощью технологий Яндекса.

Умение анализировать «большие данные» дает много преимуществ. Выявив закономерности в данных, банк, например, сможет определить, какие продукты предложить клиентам, а поставщик коммунальных услуг — предсказать аномальные всплески потребления горячей воды и подготовиться к ним. Сложность, однако, состоит в том, что для анализа «больших данных» — в силу их объема и разнородности — необходимы специальные инструменты. Такие инструменты есть у Яндекса.

В число технологий, которые используются для анализа данных в Yandex Data Factory, входят метод машинного обучения Матрикснет, глубокие нейронные сети, распознавание образов и речи, рекомендательные системы. Все они были разработаны Яндексом для собственных нужд и собственных данных.

Евгения Завалишина, руководитель Yandex Data Factory: «Анализ „больших данных“ с использованием машинного обучения — молодая и перспективная область. Алгоритмы, которые используются в Yandex Data Factory, Яндекс разработал для собственных нужд: поиска, прогнозирования пробок, таргетинга рекламы, составления музыкальных рекомендаций. Однако алгоритмы анализируют не „содержание“ данных, а взаимосвязи между ними — и поэтому могут применяться в любой отрасли: от банковского дела до телекоммуникаций, от логистики до добычи нефти и газа, от коммунальных услуг до производства авиационной техники».

Помимо технологий, необходимых для обработки больших массивов информации, Яндекс располагает сильнейшими экспертами в этой области. Кроме того, у компании есть собственная система подготовки таких специалистов. В 2007 году начала работу Школа анализа данных — для студентов старших курсов и выпускников вузов. А в 2014 году Яндекс и Высшая школа экономики открыли факультет компьютерных наук, в состав которого входит, в том числе, департамент больших данных и информационного поиска.

Яндекс уже провeл несколько пилотных проектов с компаниями-партнeрами и получил первые результаты. Например, для автодорожной компании в Yandex Data Factory обработали данные о загруженности дорог, качестве покрытия, средней скорости движения транспорта и аварийности. Это дало возможность в режиме реального времени составлять прогноз заторов и выявлять участки с высокой вероятностью ДТП на ближайший час. А для крупного банка проанализировали сведения о клиентах и их действиях, что позволило составить персонализированные предложения и повысить продажи банковских продуктов.

Услугами Yandex Data Factory могут воспользоваться как российские, так и зарубежные компании из разных отраслей. Подробности о Yandex Data Factory можно узнать на сайте проекта.

Отзыв о курсе «Анализ данных» на Яндекс Практикум | by Ruslan Fatkhutdinov

Я успешно закончил обучение в Яндекс Практикум по направлению «Анализ данных». Поэтому расскажу вам как это было.

UPD от 02.02.2021: Год спустя завершил курс от Яндекс Практикума “Python-разработчик”, отзыв по ссылке.

В феврале 2019 года Яндекс анонсировал запуск своей онлайн-школы «Яндекс Практикум». Обещали обучить на фронтенда, веб-разработчика или аналитика данных.

“О, Яндекс учит. О, учит анализу данных!” — подумал я и приступил к прохождению бесплатного блока.

Блок посвящен основам Python и анализа данных. В описании говорится что его прохождение займет ~20 часов. Буду честен, с моими навыками программирования (-1) этот блок я проходил часов 40. Это было сложно, это было нервно. Мой мозг кипел в процессе адаптации к новой логике. Но каждый раз когда руки начинали опускаться, я вспомнил простую истину: Всё хорошее достается с большим трудом (Спасибо, доктор Келсо).

К завершению вводной части я был переполнен энтузиазмом продолжить свое обучение. Поэтому без раздумий оплатил участие в платном блоке (спасибо поддержке за маленький, но приятный бонус).

Кстати, если вы тоже хотите приятный бонус, напишите мне (вконтакте или telegram), я знаю волшебное слово и волшебных людей 😉 А еще волшебное слово действует на любую форму оплаты (полная или помесячная), любой курс, и суммируется со скидкой от Яндекс Плюс. И если вы видите это сообщение, значит оно еще актуально!

Пока я ждал старта основной программы, чтобы подтянуть свои знания в python, по совету коллеги, я прошел на степике курс по основам питона (вот он: https://stepik.org/course/67). Это дало хорошее понимание того как все устроено, что не раз пригодилось в дальнейшем.

В июле запустился платный блок, нас (студентов) ознакомили с правилами и понеслось.

Структура обучения

Обучение состоит из 11 курсов, двух сборных проектов и дипломной работы.

Правильный и структурированный процесс анализа данных называется пайплайном, который состоит из отдельных этапов. У каждого из этапов есть свои цели, задачи, начало и конец.

Каждый из 11 курсов посвящен одному из этапов пайплайна. Курс разбит на 2 спринта: теоретический (уроки и отработка микрозадач в тренажере) и практический (самостоятельное решение большой аналитической задачи).

Например, один из этапов — сбор информации для анализа. В курсе рассматриваются вопросы как определить, какая информация понадобится для решения задачи. Откуда ее забирать (из баз данных, с сайтов, по API). Как это делать на практике (SQL запросами и средствами python). И где хранить собранные данные.

В качестве самостоятельной работы необходимо написать SQL запросы для получения данных о перелетах из БД авиакомпании, написать парсер для сбора информации с сайта с анонсами фестивалей по городам. А в конце провести анализ того как проведение фестивалей влияет на пассажирский спрос.

После успешной сдачи проекта чувствует глубокое моральное удовлетворение и огромная уверенность в своей крутости :).

Что происходит на дипломной работе я вам не расскажу. Сделаю намек: это потрясающе!

Процесс обучения и дедлайны

Мне очень понравилось то, как построен процесс обучения. У тебя есть курс и срок за который надо его пройти. И проходишь его в том темпе, который тебе комфортен. Хочешь пройти его запоем и оставить время на отдых или другие дела перед стартом следующего курса, учись так. Есть только 1–2 часа на обучение в день, такой формат приемлем. Не можешь заниматься каждый день, и так тоже можно.

Дедлайны есть, конечно. Есть дедлайны “мягкие”, когда ты не успел пройти курс и нагоняешь его во время следующего курса. Есть дедлайны жесткие, когда не успел сдать все долги. Но это не страшно, потому что есть возможность просто перейти на обучение к следующему учебному потоку.

Общение

Одновременно проходит обучение достаточно большое количество людей. Всем хочется поделиться эмоциями, задать вопрос, просто пообщаться, подергать поддержку и так далее.

Поэтому все общение происходит в Slack. В нем есть несколько каналов, которые отвечают на разные задачи. В одном канале студенты делятся ссылками на статьи, материалы и интересные находки. В другом канале совместными усилиями ищутся ответы на сложные вопросы. И так далее.

Короче, во время учебы никто не остается наедине с собой. Всегда есть место где протянут руку помощи или похлопают по плечу.

Команда

На протяжении всей учебы, рядом всегда есть команда Практикума, с очень крутыми и опытными профессионалами, доброжелательными и готовыми прийти на помощь.

Есть несколько ролей:

  • Куратор — человек, который сообщает о всех обновлениях, новостях, дополнительной информации, и поддерживает атмосферу кутежа :)). У нас была Марина Левушкина. Она крутая! Спасибо, Марина!
  • Преподаватель — профессионал, который знает ответы на 95% любых, самых сложных или дурацких вопросов. Он всегда рядом и всегда готов помочь. У нас был Вячеслав Зотов. Слава, ты очень умный и офигенный человек. Ты пример профессионала, на которого хочется ровняться.
  • Наставники — люди, которые проводят вебинары, проверяют проектные работы и делятся своим опытом. Во время учебы наставники ротируются, чтобы студенты могли получить разный опыт. У меня были:
    — Эльвира Насирова. Эльвира, спасибо тебе за ту ламповую, дружелюбную и классную атмосферу, которую ты умеешь создавать!
    — Алексей Макаров. Алексей, спасибо тебе за тот классный опыт, которым ты с нами поделился. Твой профессиональный путь очень сильно вдохновляет на развитие!
    — Наталья Казаченко. Наталья, спасибо! Ты классная!
  • Тим-лид на дипломном проекте — старший товарищ, который сопровождает во время прохождения диплома. У меня была Ольга Матушевич. Ольга, спасибо за тебе за четкость, лаконичность и умение показать правильно направление!
  • Поддержка — те ребята, которые 24 часа в сутки готовы помочь с технической проблемой. Спасибо вам, вы ни раз нас выручали!
  • Секретный человек — человек, который напоит вкусным кофе, а взамен попросит честно рассказать о своих впечатлениях. Русина, спасибо, ты очень позитивная и классно мотивируешь делиться информацией!

Студенты

В моей группе было в районе 70 студентов. И далеко не все они пришли, чтобы улучшить свои аналитические навыки. Были и те, кто решил сменить род деятельности. Продажники, служащие банка, копирайтеры, seo специалисты, инженеры, студенты. Это малая часть сфер откуда люди приходят на учебу. И это очень круто, что Яндекс дает такую легкую, и доступную возможность изменить свою жизнь.

Ребята, вы все классные. Спасибо вам за то, что вы были рядом в этом пути.

Моя основная сфера деятельности хоть и соприкасается с анализом, но не так глубоко, как хотелось бы. Поэтому и знания в аналитике у меня были, но очень фрагментированные и не структурированные.

Сейчас я знаю статистику, знаю процесс анализа данных от получения запроса до презентации решения. Я знаю питон (не так глубокого, чтобы быть гуру, но дайте мне задачу, дайте время и я ее сделаю). Знаю как работать с библиотеками питона. Знаю SQL (самые азы, но дальше обучиться не проблема). Да много чего еще знаю, нет смысла перечислять все.

Теперь моя задача — развивать полученные навыки, не стоять на месте, расти в опытного и сильного специалиста. И у меня уже есть план, и я делаю шаги в направлении реализации этого плана.

  1. Я попал в первую когорту студентов. И я прекрасно осознавал что курс может быть сыроват. Что могут быть технические проблемы. Не всегда понятная подача материала. И это нормально. Недавно я выборочно посмотрел пройденные курсы и могу сказать что часть из тем переработана, часть изменена полностью (смысл остался, но стало понятнее). Команда слышит обратную связь и развивает курс, решая возникающие проблемы.
  2. Наставники не всегда могли оперативно выходить на связь или проверять проекты. И это тоже нормально. Ведь в работе тоже всегда так, не все и не сразу могут прийти и подсказать верное направление.

В любом случае, курс пройден. Это значит что все возникающие проблемы не были критичными, и всегда решались 🙂

  1. Не пугайтесь того, что вы что-то не понимаете. Я знаю каково это. Я тоже не понимал. Но проходит какое-то время и что-то щелкает внутри и понимание приходит. Некоторые вещи понимаешь сразу. Некоторые понимаешь во время проектной работы. Например, тему построения LTV в когортном анализе я понял только при выполнении дипломного проекта.
  2. Сделайте шпаргалку. Во время обучения будет множество функций. И нет смысла запоминать все это здесь и сейчас. Записывайте. Что используется часто, запомнится само. А что используется редко вы всегда сможете вспомнить при помощи вашей шпаргалки.
  3. Не бойтесь изменений. Страх — чувство, которое рождается когда вы выходите за пределы обыденных вещей. Но в конце вас всегда ждет приз!
  4. Разбивайте большие и страшные задачи на маленькие и не страшные подзадачи. Сложно проглотить целый пирог, но если отрезать от него маленький кусочек это будет легко :).
  5. Если вам что-то не понятно, сначала попытайтесь разобраться сами. Переформулируйте задачу. Поищите статьи в интернете. Всегда легко обратиться к тому кто знает как правильно сделать, но это не даст ничего кроме иллюзии усвоения. Но если разобраться самому, то и тема усвоится совсем на другом уровне.
  6. Классика: если у вас появился вопрос, с большой вероятностью на него уже есть ответ в интернете. Подсказка: stackoverflow.

На этом, пожалуй, все. Если у вас есть вопросы, пишите, я всегда готов поделиться 🙂

P.S. Кстати, вот пример тетрадки (скрипта), которую я написал после прохождения одного из курсов.

Получение данных по API Google Analytics https://github.com/RuslanFatkhutdinov/google-analytics-api-to-pandas-df/blob/master/google-analytics-api-to-pandas-df.ipynb.

Это не идеальный код, я знаю. Но это код человека, который в теме 2 месяца. Он выполняет свою задачу, использует мало ресурсов и имеет простую и понятную логику.

«Big data — это черный ящик, который работает с измеримым качеством», — Александр Хайтин, Yandex Data Factory

Yandex Data Factory стала компанией, выбранной Сбербанком для «анализа супермассивов данных». Александр Хайтин, руководитель проектного офиса YDF, рассказал FutureBanking, как именно банк может применять технологии big data, перейдя от абстрактных разговоров к делу.

Два-три года назад big data была очень громкой темой. Каждый банк считал своей обязанностью упомянуть о ней. Теперь все стихло. Есть ощущение, что банки разочаровались в технологии. Так ли это?
На самом деле, они просто перестали произносить этот термин. Но если заглянуть «внутрь» банков — у многих появился Hadoop. Сейчас уже говорят про применение технологий, а не просто абстрактно рассуждают об их теоретической полезности. К примеру, персональные рекомендации для компании, у которой более 100 000 клиентов — это big data по определению. Просто в силу масштаба вовлечённых данных.
 
То есть первое применение big data — это up- и cross-sale? Но в этой области давно работают классические CRM-системы…
Для применения big data нужны всего два условия: во-первых, данные доступны, а во-вторых, текущие средства уже использованы. Например, компания уже наладила канал, разослала всем SMS, и люди на них откликаются. Процесс выстроен и он экономически эффективен, а мы хотим еще сколько-то процентов отклика. При этом емкость канала ограничена — мы не можем отправить человеку 100 сообщений, он просто не будет на них реагировать. Понятно, что результат может быть достигнут только за счет более точного предложения. Допустим, мы понимаем, что женщинам пенсионного возраста надо предлагать депозит, а мужчинам после вуза — кредит. Эти правила настроены, и они работают. Но правда в том, что не всем таким женщинам нужно предлагать депозит, а мужчинам — кредит. И за счет big data и machine learning мы можем понять, кому именно из них эти продукты нужны, и таким образом добавить те самые несколько процентов отклика. В нашем эксперименте для одного из банков на довольно большой выборке клиентов удалось увеличить эффект от рассылки рекомендаций на 13%.
 
В своей лекции один data scientist из Cloudera говорит, что ненавидит, когда ему говорят: «Вот тебе данные, найди в них что-нибудь». Он может работать только когда ему четко ставят задачу. Но банки не всегда понимают, что вообще можно сделать на базе имеющихся у них данных и не могут поставить задачу.
Надо просто понять, что нужно банку. Если он хочет повысить продажи, надо, не стесняясь, так и сказать. Однако если банк хочет увеличить продажи вообще — это слишком общая задача. А увеличить продажи за счет активной коммуникации с клиентами — уже более понятная задача. За счет уточнения предложения мы можем ожидать роста продаж.
 
Какие именно данные банк может для этого задействовать?
Самый сильный сигнал — признак, который мы можем использовать для предсказания готовности что-либо купить и так далее находится в данных, которые образуются из взаимодействия клиента и банка. И здесь мы в первую очередь смотрим историю использования сервиса — брал ли клиент кредит, имеет ли он банковскую карту, какие счета он открывал — все события. Вторая часть — это история коммуникаций — что ему предлагали, какие предложения он принял и от каких отказался. И третья часть — социально-демографический профиль.
 
Сколько полей используется в таком анализе?
Чем больше полей, тем лучше, даже нелинейно. Десятки и сотни. Только в соцдем-профиль входит 10–15 полей. При этом важно, что такие проекты можно делать на деперсонализированных данных. Нет необходимости знать конкретного человека, его ФИО и телефон. Важно знать только его уникальность. Дальше истории коммуникации, это уже не поля — это записи. Таких записей, если коммуникация была, скажем, раз в месяц, 12 в год. Так в сумме и набираются сотни. Это данные из транзакционных систем, CRM-систем и других. Все вместе они, помноженные на количество клиентов, и образуют big data.
 
Вы, как часть «Яндекса», можете дополнить эти данные какой-то информацией из интернета?
Это не совсем верное предположение. Во-первых, как я уже говорил, самый сильный сигнал находится в истории взаимодействии клиента с банком. А то, что пишет человек в соцсетях, с котиками и песиками — это существенно более разреженная информация. Во-вторых, задача сопоставления клиента банка и профиля в соцсети достаточно сложна. Никто ведь не обязан в соцсетях писать свое ФИО, даже если не брать в расчет однофамильцев.
 
Но в общем понимании big data нужна как раз для того, чтобы научиться давать ответы по широкому набору разнообразных данных.
В том-то и проблема big data, что в ожидание результата подмешивается ожидание механизма. Клиент думает, что мы посмотрим в хрустальный шар, и скажем, кому предложить кредит или депозит. Но такого не бывает. Нужны определенные данные.
 
У «Яндекса» нет хрустального шара?
Нет, мы даже его производить не пробуем. Большие данные — это математика. У нас есть примеры, как ведут себя люди. Мы находим в них паттерны или общие повторяющиеся закономерности — и выделяем незавершенные. Мы видим, что человек сделал шаги А, Б, В и взял кредит. А потом мы находим тех, кто сделал шаги А и Б, а В еще нет. Значит, настал момент, когда ему можно сделать предложение. Это достаточно формальный математический процесс. И при этом, что важно, мы можем дать хорошее предсказание, но при этом не понимать, почему оно именно такое. Big data — это черный ящик, который работает с измеримым качеством.
 
То есть хотите верьте, хотите нет?
Нет, это плохая идея. Нужно все замерять. Всегда должно быть две группы — одна контрольная, вторая — рабочая. И сравнивайте, дает ли технология эффект и положителен ли он. Тогда не нужно принимать решения на основе убеждения или веры в технологию. Отчет за неделю покажет разницу в продажах по контрольной группе и остальным. Причем одну неделю может быть прирост в 5%, в следующую — 6%, а еще через неделю продажи упадут на 2%. Значит, надо что-то менять.
 
Но скептики могут сказать, что на основе big data можно сделать вывод, что люди в зеленых штанах и с большими ушами покупают лучше, но по факту это будет полный бред.
Правильно. Именно поэтому мы и измеряем эффект. Измеримый эффект не всегда сопровождается детальным пониманием механизма. Например, фармакология так устроена — проводится эксперимент, доказывающий, что на большой группе людей лекарство работает. А дальше люди принимают медикаменты, не понимая, что происходит у них в организме.
 
В каких еще бизнес-процессах банку могут быть прописаны лекарства от big data?
Их довольно много. Например, лояльность. Это задача более широкая, чем cross- и up-sale. Но и тут можно вместо того, чтобы заваливать всех подарками, выбрать тех, на кого они действительно подействуют. К примеру, сделать скидку в 2% всем — это довольно слабый мотиватор. При этом дать 10% невозможно, потому что тогда компания потеряет слишком много денег. Но если сфокусироваться только на тех, кто, во-первых, теряет лояльность, а во-вторых, способен заинтересоваться — можно предложить и 10%. Например, в одном из наших проектов модель, построенная с помощью big data предсказывает вероятность того, что клиент уйдет, на 20% точнее, чем используемая раньше модель. Теперь надо сфокусировать на выбранных клиентах меры удержания. На то, чтобы оценить конечный эффект требуется время — сейчас идет практическое тестирование, которое еще не закончено.
 
Вопрос тогда в том, как измерить эффективность big data, и не стремится ли она к нулю?
Во-первых, если это сервис, то его экономическая эффективность может быть заложена в SLA —соглашении об уровне сервиса. Обязательно должно быть увеличение продаж по отношению к контрольной группе. Это не капитальные затраты, а операционные: нет продаж — нет денег. Но понятно, что со временем модель деградирует, хотя в случае с big data, поскольку данных больше, ухудшение происходит медленнее, чем при простой экстраполяции. Поэтому в сервис нужно закладывать переучивание модели. Обычно делается раз в квартал. Точно такой же принцип используется «Яндексом» в поиске — идет постоянное совершенствование алгоритмов, хоть оно и незаметно для людей.
 
А в скоринге и борьбе с фродом большие данные используются?
Тут проблема в том, что банки не очень хотят делиться своими внутренними данными. То же самое и с фродом — банки предпочитают бороться с ним сами. При готовности клиента технологии машинного обучения могут использоваться и в таких сценариях тоже — главное, чтобы было достаточное количество данных для анализа.
 
Можете привести примеры каких-то нестандартных задач для big data?
Да. К примеру, как сделать так, чтобы клиент не звонил в контакт-центр. Допустим, он подходит к банкомату, и у него возникает какой-то вопрос. Надо тут же дать ему ответ. Если в банкомате нет купюр — подсказать, где рядом другой банкомат и так далее. Роль машинного обучения — на основе анализа исторических данных, в каких ситуациях и зачем люди звонят в колл-центр —предугадать само намерение позвонить.
 
А когда, по-вашему, будет создан искусственный интеллект?
Суть в том, что стандартный тест Тьюринга пройден, и машины уже давно применяются для решения отдельных интеллектуальных задач — в шахматы играют и не только. Но пока нет никаких оснований предполагать, когда и как искусственный интеллект в общем смысле этого слова будет создан. С практической точки зрения важно именно решение отдельных интеллектуальных задач.

Большие данные для дата-инженеров: специализация из 5 курсов от Яндекса

Анализ данных или наука о данных:. Какой путь подходит именно вам? | от Практикума от Яндекса | Практикум от Яндекса

Какой путь подходит именно вам?

Данные — это новая нефть во многих отношениях.Во-первых, это невероятно ценный ресурс, важнейший элемент современной экономики. С другой стороны, теперь это топливо, которое питает процессы принятия решений и бизнес-планы компаний. Люди, которые могут помочь компаниям использовать его, например, аналитики данных и специалисты по данным, пользуются большим спросом.

Хотя и аналитики данных (их также можно встретить, например, как «специалистов по данным, специализирующихся на аналитике»), и специалисты по данным создают ценность для компаний, выявляя закономерности в данных, эти роли предполагают разные сильные стороны и специализации.

Если вы думаете о карьере в области данных, важно, чтобы вы знали, чем они отличаются с точки зрения наборов навыков , обязанностей и зарплат .

Мы обсудим их по очереди, а затем посмотрим, что включает в себя учебный курс Практикума по каждой дисциплине. Это должно помочь вам определить, какой из них лучше подходит для вас.

Когда дело доходит до сложных навыков для аналитиков данных и специалистов по данным, основное различие касается глубины технических знаний, которыми они должны обладать.Это в значительной степени объясняет разницу в заработной плате между двумя рабочими местами — подробнее об этом ниже.

Технические навыки, необходимые для должностей аналитика данных и специалиста по данным, частично совпадают. Ниже приведены общие требования:

  • Языки программирования, такие как Python и R (для чтения, обработки и изучения данных)
  • SQL (для работы с базами данных)
  • Вероятность и статистика (для проверки статистических гипотез [DA] и построения ML модели [DS])

Вообще говоря, аналитики данных выявляют и интерпретируют закономерности в наборах данных, формулируют и проверяют гипотезы и делают выводы, которые помогают работодателям принимать деловые решения.

Таким образом, аналитикам необходимы сильные навыки в области бизнес-аналитики, визуализации (чтобы они могли четко излагать свои выводы) и информационных панелей (для автоматизации сбора и визуализации данных). Им также необходимо понимать предметную область, в которой они работают; аналитик звукозаписывающей компании должен знать, как функционирует музыкальная индустрия, но это не так для аналитика страховой компании.

Анализируя данные прошлого и настоящего, специалисты по данным больше смотрят в будущее.Их сильной стороной является построение моделей и создание алгоритмов для прогнозирования. Поскольку машинное обучение — это довольно техническая область, от специалистов по данным обычно ожидается более глубокое понимание математики и компьютерных наук, чем от аналитиков.

Хотя специалисты по данным часто используют библиотеки машинного обучения, такие как PyTorch и LightGBM, им важно знать математику, лежащую в основе используемых ими инструментов, в частности статистику, вычисления и линейную алгебру, чтобы они могли эффективно использовать эти инструменты.

Аналитики часто связаны с бизнес-командами и должны быть в состоянии сделать свои выводы понятными для неспециалистов, а это означает, что коммуникативные навыки имеют решающее значение.

Это не означает, что специалистам по данным вообще не нужны навыки работы с людьми. Поскольку их работа имеет реальную ценность и значение для бизнеса, людям на этих должностях полезно понимать, как работает бизнес в целом, а также как модели данных и машинного обучения вписываются в процессы конкретной компании.Тем не менее, для специалистов по обработке и анализу данных главным ожиданием является глубокая техническая экспертиза.

Организационно специалисты по данным, как правило, немного дальше отстоят от бизнес-команд, формируя отдельную группу, которая по мере необходимости работает с различными подразделениями компании.

Аналитики несут ответственность за составление выводов на основе данных и их передачу деловым людям и заинтересованным сторонам, которые могут не обладать техническими знаниями.

Они действуют как посредники, связывающие техническую и деловую стороны организации и помогающие преобразовывать необработанные данные в бизнес-идеи.Часто их цель — сделать данные доступными для заинтересованных сторон и лиц, принимающих решения (например, путем создания автоматизированных информационных панелей, которые отображают и визуализируют последние данные, или путем разработки и тонкой настройки систем отчетности).

Специалисты по данным, со своей стороны, помогают организациям автоматизировать процессы принятия решений. Какова вероятность того, что определенный клиент перестанет пользоваться услугой в следующем месяце или нажмет на определенную рекламу? Отвечая на подобные вопросы, специалисты по данным позволяют компаниям основывать свои стратегии на данных, а не на догадках или интуиции.

Обе дисциплины востребованы. Наука о данных заняла третье место в отчете LinkedIn о новых вакансиях в США в этом году, и ожидается, что количество вакансий как для аналитиков данных, так и для специалистов по данным, значительно возрастет в течение следующих нескольких лет.

Однако когда дело доходит до зарплаты, между двумя специализациями есть большая разница.

Согласно данным Indeed, средняя базовая зарплата аналитиков данных в США составляет около 75 000 долларов в год, что выше среднего дохода домохозяйства.Однако средняя базовая зарплата специалиста по данным в США значительно выше — в настоящее время она превышает 120 000 долларов в год. Для старших специалистов по данным это более 150 000 долларов.

Стоит отметить, что хотя для многих слово «данные» ассоциируется с технологической отраслью, это лишь одно из многих мест, где аналитики и специалисты по данным могут найти работу. Все виды компаний и организаций — банки, университеты, государственные учреждения — нуждаются в специалистах, умеющих работать с данными.

Какой практический курс вам подходит?

Программы Practicum Data Scientist и Data Analyst начинаются с бесплатного 20-часового вводного курса, который научит вас основам Python и даст вам представление о том, каково это работать с данными. Если вам понравился этот курс, у вас есть возможность попробовать полную программу.

Поскольку обе программы предназначены для того, чтобы помочь вам найти работу в отрасли, они подчеркивают важность использования важных профессиональных инструментов, таких как среда разработки Jupyter.

Обе программы требуют интенсивной практики, и вы получите портфолио проектов, которые сможете показать потенциальным работодателям.

Какой бы курс вы ни выбрали, вы должны будете посвящать ему около 20 часов работы в неделю.

Программа Data Scientist :

  • Длится восемь месяцев.
  • Включает 16 проектов.

Помимо основных курсов, которые он разделяет с Data Analyst, DS включает модули по линейной алгебре, машинному обучению и т. д.

Программа Data Analyst :

  • Длится шесть месяцев.
  • Включает 12 проектов.

Включает курсы по бизнес-аналитике, созданию визуализаций и информационных панелей и т. д.

Учащиеся обеих программ имеют круглосуточный доступ к группе технической поддержки, а также получают наставничество и поддержку от опытной команды преподавателей, рецензентов кода и менеджеров сообщества.

Независимо от того, выберете ли вы направление Data Analyst или Data Scientist, вы сможете бесплатно пройти курс подготовки к карьере. Здесь вы отполируете свое резюме, приведете в порядок свое портфолио и пройдете пробные собеседования. Затем, после того как вы закончите программу, Практикум будет оказывать вам постоянную поддержку при поиске работы.

Надеюсь, теперь вы лучше понимаете, что отличает эти две похожие по звучанию специализации и какая из них подходит вам больше лично и профессионально.Стать аналитиком данных или специалистом по данным сложно, но выполнимо, и практический курс может подготовить студента к работе начального уровня в любой профессии.

Узнайте больше о программах Практикума по науке о данных и анализу данных.

Какая программа звучит более привлекательно и почему? Можете ли вы придумать какие-либо другие различия между аналитиками данных и учеными данных?
Ответьте в комментариях ниже!

Фабрика данных Яндекса — Crunchbase Профиль компании и финансирование

Фабрика данных Яндекса — Профиль компании Crunchbase и финансирование

Yandex Data Factory предоставляет корпоративным и корпоративным клиентам решения для машинного обучения и анализа больших данных.

  • Промышленности
  • регионы в штаб-квартире Европейский Союз (ЕС)
  • Основан дата 2014
  • 4 Упраженная дата 2014 4 Операционный статус Active
    4 контактный адрес электронной почты [email protected]
  • номер телефона +31 0 20 206 6970

Yandex Data Factory — это специалисты по машинному обучению и анализу данных, которые используют науку о данных для улучшения операций, доходов и прибыльности бизнеса. Основываясь на технологиях персонализации и прогнозной аналитики в режиме реального времени своей материнской компании Яндекс, одной из крупнейших интернет-компаний в Европе и ведущей поисковой системы в России

, фабрика данных Яндекса помогает клиентам улучшать свой бизнес и получать измеримые результаты за счет использования их собственные данные.

Yandex Data Factory предлагает масштабируемые сервисы машинного обучения на основе SaaS для широкого круга отраслей, зависящих от данных, таких как розничная торговля, финансовые услуги, путешествия и телекоммуникации, которые хотят использовать свои данные для таких целей, как улучшение персонализации, предоставление индивидуальные рекомендации по перекрестным и дополнительным продажам, предотвращение оттока клиентов и т. д. Ключевой технологический стек компании также включает компьютерное зрение, обработку естественного языка и распознавание речи.

Yandex Data Factory была основана Яндексом в 2014 году, ее штаб-квартира находится в Амстердаме, и она работает по всей Европе.

Подробнее

Выберите подходящее решение Crunchbase



Условия обслуживания | Политика конфиденциальности | Карта сайта | © 2022 Crunchbase Inc. Все права защищены. (0.1.12733 598)

Штаб-квартира

Количество сотрудников

Статус IPO

Веб-сайт

CB Rank (Company)

Описательное ключевое слово для организации (например, SaaS, Android, Computing, Medical Device 9) штаб-квартира организации (например, область залива Сан-Франциско, Силиконовая долина)

Дата основания организации

Операционный статус организации e.грамм. Активная, закрытая

Является ли организация коммерческой или некоммерческой

Общий контактный адрес электронной почты для организации

Общий номер телефона организации

Яндекс расширяет академическую программу Data Science в Израиле

Российская технологическая компания Яндекс объявила о своем расширении свою годичную интенсивную программу по науке о данных Y-DATA, которая дебютировала в Тель-Авивском университете в прошлом году и представит опыт обучения в Университете Бен-Гуриона в Негеве в наступающем учебном году.

Программа, предназначенная для выпускников с высшим образованием в области STEM (наука, технология, инженерия и математика) и членов элитных технологических подразделений IDF, предназначена для предоставления своим студентам необходимых навыков для работы с различными приложениями моделей машинного обучения.

Яндекс со штаб-квартирой в Москве и 17 офисами по всему миру создает продукты и услуги на основе машинного обучения. Компания управляет своим сервисом Яндекс.Такси в Гуш-Дане и других регионах Израиля под глобальным брендом Yango и в настоящее время тестирует беспилотные автомобили в Тель-Авиве.

В прошлом году компания открыла в Израиле свою Школу данных, чтобы «расширить израильское техническое сообщество и глобальную систему искусственного интеллекта».

«Израиль известен во всем мире своей непревзойденной способностью разрабатывать одни из самых сложных платформ в отрасли», — говорится в заявлении компании. «Программа Y-DATA поможет гарантировать, что следующее поколение восходящих израильских звезд искусственного интеллекта будет обладать способностями, знаниями и набором навыков, необходимыми для дальнейшего развития этого наследия, а также предоставит им сеть и структуру для участия в исследованиях, которыми они увлечены. .

После отборочного процесса приема, включающего онлайн-экзамен и собеседование, принятые студенты проводят два 14-недельных семестра, посещая практические лекции и исследовательские семинары экспертов по данным и выполняя независимые задания. Во втором семестре студенты приобретают практический опыт в отраслевом проекте, завершая 250-часовую учебную программу.

«Нет ничего лучше, чем работать над реальной проблемой с экспертами в этой области», — сказал Нир Авив, инженер-программист Fiverr и выпускник программы Y-DATA, в разделе отзывов.«Я чувствую, что занятия хорошо подготовили меня к такой практической работе с данными. В частности, разнообразие лекторов из технических и академических кругов, безусловно, является преимуществом программы».

Курсы, преподаваемые на английском языке, включают контролируемое и неконтролируемое обучение, глубокое обучение, большие данные и обучение с подкреплением, каждый курс длится от трех до семи недель.

Занятия на предстоящий учебный год начнутся в октябре в Тель-Авивском университете и Университете Бен-Гуриона, а прием заявок завершится в этом месяце.

Яндекс | Университетская сеть

Меню
  • Новости
    • Земля
    • Будущее
    • Здоровье
    • Фокус
  • Студенческие ресурсы
    • Лучшее в онлайн-образовании
    • Плата за колледж
    • Студенческий бюджет
    • Подготовка к колледжу
    • Студенческая жизнь
    • Академики
    • Карьера
  • Онлайн-обучение
  • Стипендии
    • Поиск стипендий
    • Популярные стипендии
  • Скидки для студентов
    • Скидки для студентов онлайн
    • Скидки для местных студентов
    • Учебник Save Engine
    • Основы общежития
  • Студенческие работы
    • Студенты – стажировки и работа
    • Работодатели – Нанимайте студентов
    • Волонтерство
  • О нас
Яндекс Яндекс Яндекс Яндекс Яндекс
Copyright © 2022. Университетская сеть.

Архивы Яндекса — DATAVERSITY

Анджела Гесс В новом пресс-релизе сообщается: «Усиление градиента — это форма машинного обучения, которая анализирует широкий спектр входных данных. Он работает путем постепенного обучения более сложных моделей, чтобы максимизировать точность прогнозов. CatBoost был разработан для поддержки широкого спектра форматов данных. Он особенно мощный для […]

Дженнифер Зайно Яндекс выходит за рамки веб-поиска и работает на предприятиях.На этой неделе компания объявила о создании нового предприятия, фабрики данных Яндекса, которая будет применять свои продукты и алгоритмы машинного обучения, на которых основано более 70% ее собственных продуктов и приложений, для решения проблем больших данных в бизнесе. Использование уже существующей клиентской […]

Дженнифер Зайно Хотели бы вы принять участие в проекте schema.org? Мы более чем приветствуем ваш вклад в совместную работу Bing, Google, Yahoo и Yandex по созданию общего словаря разметки для веб-страниц. Как отметил Дэн Брикли, защитник разработчиков в Google, во время своей презентации о прогрессе schema.org до […]

Марк Альбертсон из Examiner недавно написал: «Конечно, это было необычное зрелище. На сцене конференц-центра вместе стояли компьютерные инженеры из четырех крупнейших поисковых провайдеров в мире (Google, Yahoo, Microsoft Bing и Яндекс)».

Дженнифер Зайно Последние несколько месяцев были свидетелями украинского кризиса, антиправительственных демонстраций, последовавших за укреплением связей бывшего президента Виктора Януковича с Кремлем, его бегством из страны после восстания против него и аннексией Крыма Россией. .Продолжается напряженность между Украиной, которая планирует новые президентские выборы […]

Дженнифер Зайно Связанные данные: структурированные данные в Интернете теперь доступны в мягкой обложке. Книга, написанная Дэвидом Вудом, Маршей Зайдман, Люком Рутом и Майклом Хаузенбласом, а также под руководством Тима Бернерса-Ли, направлена ​​на то, чтобы дать основным разработчикам, не имевшим предыдущего опыта работы со связанными данными, практические методы их интеграции в [. ..] ]

от Jennifer Zaino Интересует схема.org в тренде за последние пару лет с момента его рождения? Если вы были на конференции The International Semantic Web Conference в Сиднее пару недель назад, вы, возможно, застали сотрудника Google Раманатана В. Гуха — автора schema.org — с программным докладом о […]

Поисковая система Яндекс заявила сегодня, что она повышает точность таргетинга на рекламную аудиторию и что существует потенциал для увеличения рейтинга кликов по баннерной рекламе на сотни процентов. Чтобы добиться этого, производитель поисковой системы усовершенствовал свою технологию поведенческой аналитики Crypta, которая основана на методе машинного обучения MatrixNet и чей самый ранний […]

Яндекс, ведущий российский поисковый интернет-сервис, лишился сооснователя и технического директора Ильи Сегаловича.Как сообщает компания, у Сегаловича была диагностирована излечимая форма рака, и он хорошо реагировал на лечение, прежде чем неожиданно скончался от осложнений. DBpedia уже отчиталась об этой новости, как и Freebase. Портфель Яндекса […]

Электронная почта становится умнее. Gmail может использовать JSON-LD и schema.org для разметки информации в электронных письмах для поддержки взаимодействия с получателями: действие RSVP для событий, действие проверки для ресторанов, фильмов, продуктов и услуг; действие в один клик для всего, что можно выполнить одним щелчком мыши; действие перехода для более сложных взаимодействий […]

Изучайте большие данные с помощью онлайн-курсов, занятий и уроков

Что такое большие данные?

Большие данные относятся к анализу больших наборов данных для выявления тенденций, корреляций или других сведений, невидимых для небольших наборов данных или традиционных методов обработки.Экспоненциальный рост устройств и датчиков, подключенных к Интернету, является основным источником огромных объемов данных, а для хранения, обработки и анализа могут потребоваться сотни или тысячи компьютеров. Примером использования больших данных является разработка автономного транспортного средства. Датчики беспилотных транспортных средств фиксируют миллионы точек данных, которые можно анализировать, чтобы повысить производительность и избежать аварий.

Онлайн-курсы по большим данным

Изучите основы работы с большими данными с помощью бесплатных онлайн-курсов, которые познакомят вас с этой востребованной областью и научат разрабатывать и внедрять решения для анализа больших данных.Изучите ключевые инструменты и системы для работы с большими данными, такие как Azure, Hadoop и Spark, и узнайте, как внедрять решения для хранения и обработки данных NoSQL. Чтобы получить продвинутый сертификат по большим данным, рассмотрите 15 курсов Microsoft Professional Program in Big Data. Эта многокомпонентная программа предназначена для того, чтобы вы встали на путь новой карьеры. Узнайте, как обрабатывать потоки данных в реальном времени и внедрять решения для анализа больших данных в реальном времени. Студенты также узнают, как использовать Spark для реализации решений прогнозной аналитики, что является одним из ключевых преимуществ больших данных.Начните с ознакомительного курса для самостоятельного обучения, который охватывает форматы данных, технологии больших данных и основы баз данных.

Работа с большими данными

Если вы любите обработку данных, анализ и компьютерное программирование и хотите присоединиться к одной из самых популярных областей, большие данные — это то, что вам нужно. Ведущие компании, такие как Microsoft, Amazon AWS, LinkedIn, IBM и другие. все стремятся расширить свой поиск в этой области. На момент написания этой статьи сайт Indeed.com перечислял более 1600 вакансий с полной занятостью в области больших данных с предполагаемой заработной платой от 90 000 до 140 000 долларов в год.На руководящие должности входят разработчик больших данных, инженер по большим данным и архитектор больших данных, сотрудники которых отвечают за создание масштабируемых систем аналитики больших данных в режиме реального времени.

Post A Comment

Ваш адрес email не будет опубликован.