Введение в Большие Данные

Большие данные вошли в наш оборот, став некой маркетинговой уловкой. Многие компании начали всерьёз задумываться начать заниматься “биг датой”, но не знают с чего начать и что для этого нужно, но знают, что это может принести компании неплохую прибыль в будущем (а может и не принести). Этот хайп уже начал обесценивать само понятие “большие данные”, что многие вообще отказались от этого понятия. В этом обзоре мы обсудим несколько определений больших данных, рассмотрим этапы эволюции анализа данных и место больших данных в этой цепочке, рассмотрим связь Big Data и Data Science (многие отождествляют эти понятия, что в корне не верно), поговорим про “измерения” больших данных, пользу от аналитики больших массивов информации, использованию бигдаты в бизнесе и общую пользу для общества. Также затронем вызовы и проблемы сферы больших данных.

Итак, сначала попробуйте самостоятельно ответить на такие вопросы:

  1. Дайте своё определение большим данным.
  2. Как по вашему мнению связаны «Большие Данные» и «Наука о данных» (Big Data vs. Data Science)?
  3. C какими трудностями можно столкнуться на этапах сбора и обработки больших данных?
  4. Что такого можно делать с большими данными чего нельзя было делать с небольшим набором данных?
**Полная статья доступна только для членов сообщества**

Data Scientist # 1

Машинное обучение, большие данные, наука о данных, анализ данных, цифровой маркетинг, искусственный интеллект, нейронные сети, глубокое обучение, data science, data scientist, machine learning, artificial intelligence, big data, deep learning

Данные — новый актив!

Эффективно управлять можно только тем, что можно измерить.
Copyright © 2016-2021 Data Scientist. Все права защищены.