1. Рекомендательные системы на больших данных

    Одна из основных задач, которые стоят перед рекомендательными системами — это выявление закономерностей в покупках, связей — что с чем обычно люди приобретают. А также выявление групп людей по схожести покупок, поскольку это позволяет делать выводы, что если А и Б в целом схожи по группе покупок, то можно рекламировать...
  2. Большие Данные: с чего начать

    Сегодня компании используют Big Data для углубленного взаимодействия с клиентами, оптимизации операций, предотвращения угроз и мошенничества. За последние два года такие компании, как IBM, Google, Amazon, Uber, создали сотни рабочих мест для программистов и Data science. Область больших данных слишком размылась на просторах интернета, и это может быть очень сложной...
  3. Что такое большие данные?

    Под обобщающим термином «большие данные» принято понимать любые наборы данных, достаточно большие и сложные для того, чтобы их можно было бы обработать традиционными средствами работы с данными (например, РСУБД – реляционными системами управления базами данных). Единого мнения о том, какой объём считать «достаточно большим», нет, но нужно помнить, что сам...
  4. Большие данные в телекоме

    Телеком обладает всеми возможностями для эффективного использования методов обработки и анализа больших данных — от терабайтов разнообразной информации о клиентах до инфраструктуры и квалифицированных кадров. Как эти возможности реализованы сегодня? В области работы с клиентами… 1. Они анализируют наше недовольство Прогнозирование оттока абонентов является классической задачей для телекома, так как...
  5. BigData взгляд для CEO

    Big data allows marketing and production strategists to see where their efforts are succeeding and where they need some work. With big data analytics, every move you make for your company can be backed by data and analytics. While every business venture involves some level of risk, with big data, that...
  6. 10 правил работы с Big Data

    Применение Big Data в городах – в каком-то смысле анонимный краудсорсинг: эти массивы данных отражают и визуализируют модели поведения и запросы населения. Вот 10 правил, помогающих современным городам применять большие данные и правильно с ними работать. 1. Анализ до постановки гипотезы Когда у тебя на руках оказывается большой набор данных,...
  7. Инфраструктура для Больших Данных

    Мы собираемся обсудить вопросы аналитики данных на больших масштабах, разобраться с облачными вычислениями (cloud computing), описать методы и инструменты работы с большими объёмами информации и потоками данных. Также обсудим элементы распределённой вычислительной инфраструктуры, сравним опенсорсные и коммерческие решения. Быстро пройдёмся по YARN / Apache 2, Spark, Pig, Storm, MapReduce. Напомним,...
  8. 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...
  9. Сценарии использования Больших Данных

    Перечислим некоторые явные сценарии использования Больших Данных. 1. Энергетика: аналитические технологии Больших Данных способны на 99 % повысить точность распределения имеющихся мощностей электроэнергии и проанализировать где выгоднее закупать недостающую их часть. 2. Банковский сектор: Большие Данные способны решать практически все ключевые задачи банков: привлечение клиентов, повышение качества услуг, оценка заемщиков,...

Data Scientist # 1

Data science, большие данные, наука о данных, анализ данных, маркетинг, искусственный интеллект, бизнес-аналитика, business intelligence, data scientist, data analysis, artificial intelligence, big data, data mining.

Данные — новый актив!

Эффективно управлять можно только тем, что можно измерить.
Copyright © 2018 Data Scientist. Все права защищены.