с чего начать – ликбез для чайников

Этой статьей мы продолжаем серию материалов по ИТ-специальностям мира больших данных и начинаем описывать профессиональные компетенции в области Big Data и машинного обучения (Machine Learning). Ищите в сегодняшнем выпуске ответ на главный вопрос новичка Big Data – с чего начать, что нужно знать и уметь, а также где этому учиться – ликбез для чайников и начинающих.

Профессиональные направления в мире Big Data

Под термином «большие данные» скрывается множество понятий: от непосредственно самих информационных массивов до технологий по их сбору, обработке, анализу и хранению. Поэтому, прежде чем пытаться объять необъятное в стремлении изучить все, что относится к Big Data, выделим в этой области знаний следующие направления:

• аналитика – формулирование гипотез, визуализация информации, поиск закономерностей в наборе данных (датасете), подготовка информации к моделированию, разработка алгоритмов машинного обучения (Machine Learning) и интерпретация их результатов. Здесь задействованы аналитики и ученые по данным или исследователи данных (Data Analyst и Data Scientist), а также специалисты по машинному обучению. Помимо задач, связанных непосредственно с датасетами (Data Science, Data Mining), иногда аналитики также выполняют обязанности по анализу предметной области и бизнес-процессов (Business Intelligence). Все это необходимо для точного понимания потребностей заказчика, чтобы определиться с независимыми переменными, которые нужны для построения аналитических или предиктивных моделей. Подробнее про работу аналитика Big Data, набор его профессиональных компетенций и зарплату читайте здесь. А чем Data Analyst отличается от Data Scientist’а, мы рассказываем в этой статье.
• инженерия – создание, настройка и поддержка программно-аппаратной инфраструктуры для систем сбора, обработки, аналитики и хранения информационных потоков и массивов, включая конфигурирование локальных и облачных кластеров. За эти процессы отвечают администратор и инженер Big Data. Чем отличается работа администратора больших данных от деятельности сисадмина, мы писали в этом материале. Какие именно навыки, знания и умения нужны специалистам по инженерии больших данных, а также с

Курсы по Аналитике Данных и Big Data [2020]

Автор Алексей Шаполов На чтение 54 мин.
Обновлено

Привет, дружище! ✋ На связи Шаполов Алексей.

В этой статье я собрал для тебя только самые лучшие курсы по аналитике данных и Big Data в 2020 году. Готов начать обучение? Тогда полетели! 🚀

🥇 #1. Онлайн-курс «Профессия Data Scientist» от SkillFactory

Пройти курс

Стоимость: 17 500 ₽ в месяц при рассрочке на 12 месяцев. В общем — 210 000 ₽.

Получить скидку 40% — жмяк.

Длительность: 24 месяца.

Документ об окончании: сертификат.

Формат обучения: видеоуроки + практические задания в онлайн-тренажёрах (не хуже, чем у «Яндекса») + обратная связь от команды наставников + общение с единомышленниками + создание кейсов для портфолио

Семестр #1. Foundation

— Основы Python, SQL, Linux, алгоритмов и статистики

+ 3 кейса в портфолио (1 игра и 2 программы по теме «разведывательный анализ данных»)

Семестр #2. Python для анализа данных и Machine Learning

— Изучение библиотек Pandas, Numpy, Matplotlib и Plotly

— Основы математики для Data Science

— Tree-based алгоритмы

— Нейронные сети

— Рекомендательные алгоритмы

+ 5 кейсов в портфолио

Семестр #3-4. Специализация по выбору

1) Специализация AI-разработчик

2) Специализация ML-разработчик

3) Специализация Big Data Engineer

+ 5 кейсов в портфолио (один по компьютерному зрению и четыре в зависимости от выбранной специализации)

Насыщенная программа

Классные онлайн-тренажёры для отработки навыков программирования

Видеоуроки без воды

Преподаватели — эксперты

Упор на практику — 13 кейсов в портфолио по окончании обучения

Бесплатная консультация для желающих приобрести курс

Помощь в трудоустройстве (составлении резюме, подготовке к собеседованиям, поиске вакансий)

Общение с единомышленниками в закрытом Slack-чате

Работа с персональным ментором

Выпускники школы — сотрудники «Яндекс», SkyEng, Beeline, Nvidia, CISCO, «Сбербанк» и «Альфа-Банк»

Материалы можно осваивать в удобном темпе — можно пройти всю обучающую программу хоть за 2 года (по плану), хоть за несколько месяцев

Отзывы:

Преподаватели:

Андрей Зимовнов

Facebook, Instagram

Старший разработчик в «Яндекс.Дзен».

Дмитрий Коробченко

Youtube

Deep Learning R&D инженер и руководитель направления в NVIDIA.

Экс-сотрудник Samsung Electronics.

Эмиль Магеррамов

Сооснователь группы компаний EORA.

Антон Киселёв

Head of R&D в EORA.

Мне нравится4Не нравится

🥈 #2. Онлайн-курс «Старт в аналитике» от «Нетологии»

Пройти курс

Кому подойдёт: всем, кому интересна сфера Data Science.

Стоимость: 1 490 ₽.

Длительность: 18 дней = 9 занятий.

Документ об окончании: не предусмотрен.

Формат обучения: видеолекции + домашние задания без проверки

Блок #1. Чем занимается наука о данных

— Погрузишься в историю развития Data Science

— Узнаешь, какие профессии существуют в данной сфере

— Научишься составлять резюме специалиста

Блок #2. 6 базовых инструментов для работы в аналитике

— Научишься писать простой код на языке Python и базовые команды на SQL

— Научишься работать в Excel на уровне профи и использовать data-driven подход в работе

— Поймёшь, как создавать интерактивные дашборды в Google Data Studio и отчёты по логистике в PBI

Преподаватели — эксперты

У всех участников курса есть шанс выиграть бесплатное обучение в «Нетологии» по специальностям, связанным с Python и SQL

Низкая цена

Не обнаружены

Отзывы:

Преподаватели:

Алексей Кузьмин

Facebook, VK

Директор разработки и руководитель отдела Data Science в компании «ДомКлик».

Полный список преподавателей смотри на странице курса.

Мне нравится2Не нравится

🥉 #3. Онлайн-курс «Профессия Data Scientist» от SkillBox

Пройти курс

Стоимость: 7 500 ₽ в месяц.

Получить скидку — жмяк.

Длительность: 300+ часов обучения.

Документ об окончании: диплом SkillBox.

Формат обучения: видеоуроки + домашние задания + кураторство + защита дипломного проекта

#1. Введение в анализ данных и машинное обучение

— Основы Python

— Библиотека NumPy

— Библиотека Pandas

— Визуализация данных с помощью Matplotlib

— Введение в SQL

#2. Статистика и теория вероятностей

— Основы статистики и теории вероятностей

#3. Машинное обучение. Начальный уровень

— Основные концепции Machine Learning (ML)

— Регрессия

— Кластеризация

— Знакомство с Kaggle

#4. Основы математики для Data Science

— Базовые математические объекты и SymPy

— Интерполяция и полиномы: квадратичные и кубические функции

— Аппроксимация и преобразования функций: сдвиги, растяжения, сжатия

— Векторы и матрицы

— Линейная регрессия и системы линейных уравнений

#5. Аналитика. Средний уровень

— Язык программирования R

— A/B-тестирование

— Интерактивная визуализация данных с помощью Plotly

— Spark: управление потоками данных

#6. Машинное обучение. Средний уровень

— Обучение нейронных сетей

— Свёрточные нейросети для задачи классификации изображений

— Семантическая сегментация

— Введение в NLP

— Обучение с подкреплением

#7. Дипломный проект

— Рекомендательная система для онлайн-гипермаркета

🎁 Универсальные знания программиста

— Как искать заказы

— Личный бренд

— Личная эффективность

— Саморазвитие

🎁 Английский для IT-специалистов

Бесплатная консультация для желающих приобрести курс

Проходить уроки можно в любое удобное время

Доступ к курсу навсегда

Обширная теоретическая база

Оплачивать курс можно в рассрочку

Диплом по окончании

Много практических заданий

Обратная связь от личного наставника

Преподаватели курса — реальные эксперты

Помощь с трудоустройством и составлением резюме

Созданные во время прохождения курса проекты пойдут тебе в портфолио

Дорого

Так называемая «рассрочка» — это на самом деле кредит в «Тинькофф-Банке» на 3 года

Отзывы:

Преподаватели:

Алексей Мастов

VK, Facebook

Deep Learning инженер в NVIDIA.

Лидия Храмова

Team Lead Data Scientist группы бизнес-моделирования в QIWI.

Полный список преподавателей смотри на странице курса.

Мне нравится2Не нравится

#4. Онлайн-курс «Специалист по Data Science» от «Яндекс.Практикум»

Начать учиться бесплатно

Кому подойдёт: всем желающим освоить профессию Data Scientist с нуля.

Стоимость: 90 000 ₽ при единовременной оплате. 104 000 ₽ при помесячных платежах в размере 13 000 ₽. Первые 94 урока можно пройти бесплатно.

Длительность: 8 месяцев по 10 часов в неделю. Бесплатную часть курса можно освоить буквально за 20 часов, то есть за 2 недели.

Начало: в любое время.

Документ об окончании: диплом о профессиональной переподготовке установленного образца + электронный сертификат.

Вот так выглядит электронный сертификат «Яндекс.Практикум»:

Формат обучения: практические задания в онлайн-тренажёрах + обратная связь от личного наставника + живые вебинары + защита дипломного проекта

Что освоишь:

#1. Бесплатный вводный курс из 94 уроков «Основы Python и анализа данных»

— Познакомишься с языком программирования Python

— Освоишь программную библиотеку для анализа данных Pandas

— Научишься работать в редакторе кода Jupyter Notebook

— Создашь свой первый проект. Проанализируешь вкусы пользователей сервиса «Яндекс.Музыка»

— Узнаешь, какие профессии существуют в сфере Data Science

#2. Введение в профессию

— Краткий обзор профессии Data Scientist

— Организационные моменты обучения

#3. Предобработка данных

— Научишься очищать и преобразовывать данные перед тем, как приступать к аналитике

— Сделаешь проектную работу, в ходе которой проверишь гипотезу о влиянии email-рассылки на динамику повторных покупок

#4. Исследовательский анализ данных

— Научишься визуализировать данные при помощи гистограмм

— Изучать срезы данных

— Находить взаимосвязи разных параметров в данных

— Сделаешь проектную работу, в ходе которой определишь самые популярные заправки для развития приложения «Яндекс.Навигатор»

#5. Статистический анализ данных

— Познакомишься с основами статистики

— Проанализируешь поведение пользователей каршеринга

#6. Введение в машинное обучение

— Познакомишься с основными понятиями Machine Learning

— Сделаешь проектную работу, в ходе которой постараешься предсказать продажи товара по его цене и другим характеристикам

#7. Обучение с учителем (классификация и регрессия)

— Углубишь свои познания в машинном обучении

— Смоделируешь скоринговую систему для определения вероятности погашения кредита по состоянию кредитной истории клиента банка

#8. Машинное обучение в бизнесе

— Познакомишься с основными бизнес-метриками

— Узнаешь, что такое KPI и A/B-тестирование

— Создашь 2 проектных работы

#9. Линейная алгебра

— Освоишь главные концепции линейной алгебры

#10. Численные методы и алгоритмы

— Разберёшь приближённые вычисления, оценку сложности алгоритмов, градиентные спуски

#11. Тексты, временные ряды и feature engineering

— Научишься анализировать тексты

— Создашь алгоритм, который будет автоматически модерировать комментарии и определять степень их токсичности

#12. Извлечение данных

— Освоишь язык запросов SQL

#13. Компьютерное зрение

#14. Рекомендации и обучение без учителя

— Построишь свою рекомендательную систему (почти как в «Яндекс.Дзен» 😉)

Очень насыщенная обучающая программа

Обучение проходит в удобных онлайн-тренажёрах

За время прохождения курса ты создашь 17 проектов себе в портфолио, а также защитишь дипломный проект, по результатам чего получишь диплом о профессиональной переподготовке установленного образца

Курс проводят реальные эксперты — сотрудники компании «Яндекс» и не только

Обратная связь

Общение с единомышленниками

Гарантия возврата средств на любом этапе обучения

Первый блок курса можно пройти абсолютно бесплатно

Есть возможность оплачивать обучение помесячными платежами

Достаточно высокая цена

Отзывы:

Полезные ссылки:

Преподаватели:

Мне нравится1Не нравится2

#5. Специализация «Наука о данных» от университета Джона Хопкинса

Перейти на страницу курса

Стоимость: бесплатно.

Длительность: 11 месяцев = 7 часов в неделю.

Документ об окончании: сертификат Coursera (доступен при оформлении платной подписки — 3 743 ₽ в месяц).

Формат обучения: видеолекции + оцениваемые задания

Мне нравится2Не нравится1

Другие полезные курсы по Data Science на Coursera:

#6. Онлайн-курс «Data Scientist» от «Нетологии»

Перейти на страницу курса

Стоимость: 200 000 120 000 ₽. Есть возможность оплачивать курс в рассрочку — по 10 000 ₽ в месяц.

Длительность: 12 месяцев.

Документ об окончании: диплом о профессиональной переподготовке установленного государством образца.

Формат обучения: видеоуроки + живые вебинары + домашние задания с проверкой и обратной связью от команды наставников + проектные работы

Блок #1. SQL и получение данных

— 10 часов теории + 25 часов практики

Блок #2. Python, статистика и математика для анализа данных

— 20 часов теории + 30 часов практики

Блок #3. Feature engineering и предобработка данных

— 15 часов теории + 22 часа практики

Блок #4. Построение модели

— 40 часов теории + 21 час практики

Блок #5. Менеджмент data-проектов

— 2 часа теории + 6 часов практики

Блок #6. Рекомендательные системы

— 12 часов теории + 8 часов практики

Блок #7. Распознавание изображений, машинное зрение

— 20 часов теории + 12 часов практики

Блок #8. Обработка естественного языка (NLP)

— 18 часов теории + 10 часов практики

Блок #9. Итоговый хакатон

— Работа в мини-группах в другими студентами курса

— 8 часов практики

Блок #10. Дипломная работа

— Индивидуальный проект

— 60 часов практики

Насыщенная программа

Упор на практику

Диплом установленного образца по окончании обучения (официальный документ, не какая-то там бумажка)

Помощь в трудоустройстве

Обратная связь от команды наставников + 4 персональные консультации

Бесплатная консультация для всех желающих приобрести курс

Есть возможность обучаться очно в кампусе «Нетологии»

Можно оплачивать обучение в рассрочку (беспроцентный кредит от «Тинькофф» или «Сбербанка», переплата по процентам перекрывается за счёт скидки на курс)

Есть возможность получить налоговый вычет в размере 13% от стоимости курса

Большое количество способов оплаты — через банковские карты VISA/MasterCard/«МИР», «Яндекс.Деньги», WebMoney, систему «Альфа-Клик», по счёту юрлица

Преподаватели — реальные эксперты

Не обнаружены

Мне нравится2Не нравится

#7. Онлайн-курс «Data Science с нуля» от SkillFactory

Перейти на страницу курса

Стоимость: 12 500 ₽ в месяц при покупке в рассрочку на 1 год.

Получить скидку — клац.

Длительность: 12 месяцев.

Документ об окончании: сертификат.

Формат обучения: видеоуроки + работа в онлайн-тренажёрах + домашние задания с проверкой и обратной связью от команды наставников + создание практических проектов для портфолио

Чему научишься:

• Визуализировать данные
• Использовать для анализа данных язык Python
• Создавать нейронные сети
• Получать данные по API
• Применять методы линейной алгебра, математического анализа, статистики и теории вероятности для обработки данных

Мне нравится1Не нравится

#8. Онлайн-курс «Профессия Data Analyst» от SkillFactory

Учебный центр «Школа Больших Данных»

Школа Больших Данных (ООО «Учебный центр «Коммерсант») – единственный специализированный учебный центр по технологиям Big Data в Москве с государственной лицензией на образовательную деятельность по программам дополнительного профессионального образования. Мы реализуем краткосрочные образовательные курсы повышения квалификации для руководителей, аналитиков, инженеров и администраторов по следующим направлениям:

• администрирование кластера Big Data – локальные и облачные экосистемы Apache Hadoop (ArenaData, Cloudera, HortonWorks), Apache Spark, Apache Kafka, Apache HBase, Apache NiFi;
• инженерия больших данных – стек технологий Hadoop, Hive, HBase, Impala, SQL- и NoSQL базы данных, архитектура моделей данных;
• аналитика больших данных и машинное обучение – Data Mining и Machine Learning средствами R, Python, Microsoft Azure;
• практическое приложение Python в реальных проектах Data Science в рамках нашего отдельного проекта Python-School.

Отличные результаты обучения в нашем центре достигаются за счет соответствия всем обязательным требованиям к образовательным организациям:

• наличие учебно-методической документации по всем образовательным программам направления BigData для руководителей проектов цифровизации, аналитиков, исследователей, администраторов и инженеров больших данных;
• высокий профессиональный уровень преподавательского состава – с вами будут заниматься кандидаты наук и отраслевые эксперты с 20-летним опытом практики в администрировании кластерных решений, Data Science, Data Mining, Cloud Computing и других технологиях Big Data;
• партнерство с ведущими разработчиками и вендорами Big Data решений, в частности, c отечественной компанией Arenadata;
• просторные и удобные учебные классы, расположенные в стационарном офисном помещении, оснащены индивидуальными рабочими местами и современным оборудованием. Также возможен дистанционный формат обучения в режиме интерактивного удаленного взаимодействия или проведение корпоративных курсов на территории заказчика. 

Во время обучения вы прослушаете теоретический минимум, чтобы самостоятельно, под руководством опытного преподавателя, выполнять практические задания. Благодаря интенсивной образовательной программе вы получите знания и навыки, необходимые для прикладной работы Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer и Administrator Big Data. Для руководителей предусмотрена отдельная программа по ведению проектов цифровой трансформации и эффективному применению технологий Big Data для оптимизации ваших бизнес-процессов. По окончании наших курсов дополнительного профессионального образования вы получите сертификат или удостоверение установленного образца о повышении квалификации и профессиональной переподготовке ИТ-специалиста.

Выбирайте свое направление и обучайтесь! Школа Больших Данных поможет вам стать востребованным ИТ-специалистом и повысить степень цифровизации вашего предприятия.

До встречи на занятиях!

Big Data — Курсы Big Data, Hadoop, Arenadata, Kafka и Spark

Big Data (Большие данные)

Big Data — данные большого объема, высокой скорости накопления или изменения и/или разновариантные информационные активы, которые требуют экономически эффективных, инновационных формы обработки данных, которые позволяют получить расширенное  понимание информации, способствующее принятию решений и автоматизации процессов.

Что такое большие данные ? Обучение для руководителей и топ менеджеров в «Школе Больших Данных» +7 (985) 162-29-63

• Для каждой организации или компании существует предел объема данных (Volume) которые компания или организация способна обрабатывать одновременно для целей аналитики, как правило этот объем ограничен объемами оперативной памяти серверов корпоративных приложений и баз данных и необходимостью партиционирования (Partitioning)  хранимых данных.
• Для каждой организации или компании существуют физические ограничения на количество транзакций/ объем данных (Velocity) , которая корпоративныя система может обработать или передать за единицу времени вследствии ограничений scale in архитектуры. 
• Традиционные корпоративные системы (реляционные) могут использовать эффективно только структурированные источники поступления информации, не принимая во внимание разновариантные и не структурированые источники данных (Variety)  или имея серьезные органичения по работе с такими источниками.
• Большое количество данных и разнообразие источников требует качества и аккуратности при обработке и анализе данных (Твиты, хэштэги, аббревиатуры, сокращения, типо ошибки и конечно просто надежность и точность контента ставят под сомнение достоверность (Veracity)  самих данных так и принятых решений на основе этих данных. Количество не переходит в качество.
• Cбор и анализ больших данных должен предоставлять определенную ценность (Value) для бизнеса. Ценность данных неразрывна связанна со стоимость владения и  ценностью для бизнеса
• Большие данные, зависимости между ними  и условия окружения непрерывно меняются  (Variability) 

Что такое «цифровая трансформация»?

Related Entries

News about Big Data — BigDataSchool.ru

Сегодня рассмотрим примеры совместного использования двух популярных технологий потоковой обработки больших данных (Big Data): Apache Kafka и NiFi. Читайте в нашей статье, как они дополняют друг друга, каковы преимущества их объединения и каким образом инженеру Data Flow это реализовать на практике. Еще раз о том, что такое Apache Kafka и NiFi: краткий ликбез для  инженера Big Data Напомним, Apache Kafka – это отказоустойчивая распределенная стриминговая платформа, которая часто используется в качестве брокера сообщений. Она работает по принципу «издатель-подписчик», когда кластерные серверы (брокеры) принимают данные из источников (производителей, producer) и передают их потребителям (consumer). Отправляя сообщение в кластер Kafka, производитель указывает, в какой топик (topic) его записать. Топик – это набор сообщений, которые реплицируются и упорядочиваются по смещению (offset) – возрастающему Далее …

В этой статье мы рассмотрим несколько популярных мифов о Data Science и аналитике больших данных (Big Data), разобрав, когда и почему простое использование BI-систем или облачных DaaS-платформ бывает гораздо эффективнее попыток внедрения алгоритмов машинного обучения (Machine Learning) и прочих методов Data Science в операционные и стратегические бизнес-процессы. Почему 80% Data Science проектов обречены на провал: простая причина больших ошибок в Big Data Начнем с наиболее распространенного в широкой общественности мнения: Big Data есть только у больших компаний, а Data Science мгновенно приносит огромную выгоду, генерируя магические дата-инсайты. На самом деле сегодня достаточно большие объемы данных имеются даже у малого и среднего бизнеса, чья деятельность, в основном, связана с цифровыми технологиями. Например, интернет-магазины и процессинговые центры, а также популярные медиа (блоги, Далее …

Администрирование кластера Kafka порой напоминает работу детектива, когда нужно понять мотив преступления причину появления того или иного бага и устранить ее вместе с последствиями наиболее оптимальным способом. В этой статье мы рассмотрим несколько практических примеров конфигурирования Apache Kafka из опыта компании Booking.com, кейс которой был представлен в докладе ее сотрудника Александром Мироновым 23 января 2020 года на зимнем Kafka-митапе Avito.Tech. Называйте файлы по-разному или как корректно обновить SSLContext без перезапуска брокера Kafka Истоки рассматриваемой проблемы лежат в механике самообслуживаемой (self-service) mTSL-аутентификации Kafka, которая реализована в Booking.com следующим образом [1]: на брокере Kafka запускается проверка наличия SSL-сертификата и его валидности (TTL, Time To Live) в течение следующих 5 дней; если TTL обнаруженного сертификата более 5 дней, никакие дополнительные действия не производятся; Далее …

В продолжении серии статей по докладу Александра Миронова из Booking.com, который был представлен 23 января 2020 года на зимнем Kafka-митапе Avito.Tech, сегодня мы рассмотрим некоторые проблемы администрирования Apache Kafka, с которыми можно столкнуться на практике. Читайте в этом материале, как не допустить разрастание топика, правильно задав параметр CreateTime. Что делать, если Apache Kafka вдруг стала поглощать слишком много места на диске Как мы уже рассказывали, производительность Apache Kafka напрямую связана с hardware-ресурсами. В частности, эта Big Data система активно использует жесткий диск, сохраняя сообщения в долговременную ROM-память и считывая их оттуда. Поэтому администраторы Кафка-кластера постоянно наблюдают за объемом потребляемого места на жестком диске. Внезапное увеличение этого показателя сигнализирует о проблеме, которую нужно срочно решать. Именно с такой ситуацией столкнулись администраторы Далее …

Аутентификация – далеко не единственная возможность обеспечения информационной безопасности в Apache Kafka. Сегодня мы продолжим разговор про Big Data cybersecurity и рассмотрим особенности авторизации в Apache Kafka в формате самообслуживания (self-service), как это было сделано в travel-компании Booking.com. В качестве примера продолжим разбирать доклад Александра Миронова, который был представлен 23 января 2020 года на зимнем Кафка-митапе Avito.Tech. Принципалы, ACL и другие особенности авторизации Apache Kafka Apache Kafka включает встроенный фреймворк авторизации (Authorizer), который использует ZooKeeper для хранения всех списков избирательного доступа (ACL, Access Control List) для детального определения прав клиентов кластера на чтение или запись ресурсов (топик с сообщениями, группа, идентификатор транзакции и пр). Authorizer по умолчанию ограничивает доступ к ресурсам всем, кроме суперпользователей (super users). Поэтому для каждого ресурса Далее …

Продолжая разбирать доклад Александра Миронова из Booking.com, который был представлен 23 января 2020 года на зимнем Kafka-митапе Avito.Tech, сегодня мы рассмотрим, с какими проблемами столкнулись администраторы Big Data при обеспечении информационной безопасности своих Кафка-кластеров. Читайте в нашей статье про возможные методы аутентификации в Apache Kafka и их практическое использование в самообслуживаемой ИТ-инфраструктуре одной из крупнейших travel-компаний. SASL или mTSL: какой метод аутентификации выбрать для Kafka-кластера Напомним, Apache Kafka поддерживает целый ряд методов аутентификации [1]: SASL (Simple Authentication and Security Layer — простой уровень аутентификации и безопасности), включая следующие вариации: PLAIN (простой механизм передачи паролей открытым тектом), SCRAM (Salted Challenge Response Authentication Mechanism – механизм хранения данных и протокол аутентификации через хэши паролей, которые хранятся в Apache Zookeeper), GSSAPI (Generic Security Services Далее …

9 бесплатных онлайн-курсов по Big Data — About Data

В ближайшие два года количество занятых специалистов Big Data во всем мире вырастет на 28%, прогнозирует IBM. Эта профессия станет одной из самых востребованных на рынке.

Студенты штурмуют открывшиеся в престижных университетах курсы по большим данным. А что делать тем из нас, кто не хочет остаться без работы в ближайшем будущем или готов попробовать себя в перспективной отрасли?

Памятуя поговорку о том, что учиться никогда не поздно, публикуем подборку бесплатных онлайн-курсов, на которых можно уже сегодня получить базовые знания и практические навыки в модной нынче специальности data scientist.

Подборка составлена англоязычным Forbes. Все курсы на английском языке.

Coursera – Data Science Specialization

Coursera предлагает один из самых основательных и, главное, бесплатных курсов по науке о данных. Партнером курса выступает Университет Джона Хопкинса (Балтимор, Мэриленд).

Курс состоит из 10 блоков, которые охватывают статистическое программирование на R, кластерный анализ, обработку естественного языка и практическое применение машинного обучения. В завершение курса студентам предлагается создать свой продукт на основе данных для решения реальной проблемы.

Coursera – Data-Driven Decision Making

Еще один курс от Coursera, на этот раз созданный в партнерстве с фирмой PwC. Неудивительно, что он заточен под решение практических задач в сфере бизнеса. Теоретической же подготовке уделяется меньше времени.

Студенты здесь осваивают инструменты и техники, которые применяются в бизнесе для решения задач, связанных с большими данными. Курс, рассчитанный на 4 недели, завершается самостоятельным заданием, в ходе которого студент должен создать решение Big Data в симуляции бизнес-среды.

EdX – Data Science Essentials

Этот курс создан Microsoft и является частью общей программы сертификации Professional Program Certificate в сфере Data Science. Однако курс можно пройти и отдельно от сертификата.

Студенты должны обладать первоначальными знаниями в языках программирования R или Python. (На сегодня это самые распространенные языки программирования в сфере больших данных). Темы курса охватывают теорию вероятностей и статистику, сбор данных и визуализацию, введение в машинное обучение, использование платформы Microsoft Azure.

Все материалы курса бесплатны. Но за $90 можно получить официальный сертификат о прохождении обучения.

Udacity – Intro to Machine Learning

Машинное обучение – одно из самых «горячих» направлений в науке о данных. Этот курс дает общее представление об отрасли – от теории до практического применения. Он является частью платной программы Udacity, по прохождении которой можно также получить «степень».

IBM – Data Science Fundamentals

Компания IBM предлагает целую серию из онлайн-курсов на специально созданном сайте, некогда известном как Big Data University и теперь переименованном в Cognitive Class. Программы охватывают введение, методологию, создание практических приложений, программирование на R и инструменты open source.

Курс рассчитан примерно на 20 часов. Студенты, имеющие базовые знания, могут пройти его быстрее.

California Institute of Technology – Learning from Data

Калифорнийский технологический институт разработал онлайн-курс по машинному обучению. Он включает серию видео-лекций, домашние задания и экзаменационное задание. Студенты должны обладать первоначальными познаниями в математике, разбираться матрицах и матричном исчислении.

Dataquest – Become a Data Scientist

Dataquest – независимый провайдер образовательного контента. Площадка не аффилирована с университетами или компаниями, в отличие от других перечисленных здесь курсов.

Доступ к большинству учебных материалов бесплатный. Однако есть возможность платной подписки и прохождения курсов с наставником.

Курс состоит из трех частей для трех компетенций – дата-аналитик, дата-исследователь и дата-инженер. Программа получила положительные отклики от представителей компаний Uber, Amazon и Spotify.

KDNuggets – Data Mining Course

Сайт KDNuggets, посвященный бизнесу и науке о данных, составил собственный учебный курс. Он включает модули по машинному обучению, статистическим концепциям (дерево решений, регрессия, кластеризация и классификация) и введение в практику.

The Open Source Data Science Masters

Этот курс полностью состоит из открытых источников и бесплатных материалов. Он включает машинное обучение, обработку естественного языка на основе Twitter API, а также систему Hadoop MapReduce, базы данных SQL и noSQL, основы визуализации.

Программа не предусматривает никакой сертификации. Ее преимущество в том, что можно заниматься по своему графику и сообразно своим возможностям.

13 лучших онлайн-курсов по аналитике данных и Big Data: программы, цены на обучение

Что бы стать хорошим аналитиком данных, особенно в сфере big data, нужно разбираться как в программировании, так и в статистике, и иметь представление о технологиях обработки больших массивов информации.

Освоить профессию и изучить все тонкости помогут онлайн-курсы. Вас научат навыкам программирования на популярных языках, строить скоринговые модели, модели прогнозирования цен и спроса, работать с базами данных, методам машинного обучения.

Мы собрали для вас полный список онлайн курсов по аналитике данных, которые вы можете пройти, не имея специального образования или дополнительных навыков.

Skillbox

Почему стоит учиться на Data Scientist:

• Востребованность
• Компании генерируют все больше данных, принимать правильные управленческие решения становится сложнее, потребность в специалистах растет
• Каждый новый массив данных — это захватывающая головоломка, испытание ваших способностей. Рекомендательные системы Netflix, распознавание песен Shazam, программы лояльности крупнейших онлайн- и офлайн-магазинов — за всем этим стоит работа специалиста по анализу данных и машинному обучению
• Специалисты погружают студента в профессию и дают задачи, которые приближены к жизненным ситуациям. Так вы получите опыт, близкий к работе в IT-компании
• Работа с реальными данными. Путь с нуля до новой профессии. Обучают студентов даже без специальных знаний и навыков, поэтапно помогают пройти путь с нуля до специалиста по Data Science middle-уровня

После окончания начального уровня и специализации вы защитите дипломы для реального заказчика. Получите официальное подтверждение своих знаний в машинном обучении или аналитике данных.

Нетология

Сайт: https://netology.ru
Телефон: +7 (800) 301-39-69
Стоимость: от 54000 р. за курс

Научат с нуля собирать, анализировать и презентовать данные.

Чему вы научитесь на курсе:

• Работать с сырыми данными
• Информация для отчетов теперь у вас в руках. От получения данных из разных источников с помощью SQL до создания рабочих моделей и анализа с помощью Python
• Говорить с бизнесом на одном языке. Научат собирать и обрабатывать запросы на аналитику, предоставлять метрики в понятном виде и определять точку приложения усилий
• Работать с Big Data
• Получайте конкурентное преимущество: лучшие компании работают с большими данными. Научат использовать в работе актуальные инструменты анализа данных: Hadoop и NoSQL
• Выдвигать и тестировать гипотезы. Берите в работу сложные задачи и будьте уверены в своих подходах к достижению цели. Научат приоритизировать гипотезы и подбирать эффективные инструменты для их проверки
• Анализировать данные. Понимание бизнеса позволяет расти быстрее и увеличивать свой капитал. Научат находить инсайты в данных и предлагать бизнесу оптимальные сценарии роста

Каждый выпускник получает:

• помощь и поддержку Центра развития карьеры
• помощь в подготовке резюме и прохождении собеседования
• консультация с HR-специалистом по поиску работы и развитию карьеры
• возможность прохождения стажировки в проектах «Нетологии-групп»: в Фоксфорде, Нетологии, EdMarket
• информирование о вакансиях, открытых в компаниях-партнёрах
• доступ к подборке видеокурсов по поиску работы и soft skills

GEEK UNIVERSITY

Сайт: https://geekbrains.ru
Телефон: +7 (800) 700-68-41
Стоимость: уточняется по телефону

Задача аналитика больших данных — изучать и выявлять взаимосвязи в огромных массивах информации: поведении и предпочтениях клиентов, результатах исследований, рыночных тенденциях.

За последние несколько лет такие компании, как Google, Amazon, IBM, Uber, создали сотни рабочих мест для аналитиков больших данных.

Чтобы стать аналитиком Big Data достаточно школьных знаний. Здесь дадут вам необходимую математическую базу, познакомят с инструментами сбора, анализа и визуализации данных, научат решать реальные бизнес-задачи.

Вы решите 6 проектных задач по работе с данными и примените полученные навыки на практике. Полтора года обучения в GeekUniversity = полтора года реального опыта работы с большими данными для вашего резюме.

В течение всего обучения у вас будет личный помощник-куратор. С ним вы сможете быстро разобраться со всеми проблемами, на которые в ином случае ушли бы недели. Работа с наставником удваивает скорость и качество обучения.

Приобретете компетенции, необходимые для работы в крупной IT компании:

• Навыки программирования на Python
• Знание алгоритмов и структур данных
• Умение работать в Linux и операционных системах
• Умение писать «чистый» код
• Опыт построения ETL-процессов
• Опыт построения скоринговых моделей
• Опыт построения рекомендательных систем
• Опыт построения моделей прогнозирования цен и спроса
• Опыт сегментации, кластеризации и классификации клиентской базы
• Опыт формирования отчетов анализа данных
• Опыт работы с BI-системами
• Знание методов машинного обучения
• Знание библиотек для машинного обучения (Scikit-learn, XGBoost, Vowpal Wabbit, Apache MLlib)
• Владение методами прикладной статистики, теории вероятностей
• Умение работать с технологиями для обработки больших данных
• Знание алгоритмов для работы с большими данными (Hadoop, Hive, Spark, Hue, HBase, Kafka, Spark Streaming)
• Умение работать с SQL и NoSQL СУБД
• Опыт выступлений в соревнованиях по Data Mining (Kaggle)
• Опыт разработки дашбордов в QlikView

SkillFactory

Аналитики нужны во всех сферах бизнеса: от маркетинга и продаж до разработки продуктов, от финансов до управленческих решений.

Грамотный анализ данных нужен всем компаниям вне зависимости от индустрии: ритейл, киберспорт, путешествия, образование, медицина.

При этом спрос на профессионалов значительно превышает предложение. Это значит, что сейчас самое время начать свой путь в аналитике.

За два года обучения по 5 часов в неделю вы освоите востребованные навыки аналитика данных и соберёте портфолио проектов.

Недостаточно просто выучить новые технологии — требуется освоить новые подходы и новые способы мышление. В одиночку с этим справиться сложно. Преподаватели курса станут вашим партнером в обучении, которые не просто дают учебные материалы, но и мотивируют их изучать и применять на практике.

FinTech

Сайт: http://fintech.ranepa.ru
Телефон: +7 (499) 346-89-47
Стоимость: уточняется по телефону

Fintech 2020 — это ведущая магистратура по цифровому банкингу, разработке цифровых продуктов и анализу данных. Уникальное место для самовыражения и развития аналитических и управленческих качеств в котором каждый выбирает свою ключевую роль, создает свое будущее в цифровом мире и глобальной экосистеме Сбербанка работая в учебных Agile-командах над реальными задачами и проектами под руководством менторов: ведущих экспертов отрасли и сотрудников Сбербанка.

Что вас ждёт:

• Лучшие преподаватели РАНХиГС, зарубежные профессора, специалисты и практики Сбербанка и Банка России
• Сочетание онлайн и офлайн форматов обучения
• Участие в реальных бизнес-проектах Сбербанка
• Расширенная база для проведения НИР (Школа-акселератор криптоэкономических исследований, Лаборатория Поведенческой экономики, Лаборатория ThalamusLab)
• Кросс-функциональное обучение как в области финансовых и банковских технологий, анализа больших данных, управления изменениями, так и навыкам работы в условиях постоянных изменений, эффективным коммуникациям, лидерству, предпринимательской деятельности

Udemy for Business

Чему вы научитесь:

• Разрабатывать запросы SQL к базам данных
• Избегать частых ошибок, которые делают новички
• Использовать SQL для анализа данных
• Указать SQL в вашем резюме
• Совмещать бизнес- и проф- интуицию с анализом данных, строить гипотезы и проверять их
• Собирать, структурировать и обрабатывать данные
• Современные методы статистического анализа на практике и реальных данных
• Легко находить и видеть скрытые закономерности в данных
• Анализировать большие объемы (массивы) данных
• Делать вероятностные прогнозы и строить предсказывающие модели
• Добывать из цифр знания и информацию для принятия решений
• Главные бизнес-функции Excel для большинства бизнес-задач
• Современный простой ОФИЦИАЛЬНЫЙ бесплатный статистический пакет анализа данных (аналог коммерческого SPSS — считайте что параллельно освоили SPSS)
• и мн. др.

Analytika Plus

Сайт: https://analytikaplus.ru
Телефон: +7 (499) 391-29-84
Стоимость: уточняется по телефону

Сегодня на рынке труда востребованы аналитики, BI-эксперты — те, кто умеет работать с данными. Но специалистов не хватает! Сегодня нужно уметь “разговаривать” с данными: структурировать информацию, искать закономерности и делать выводы.

Что предлагает АКАДЕМИЯ АНАЛИТИКИ? 4 больших видеокурса по работе с данными для новичков и профи:

• Основы Tableau (26 уроков, более 6ч. видео)
• Vertica одним взглядом (9 уроков, более 4ч. видео)
• Alteryx — основы (10 уроков, более 4ч. видео)
• Data Mining. Tableau + R, Vertica + R (9 уроков, более 6ч. видео)

Видеокурс для тех, кто хочет быстро научиться анализировать данные и строить отчеты в Tableau. Здесь вы научитесь работать с программным решением Tableau: подключаться к данным, строить визуализации, собирать дашборды и делиться результатами с коллегами.

Вы также получите представление о разных способах визуализации данных. Узнаете, что такое визуальный анализ и как анализировать информацию. Более того, вы сможете строить КРАСИВЫЕ и ПОНЯТНЫЕ дашборды.

Центр компьютерного обучения «Специалист» при МГТУ им. Н.Э. Баумана

Курсы по обработке и анализу данных предназначены для аналитиков, разработчиков аналитических решений и приложений, экономистов и маркетологов, работающих с инструментами анализа данных.

Специалисты по бизнес-аналитике, Big Data и Data Mining необходимы практически каждой современной организации, а в особенности – средним и крупным предприятиям с разветвлённой системой филиалов.

Ритейл, телеком, реклама и маркетинг, финансовый и банковский секторы, производство и реализация товаров и услуг, логистика, ИТ – везде требуются аналитики.

Освоив эту профессию или углубив свои познания по обработке и анализу данных, вы не только существенно повысите свой профессиональный уровень, но и сможете претендовать на повышение оклада или должности!

Центр «Специалист» при МГТУ имени Н.Э. Баумана продолжает традиции ведущего технического вуза страны и гарантирует 100% качество обучения на курсах по обработке и анализу данных.

Coursera Inc

Специализация Машинное обучение и анализ данных. Машинное обучение и анализ данных. Типовые задачи машинного обучения и анализа данных и методы их решения.

Вас научат, как проходит полный цикл анализа, от сбора данных до выбора оптимального решения и оценки его качества. Вы научитесь пользоваться современными аналитическими инструментами и адаптировать их под особенности конкретных задач.

В рамках специализации вы освоите основные темы, необходимые в работе с большим массивом данных, в т.ч. современные методы классификации и регрессии, поиск структуры в данных, проведение экспериментов, построение выводов, базовая фундаментальная математика, основы программирования на Python.

Разберете, как построить рекомендательную систему, оценить эмоциональную окраску текста, спрогнозировать спрос на товар, оценить вероятность клика по рекламе и т. д.

В финале вам потребуется выполнить проект собственной системы, решающей любую актуальную для бизнеса задачу. Результатом будет наглядная работающая модель, которую вы сможете использовать в вашей повседневной работе или продемонстрировать на собеседовании.

Что будет:

• Специализация и сертификаты о прохождении крусов, которыми можно поделиться
• Возможность обучения в комфортном темпе
• Видео и материалы для самостоятельного изучения по курсу
• Тренировочные тесты
• Оцененные задания с отзывами от коллег
• Оцениваемые тесты с отзывами
• Оцениваемые задания по программированию

Онлайн образование «ОТУС»

Сайт: https://otus.ru
Телефон: +7 (499) 110-61-65
Стоимость: уточняется по телефону

Уникальная учебная программа — полный курс от самых азов до навыков создания систем обработки данных и предсказания. Самый простой способ научиться работать с данными, потому что MATLAB — самый доступный язык программирования для непрограммистов , он содержит большое количество функций, самую лучшую и подробную документацию, встроенные графические приложения для упрощения работы. Выполняйте домашние задания прямо в браузере с моментальной проверкой на правильность выполнения.

Ты с нуля учишься решать реальные задачи по обработке данных и созданию моделей машинного обучения, даже не зная изначально, что это вообще такое. Узнаешь, о последних фишках MATLAB в области анализа данных, которые появились за последние несколько лет. Освоишь доступный язык программирования для «непрограммистов» и сможешь писать свои алгоритмы.

Matlab — это мощный инструмент с огромным количеством библиотек по всем направлениям от систем управления и физического моделирования до нейросетей и BigData, включая предсказательные модели.

Matlab интегрируется с Python, R и С, а также включает в себя библиотеки кодогенерации.

Matlab используют крупные компании и банки для построения предсказательных моделей и анализа данных, а также для разработки.

Минимальные требования для прохождения курса: знания базовой математики, основ линейной алгебры (хотя бы понимание, что такое матрицы и вектора), базовое понимание алгоритмов (циклы и условия).

Stormnet

Сайт: https://www.it-courses.by
Телефон: +3 (7529) 566-77-70
Стоимость: уточняется по телефону

Открывайте для себя перспективную профессию вместе со Stormnet! Одним из ключевых специалистов в сфере IT является бизнес-аналитик, поэтому профильные курсы для тех, кому интересна данная специальность, становятся крайне актуальными.

Команда Stormnet стремится обеспечивать сферу информационных технологий ценными специалистами в сфере бизнес-анализа. Программа курса разработана таким образом, чтобы вы получили целый комплекc необходимых базовых знаний и навыков для позиции младшего бизнес-аналитика, также IT бизнес-аналитика.

Курс рассчитан не только на новичков, но и на опытных тестировщиков, менеджеров проектов, ведь в нем содержатся передовые рекомендации и лучшие практики от ведущих специалистов в сфере бизнес-анализа и мировых компаний (International Institute of Business Analysis, ISEB и др.).

Открывайте для себя перспективную профессию вместе со Stormnet! Одним из ключевых специалистов в сфере IT является бизнес-аналитик, поэтому профильные курсы для тех, кому интересна данная специальность, становятся крайне актуальными.

Команда Stormnet стремится обеспечивать сферу информационных технологий ценными специалистами в сфере бизнес-анализа. Программа курса разработана таким образом, чтобы вы получили целый комплекc необходимых базовых знаний и навыков для позиции младшего бизнес-аналитика, также IT бизнес-аналитика.

Курс рассчитан не только на новичков, но и на опытных тестировщиков, менеджеров проектов, ведь в нем содержатся передовые рекомендации и лучшие практики от ведущих специалистов в сфере бизнес-анализа и мировых компаний (International Institute of Business Analysis, ISEB и др.).

ЧЕМУ ВЫ НАУЧИТЕСЬ:

• Ознакомитесь с видами деятельности и основными услугами IT-компаний
• Ознакомитесь с методологией проектирования информационных систем
• Ознакомитесь с понятием визуализации и моделирования требований
• Научитесь анализировать, проверять и управлять требованиями к программному обеспечению (ПО)
• Научитесь документировать требования при помощи шаблона Vision&Scope и SRS
• Научитесь описывать решения и взаимодействия пользователя и системы
• Научитесь детализировать пользовательские функции
• Научитесь описывать модель данных, пользовательские классы и роли, сущности и связи, события с помощью различных диаграмм в разных нотациях
• Научитесь описывать бизнес-процессы в нотации BPMN
• Научитесь работать с прототипами и инструментами прототипирования
• Научитесь анализировать готовые требования при помощи эффективных техник
• Научитесь взаимодействовать с командой при работе с требованиями
• Научитесь управлять своим рабочим временем

Wadline

Аналитики нужны во всех сферах бизнеса: от маркетинга и продаж до разработки продуктов, от финансов до управленческих решений.

Яндекс, Сбербанк, Mail.ru, Ростелеком, РЖД и многие другие компании ищут специалистов по аналитике. Ритейл, киберспорт, путешествия, образование, медицина — грамотный анализ данных нужен вне зависимости от индустрии.

Программа обучения:

• Тренировка аналитического мышления
• Тренажер «Базы данных и SQL»Курс «Статистика для аналитиков»
• Тренажер «Google Таблицы для анализа данных»
• Тренажер «Python для анализа данных»

BrainSkills

Сайт: https://brainskills.ru
Телефон: +7 (800)201-01-50
Стоимость: от 18400 р. за курс

Анализ данных на Python. Познакомьтесь с языком программирования Python, анализом данных и машинным обучением. Самые востребованные библиотеки, новые практические кейсы и концентрированный опыт эксперта. Для старта не нужно уметь программировать!

Вы научитесь:

• Разрабатывать программы на Python в среде Jupyter
• Применять нейронные сети, алгоритмы машинного обучения и библиотеку Scikit-learn для решения практических задач цифровой экономики
• Создавать и обучать нейронные сети с Pytorch

Навыки, которые вы освоите:

• Извлекать данные из веб-страниц
• Быстро обрабатывать большие массивы данных
• Представлять данные в удобном виде с помощью таблиц и графиков
• Оценивать качество алгоритмов data mining и проводить эксперименты

39+ Статистика больших данных за 2020 год

6. Количество фирм, инвестирующих более 500 миллионов долларов в год в большие данные, выросло с 12,7% в 2018 году до 21,1% в 2019 году. (Источник: NewVantage Partners)

Абсолютные долларовые инвестиции в инициативы в области больших данных и ИИ также растут с каждым годом. Результаты исследования указывают на рост числа фирм, инвестирующих от 50 до 500 миллионов долларов в такие инициативы — с 27% в 2018 году до 33,9% в 2019 году. Это свидетельствует о значительном увеличении инвестиций в большие данные только за последние двенадцать лет. месяцы.

7. Сколько компании тратят на аналитику данных? Около 187 миллиардов долларов в 2019 году. (Источник: IDC)

Согласно Всемирному полугодовому руководству по расходам на большие данные и аналитику, выпущенному IDC, из общих мировых расходов на большие данные и аналитику услуги составляют более половины, а ИТ-услуги приносят более чем в три раза годовой доход от бизнес-услуг. На программное обеспечение будет приходиться более 55 миллиардов долларов расходов, а расходы на оборудование вырастут почти до 28 миллиардов долларов в 2019 году.

8. На долю банковского сектора приходилось 13,6% мировых доходов от больших данных и аналитики в 2018 году. (Источник: IDC)

Отрасли, на которые приходится наибольшая доля мировых доходов от больших данных и аналитики в 2018 году, — это банковское дело, дискретное производство (11,7%), непрерывное производство (8,7%), профессиональные услуги (7,9%) и федеральное / центральное правительство (7,1%). ), при этом на эти пять компаний приходится почти половина мировых доходов.

Однако в период с 2018 по 2022 год, согласно прогнозам роста данных, самый быстрый рост ожидается в розничной торговле (13.5% CAGR), затем следуют банковские (13,2% CAGR) и профессиональные услуги (12,9% CAGR).

9. IBM — крупнейший поставщик больших данных и аналитики с точки зрения выручки с 2,66 млрд долларов в 2017 году (Источник: Statista)

Доходы IBM от больших данных и аналитики связаны с ее присутствием в сфере услуг, программного обеспечения и оборудования. Другими ведущими поставщиками являются HP, Dell, SAP, Teradata, Oracle, SAS Institute, Palantir, Accenture, PwC и Deloitte

.

10. Оптимизация хранилища данных оставалась основным вариантом использования больших данных в 2018 году.(Источник: Dresner Advisory Services)

Ранжирование очень близко — это прогнозирование, за которым следуют анализ клиентов / социальных сетей, профилактическое обслуживание, обнаружение мошенничества, анализ потока кликов и Интернет вещей в определенном порядке. В то время как две первые позиции отметили как важные более 80% респондентов, более 70% респондентов отметили важность клиентского / социального анализа и профилактического обслуживания.

Согласно текущей статистике больших данных, широко обсуждаемый IoT, вероятный вариант использования больших данных, по-прежнему является сравнительно низким приоритетом для респондентов.

11. Spark является наиболее предпочтительным среди фреймворков больших данных, баз данных и связанных технологий, которые 56% респондентов считают критическими или важными. (Источник: Dresner Advisory Services)

В ходе опроса собираются мнения респондентов об осведомленности об инфраструктуре больших данных и ее внедрении в 2018 году, и было установлено, что Spark возглавляет список технологий. За ним следуют Kafka, Map / Reduce, Kubernetes, Yarn и Google Dataflow в указанном порядке. Воспринимаемая важность этих технологий варьируется в зависимости от географического положения, отраслей, функций и размеров организации.

12. Amazon S3 — самый популярный метод доступа к большим данным, более 50% респондентов считают его критическим или очень важным. (Источник: Dresner Advisory Services)

Обзор включает широкий спектр технологий, продуктов и услуг для косвенного доступа к Hadoop и другим связанным механизмам. Из них статистика больших данных показывает, что вездесущий Amazon S3 набирает самые высокие баллы, за ним следуют Spark SQL, Hive / HiveQL, HDFS, MongoDB, Impala, ADLS и Google BigQuery.

13. Среди средств поиска по большим данным Elasticsearch незначительно опережает его: более 40% респондентов считают его критическим или очень важным. (Источник: Dresner Advisory Services)

В Hadoop средства поиска по большим данным включают индексирование и текстовый поиск на естественном языке. В опросе 2018 года за Elasticsearch внимательно следят Apache Solr и Cloudera Search. Похоже, что в поиске по большим данным нет преобладающего выбора, поскольку все инструменты имеют хоть какое-то значение для большей части выборочной аудитории опроса.

14. Spark MLib и Tensorflow являются двумя ведущими технологиями анализа больших данных и машинного обучения, причем более 50% считают их как минимум важными. (Источник: Dresner Advisory Services)

Интересно, что статистика аналитики данных также показывает, что по всем категориям респондентов Spark MLib и Tensorflow имеют более высокие оценки. Scikit-learn занимает третье место, по крайней мере, 44% считают его важным. Следом за этими тремя идут h3O, Rhipe (R), Mahout, Oryx и Myrrix.

15. Cloudera лидирует среди распределителей больших данных, которые считают как минимум важными более 50% респондентов. (Источник: Dresner Advisory Services)

Другими известными распространителями больших данных являются Amazon EMR, Hortonworks, MAP / R и Microsoft HD Insights. Google Dataproc, IBM BigInsights и Qubole считают неважными более 50% респондентов.

Статистика роста больших данных

16.По прогнозам, рынок Hadoop и больших данных вырастет с 17,1 млрд долларов в 2017 году до 99,3 млрд долларов в 2022 году. (Источник: Statista)

Hadoop — это программная среда с открытым исходным кодом, используемая для хранения и обработки больших данных распределенным образом на кластерах стандартного оборудования. Это позволяет обрабатывать множество одновременных задач. Его рыночный рост со среднегодовым темпом роста 28,5% в вышеупомянутый период является прямым признаком растущего использования больших данных

17. Мировой рынок больших данных для программного обеспечения и услуг оценивается в 49 миллиардов долларов в 2018 году.(Источник: Statista, Statista)

Сколько стоят большие данные? По прогнозам, к 2027 году он вырастет более чем вдвое и составит 103 миллиарда долларов. Согласно другим данным Statista, мировой рынок больших данных и бизнес-аналитики в 2018 году оценивался в 168,8 миллиарда долларов. Прогнозировалось, что он будет расти среднегодовыми темпами. на 13,2% до 274,3 млрд долларов к 2022 году.

18. По прогнозам, сегмент приложений для больших данных и аналитики вырастет с 5,3 млрд долларов в 2018 году до 19,4 млрд долларов в 2026 году.(Источник: Statista)

В сегменте наибольший рост в период с 2018 по 2026 год ожидается в сегменте приложений и аналитики на рынке больших данных при среднегодовом темпе роста 15,49%. Однако крупнейшим сегментом в 2026 году, как ожидается, будут профессиональные услуги, которые в 2018 году стоили 16,5 млрд долларов и вырастут до 21,3 млрд долларов в 2026 году. Ожидается, что в 2026 году другими крупными сегментами будут хранение, вычисления и SQL.

19. Сегмент программного обеспечения на рынке больших данных будет наиболее быстро расти с 2019 г. (17 миллиардов долларов) по 2027 год (46 миллиардов долларов).(Источник: Statista)

Согласно фактам и цифрам в области больших данных за 2019 год, доходы от глобального рынка больших данных, разделенные по типам, будут расти быстрее всего в сегменте программного обеспечения — среднегодовой темп роста 13,25%. Выручка от сегмента услуг вырастет с 19 до 33 млрд долларов за тот же период, а от аппаратного обеспечения — с 14 до 24 млрд долларов.

Из этих цифр ясно видно доминирование сегментов программного обеспечения и услуг над оборудованием на рынке больших данных.

20. Согласно прогнозам, китайский рынок больших данных будет расти в среднем на 31,72% в период с 2014 по 2020 год. (Источник: Statista, Beyond Summit)

Согласно прогнозам, китайский рынок больших данных будет одним из самых быстрорастущих в мире. В то время как в 2014 году его стоимость составляла 8,4 миллиарда йен, статистика роста данных оценивает его стоимость в 2020 году в 57,8 миллиарда йен. Большие данные особенно активно используются в маркетинге в индустрии электронной коммерции Китая.

Такие компании, как Taobao, JD и Tencent, используют маркетинговую аналитику для более эффективной рекламы, лучшей сегментации и таргетинга.

21. По прогнозам, хранилища нереляционных аналитических данных станут самой быстрорастущей категорией технологий больших данных, среднегодовой темп роста которой в период с 2015 по 2020 год составит 38,6%. (Источник: Statista)

Ожидается, что другими ведущими категориями технологий с точки зрения темпов роста в прогнозируемый период будут платформы когнитивного программного обеспечения (среднегодовой темп роста 23,3%) и контент-аналитика (среднегодовой темп роста 17,3%). За ними следуют поисковые системы, ИТ-услуги и другие.

22. Объем глобальной сферы данных, подлежащей анализу, вырастет в 50–5 раз.2 зеттабайта к 2025 г. (Источник: IDC)

Будущее за большими данными? Что ж, большие данные и аналитика перестанут быть важной функцией только тогда, когда человечество перестанет производить данные. Этого не происходит, учитывая, что объем данных, производимых людьми, продолжает удваиваться каждые два года, сфера больших данных будет становиться все более важной. Даже во время спадов или рыночных крахов большие данные остаются важными для понимания основных проблем.

23. К 2020 году их будет 2.7 миллионов объявлений о вакансиях на должности специалистов в области обработки и анализа данных только в США. (Источник: PwC)

Эти 2,7 миллиона объявлений о вакансиях представляют собой рост более чем на 35% по сравнению с 2015 годом, что делает эту область одной из самых быстрорастущих профилей вакансий в США. Ожидается, что цифры, аналогичные этой статистике больших данных Соединенных Штатов, будут верными и для других промышленно развитых стран благодаря растущему осознанию важности аналитики больших данных.

Большие данные и предприятия

24.88% данных игнорируются компаниями. (Источник: Forrester Research)

Широко цитируемый показатель из исследования Forrester Research за 2012 год говорит о том, что в среднем компании анализируют только 12% имеющихся данных. Причины этого включают отсутствие инструментов аналитики, репрессивную разрозненность данных и трудности с пониманием того, какая информация ценна, а какая стоит оставить.

Конечно, не все сгенерированные данные полезны. Согласно отчету IDC, только 22% всех данных могли быть проанализированы в 2012 году, при этом ожидается, что эта цифра вырастет до 37% согласно прогнозам развития технологий на 2020 год.

25. В настоящее время только 15% организаций очень эффективны в предоставлении актуального и надежного клиентского опыта. (Источник: HBR)

В опросе HBR, в котором приняли участие около 700 бизнес-профессионалов, только 3% респондентов заявили, что они могут действовать в соответствии со всеми данными о клиентах, которые они собирают, в то время как 21% заявили, что они могут действовать очень мало. Необходимость восполнить этот всемирный разрыв в том, что компании в настоящее время предлагают и чего действительно хотят клиенты, является одной из ключевых причин, по которым компании инвестируют в большие данные и аналитику.

26. Даже в 2018 году 58,5% организаций во всем мире планируют внедрить технологию больших данных по прошествии более года. (Источник: Statista)

Согласно статистике роста больших данных за 2018 год, хотя крупнейшие организации, опрошенные NewVantage Partners, демонстрируют большую готовность вкладывать средства в инициативы в области больших данных, этого нельзя сказать об организациях любого размера.

Согласно опросу 2018 года, уровень внедрения технологий больших данных в мире все еще довольно низок: 30% глобальных организаций планируют сделать это в 2019 году и только 12% в 2018 году.

Ощущение оперативности лишь немного повысилось с 2017 года и фактически снизилось с 2016 года, когда 61% организаций планировали реализовать планы в период с 2016 по 2017 год.

27. По прогнозам, к 2021 году предприятия, ориентированные на понимание, будут получать 1,8 триллиона долларов ежегодно от своих менее информированных коллег. (Источник: Forrester Research)

Согласно этой статистике роста данных, компании, ориентированные на понимание, — это фирмы, одержимые потребностями клиентов, которые систематически используют знания в своей организации и внедряют их для создания конкурентных преимуществ с помощью программного обеспечения.

Это выходит за рамки простого знания данных и требует от ИТ-директоров перенаправить амбиции компании в отношении данных в сторону эффективных аналитических данных и действий. Более того, сообщается, что такие предприятия ежегодно растут в среднем более чем на 30%.

28. У организаций, управляемых данными, в 23 раза больше шансов привлечь клиентов, чем у их коллег. (Источник McKinsey Global Institute)

У таких организаций также в шесть раз больше шансов удержать клиентов и в 19 раз больше шансов стать прибыльными.Появляется все больше свидетельств того, что принятие решений на основе данных имеет большой коммерческий смысл, поскольку дает окончательный ответ на вопрос: «Почему так важны большие данные?»

29. Около 97% респондентов в исследовании рынка аналитики больших данных 2018 г. оценивают большие данные как от относительно важных до критических. (Источник: Dresner Advisory Services)

Ровно 36,44% организаций оценивают большие данные как критически важную функцию, 28,89% как очень важную, 20% как важную и 11,56% как несколько важную.Такое отношение различается в зависимости от географии, отрасли, функции и размера организации.

Наиболее благоприятное отношение к Латинской Америке; телекоммуникации, реклама, страхование и финансовые услуги; НИОКР и бизнес-аналитика; и организации с 5000+ сотрудниками.

30. Почти 60% респондентов во всем мире утверждают, что в 2018 году использовали большие данные. (Источник: Dresner Advisory Services)

Глобальный уровень принятия больших данных, кажется, неуклонно улучшался каждый год с 2015 по 2018 год.Уровень усыновления самый высокий в Латинской Америке; телекоммуникации, страхование и реклама; НИОКР и операции; и организации с 5000+ сотрудниками.

31. 91,6% компаний, участвовавших в опросе руководителей больших данных и искусственного интеллекта 2019 г., подтверждают рост темпов инвестирования в большие данные. (Источник: NewVantage Partners)

Эти характеристики искусственного интеллекта различаются в зависимости от сектора. Однако 95,2% компаний, оказывающих финансовые услуги, сообщили об увеличении темпов инвестиций по сравнению с 76.9% в здравоохранении. Кроме того, 87,8% руководителей, участвовавших в опросе, также сообщают о необходимости срочно инвестировать в инициативы в области больших данных и искусственного интеллекта, причем самый высокий показатель (91,7%) — для финансовых услуг, а самый низкий (78,6%) — для здравоохранения.

32. 91,7% руководителей называют трансформацию бизнеса и гибкость в качестве основного фактора для инвестиций в большие данные и искусственный интеллект. (Источник: NewVantage Partners)

Примерно 75% руководителей также признают, что страх перед подрывными силами и конкурентами является важным мотиватором для инвестиций в большие данные.Хотя компании признали измеримую экономию затрат одним из преимуществ больших данных, только 4,8% руководителей рассматривали их как движущий фактор для инвестиций.

33. 96,4% компаний инвестируют в возможности ИИ и машинного обучения в 2019 году по сравнению с 68,9% в 2017 году. (Источник: NewVantage Partners)

Этот неуклонный рост, о чем свидетельствуют тенденции роста объемов данных, укрепляет мнение о том, что инвестиции в ИИ стали почти повсеместными. Еще одна технология, которая постоянно растет, — это облачные вычисления — 85.В 2017 г. в него инвестировали 2% компаний, в 2019 г. — 90,5%.

За ними следуют цифровые технологии (падение с 78,7% до 77,4%), финтех-решения (рост с 45,9% до 47,6%) и блокчейн. Хотя инвестиции в блокчейн выросли с 37,7% до 41,7%, и, несмотря на то, что он рекламируется как преобразующая технология, импульс пока не набирает обороты.

34. 98,6% руководителей считают конфиденциальность данных своим главным приоритетом. (Источник: NewVantage Partners)

При работе с большими данными их обработка также является проблемой, с которой сталкиваются компании.В связи с распространением широко известных случаев утечки данных становится понятно, что конфиденциальность данных является главной проблемой для большинства руководителей, а кибербезопасность — приоритетом для 94,3% опрошенных руководителей. Этика данных была названа 55,7% руководителей дополнительным приоритетом.

35. Более двух третей предприятий, опробовавших инициативы в области больших данных, заметили снижение расходов за счет повышения эффективности операционных затрат. (Источник: NewVantage Partners)

Каковы преимущества больших данных? Из опрошенных предприятий 72.6% начали использовать большие данные для повышения эффективности операционных затрат, а 49,2% уже испытали сокращение расходов в результате. Другие ключевые области, в которых были замечены успешные результаты, включали создание новых возможностей для инноваций и подрывов, запуск новых предложений продуктов и услуг и создание культуры управления данными на предприятии.

36. 84,1% предприятий начали использовать инициативы в области больших данных для улучшения процесса принятия решений. (Источник: NewVantage Partners)

Примерно 69% предприятий также добились успеха в этой области благодаря своим инициативам в области больших данных, в то время как 36% считают, что эта область является приоритетной при инвестировании в большие данные и аналитику.Согласно статистике больших данных, сокращение расходов и улучшение обслуживания клиентов замыкают тройку лидеров, в которых предприятия инвестируют в большие данные больше всего.

37. Только 62,2% опрошенных руководителей сообщили, что видели измеримые результаты своих инициатив в области больших данных и ИИ в 2019 году. (Источник: NewVantage Partners)

Это заметное снижение по сравнению с 2018 годом, когда 73,2% руководителей сообщили об измеримых результатах. В 2017 году этот показатель составил 48,4%. Результаты инвестиций в большие данные не поспевают за ростом инвестиций.Одна из причин этого заключается в том, что принятие бизнесом инициатив в области больших данных и получение измеримых бизнес-результатов от этих инвестиций — это многолетний путь.

38. Почти 95% руководителей называют культурные или организационные проблемы проблемой, замедляющей внедрение больших данных в бизнесе. (Источник: NewVantage Partners)

Даже 77,1% руководителей сообщают, что внедрение бизнесом инициатив по работе с большими данными остается проблемой. Причины, названные для этих проблем, включают отсутствие организационной согласованности, культурное сопротивление, понимание данных как актива и исполнительное лидерство.

Согласно статистике больших данных за 2019 год, только 5% руководителей называют неадекватные технологические решения сложной проблемой.

39. Количество фирм, заявляющих о создании организации, основанной на данных, снизилось с 32,4% в 2018 году до 31% в 2019 году. (Источник: NewVantage Partners)

Опять же, несмотря на рост инвестиций, количество фирм, утверждающих, что создали организацию, управляемую данными, с 2017 г. (37,1%) по 2019 г. упало. Даже 71,7% фирм сообщают, что им еще предстоит сформировать культуру данных, а 53.1% заявили, что они еще не рассматривают данные как бизнес-актив.

40. 67,9% компаний сообщают о назначении директора по данным по сравнению с 12% в 2012 году. (Источник: NewVantage Partners)

За последние несколько лет CDO стал главным исполнительным директором в организации, ответственной за инициативы, связанные с данными. Показатель 67,9% на 2019 год — это заметный скачок по сравнению с 62,5% в 2018 году и 55,9% в 2017 году. Некоторые компании также выходят за рамки этого и создают интегрированную функцию директора по данным и аналитике.

Ключевые выводы из Статистика больших данных 2019

• Объем необработанных данных, генерируемых вокруг нас, растет в геометрической прогрессии.
• Большие данные становятся важными, когда они сочетаются с эффективными инструментами управления большими данными, так что понимание может быть получено из массы необработанных данных.
• Бизнес-инвестиции в большие данные и аналитику неуклонно растут, и компании также начинают видеть положительные результаты.
• Однако есть определенные проблемы, которые могут замедлить или даже свести на нет эти инициативы, особенно те, которые связаны с организационной культурой.

Источники:

1. IDC
2. Домо
3. IBM
4. Домо
5. MicroStrategy
6. Партнеры NewVantage
7. IDC
8. IDC
9. Statista
10. Dresner Advisory Services
11. Statista
12. Statista
13. Statista
14. Statista
15. Statista
16. Statista
17. Beyond Summit
18. Statista
19. IDC
20. PwC
21. DataVersity
22. HBR
23. Statista
24. Forrester Research
25. Глобальный институт McKinsey
26. Партнеры NewVantage
27. Партнеры NewVantage

.

Топ-10 тенденций / прогнозов в области больших данных — Почему следует выбирать большие данные на 2019 год

В наши дни все бегают за большими данными. Профессионалы из самых разных сфер обожают науку о данных 21 века. В течение некоторого времени большие данные были неоднозначным словом в ИТ-индустрии, но это изменится в 2019 году. Давайте посмотрим на Тенденции больших данных 2019 года, чтобы понять общую картину больших данных.

В ходе опроса Gartner обнаружила, что около 48% компаний инвестировали в большие данные в 2016 году. Почти три четверти опрошенных уже инвестировали или планируют инвестировать в 2019 году.

Итак, давайте рассмотрим основные тенденции в области больших данных.

Общая картина больших данных — 10 основных тенденций в области больших данных

Сегодня различные секторы, такие как маркетинг и фармацевтические компании, используют решения на основе данных. На алгоритмы влияет информация о покупательских привычках, которую мы используем для разработки как транспортных средств формулы 1, так и лекарств от астмы.

Но достигли ли большие данные своего пика или есть еще потенциал для изучения? Вот лучших прогнозов по большим данным на 2019 год от различных экспертов по большим данным.Это поможет вам узнать о тенденциях в области больших данных в 2019 году. Это также поможет вам понять основные технологии больших данных и заработную плату, а также другие тенденции в области больших данных в 2019 году. Чтобы сравнить различные технологии больших данных, воспользуйтесь этим руководством по сравнению.

1. Последние тенденции в области больших данных на 2019 год

• Рост объемов данных
• Повышение потоковой аналитики с помощью Apache Flink и потоковой передачи Spark
• Повышение уровня аналитики данных
• Hadoop в лучшем виде
• Повышение внимания к облачной аналитике данных
• Повышение спроса на большие данные и аналитические навыки
• Повышение заработной платы специалистов по большим данным и специалистов по обработке данных
• Повышение качества обслуживания клиентов
• Повышение уровня монетизации
• Достижение максимальной бизнес-аналитики с помощью виртуализации данных

i.Распространение данных

Наиболее очевидный прогноз больших данных на 2019 год состоит в том, что будет больше данных, которые будут проанализированы для получения ценной информации. Forrester заявляет, что « всех компаний сейчас занимаются данными ».

Растущее число людей, в основном использующих Интернет, показывает, что существует больше возможностей, чем когда-либо прежде, для создания и сбора данных. По прогнозам, к 2020 году объем этих данных, которые стоит проанализировать, увеличится вдвое. Предоставляя организации возможность принимать решения на основе данных с высокой скоростью, ИТ-специалисты скоро станут героем данных, который помогает в формировании будущего бизнеса.- «Франсуа Айенстат, директор по продуктам Tableau»

ii. Расширение потоковой аналитики с помощью Apache Flink и Spark Streaming

Analytics совершит революцию в 2019 году. Согласно прогнозам, в 2019 году потоковая аналитика станет стандартной функцией предприятия, и эта технология будет широко распространена на предприятиях, чтобы помочь компаниям получить прибыль. конкурентное преимущество от их данных.

Что касается технологий для достижения этого, будет ускорено использование потоковых движков с открытым исходным кодом, таких как Spark Streaming и Apache Flink, в тесной интеграции с Hadoop Data Lake, что обеспечит более простые подходы к использованию открытого исходного кода в предприятие.- «Ананд Венугопал, руководитель отдела продуктов StreamAnalytix, Impetus Technologies»

iii. Увеличение объема аналитики данных

По прогнозам, к 2020 году количество взаимосвязанных устройств достигнет 34 миллиардов. Все больше компаний начнут изучать и использовать свои преимущества для достижения различных бизнес-целей. Большие данные бесценны для маркетологов, и IoT добавляет им дополнительную ценность. Наряду с улучшением таргетинга и персонализации маркетинговых сообщений, бизнес сможет создавать более полезные продукты для своих клиентов.Это поможет раскрыть реальный потенциал некоторых из этих новых технологий, таких как Интернет вещей, машинное обучение и искусственный интеллект — «Чак Пайпер, генеральный директор Cambridge Semantics»

iv. Hadoop в лучшем виде

2016 год был не лучшим годом для Hadoop и особенно для поставщиков дистрибутивов Hadoop. Но в 2019 году ожидается более широкое внедрение Hadoop. Hadoop не заменит другие базы данных, но станет важной частью приема данных в IoT / цифровом мире. — «Джордж Коруджедо, технический директор, RedPoint Global»

v.Повышенное внимание к облачной аналитике данных

Согласно Ашишу Тусу, генеральному директору Qubole , в 2018 году ожидается, что предприятия будут массово перемещать свои проекты с большими данными в облако . Перенос данных в облако усиливает внедрение новейших возможностей по превращению данных в действия. Это также позволяет сократить расходы на текущее обслуживание и эксплуатацию. Мы ожидаем, что в облаке будет больше данных. Это позволяет предприятиям выбирать инструменты аналитики, такие как Spark или Flink — « SnapLogic».

vi. Повышенный спрос на большие данные и аналитические навыки

Все больше и больше организаций будут внедрять Hadoop и другие хранилища больших данных, что позволит быстро внедрить новые инновационные решения Hadoop. Для этого компании будут нанимать больше аналитиков больших данных, чтобы предоставлять своим клиентам более качественные услуги и сохранять свои конкурентные преимущества. Это откроет невероятные возможности для программистов и специалистов по обработке данных. — «Джефф Кэтлин, генеральный директор Lexalytics» .

vii.Повышение заработной платы специалистов по большим данным и специалистов по данным

По данным McKinsey Global Institute , спрос на специалистов по обработке данных растет на 12% в год, и к 2024 году может возникнуть нехватка до 250 000 специалистов по данным. Экономика США.

Согласно прогнозу Роберта, половина , зарплата специалистов по данным прогнозируется в диапазоне от 116 000 до 163 500 долларов в 2018 году. Это примерно на 6,4% больше, чем в 2016 году. Точно так же зарплата инженеров по большим данным, по прогнозам, составит от 135 000 до 196 000 долларов США, увеличившись на 5.8% от уровня заработной платы 2016 года.

viii. Улучшение качества обслуживания клиентов

Все, начиная с социальных сетей, мониторов состояния здоровья и приложений такси, собирают данные от пользователей, чтобы лучше понимать клиентов. Для увеличения выручки за счет перекрестных / дополнительных продаж или уменьшения оттока клиентов, чтобы устранить риск потери дохода.

Это окажет преобразующее влияние на способность бизнеса, ориентированного на данные, определять новые потоки доходов, сокращать расходы и улучшать близость к своим клиентам.- «Скотт Гнау, технический директор Hortonworks».

ix. Повышение монетизации

Многие эксперты предсказывали, что создание огромного объема данных и их использование приведет к их монетизации. Майкл Делл предсказал, что аналитика больших данных станет следующим триллионным рынком. IDC прогнозирует, что усилия по монетизации данных приведут к тому, что предприятия увеличат потребление собственных данных рынком в 100 раз — или даже больше.

х. Достижение максимальной бизнес-аналитики с помощью виртуализации данных

Таким образом, Forrester ожидает, что ряд фирм будут стремиться увеличивать стоимость и прибыль от своих «выхлопных газов». IDC прогнозирует, что к 2020 году организации смогут анализировать все доступные данные и предоставлять полезную информацию. Эта информация получит дополнительные преимущества в производительности на 430 миллиардов долларов по сравнению с менее ориентированными на аналитику аналогами.

Тем не менее, Business Intelligence больше не будет считаться отделом, а скорее позицией.По крайней мере, для тех, кто планирует начать бизнес к 2019 году. — « Энтони Дина, директор по аналитике данных, Dell EMC».

2. Сводка тенденций в области больших данных

В конечном итоге, похоже, что большие данные будут все больше и больше в 2019 году по сравнению с 2016 годом. Итак, патенты на инновационные продукты, огромный рост генерируемых данных и растущий потребительский спрос показывают эти данные станут движущей силой многих бизнес-решений в 2019 году.

Большие данные, большие возможности, большое влияние, важные решения, большие масштабы, большая карьера, большая зарплата….!!!

Следовательно, все это было в главных трендах больших данных. Тем не менее, если у вас есть какие-либо вопросы, задавайте их через вкладку комментариев.

Ссылка:

Gartner, IDC.

.

Что такое большие данные? | Oracle Thailand

.

— Рабочая группа ООН по большим данным

Доступ и партнерство

Доступ к источникам больших данных и налаживание партнерских отношений с другими государственными и частными организациями для работы с большими данными становится все более важным для национальных статистических систем (НСС) для выполнения своей миссии в обществе. Национальные статистические системы (НСС) должны сотрудничать, а не конкурировать с частным сектором, чтобы развивать потенциал официальной статистики.В то же время НСС должна оставаться беспристрастной и независимой и вкладывать средства в распространение информации о преимуществах использования множества доступных цифровых данных на благо людей. Укрепление общественного доверия будет ключом к успеху. Цели целевой группы — облегчить доступ к источникам больших данных для официальной статистики и способствовать формированию партнерских отношений с другими государственными и частными организациями для работы с большими данными.

Большие данные и цели в области устойчивого развития

В недавнем отчете Независимой консультативной группы экспертов (IEAG) о революции данных в интересах устойчивого развития революция данных в интересах устойчивого развития определяется как интеграция данных, поступающих из новых технологий, с традиционными данными с целью получения соответствующей высококачественной информации, с большей детализацией и более высокой частотой для стимулирования и мониторинга устойчивого развития.Эта революция также влечет за собой повышение доступности данных за счет гораздо большей открытости и прозрачности и, в конечном итоге, большего количества прав и возможностей людей для более эффективных политик, более эффективных решений, более широкого участия и подотчетности, что приводит к лучшим результатам для людей и планеты.

Данные мобильного телефона

Mobile Phone Data в последние годы стал одним из многообещающих источников больших данных. Ожидается, что данные о мобильных телефонах могут заполнить пробелы в данных, особенно по развивающимся странам, учитывая их высокий уровень проникновения.В своем отчете «Измерение информационного общества» за 2014 год МСЭ показывает, что средний уровень подписки на мобильную связь составляет 96,4 на 100 жителей во всем мире, при этом несколько ниже средних показателей в Азии (89,2) и Африке (69,3). Тем не менее, эти цифры показывают, насколько широко используются мобильные телефоны. МСЭ уточняет, что сельские районы по-прежнему отстают от городских, и это следует учитывать в исследованиях с использованием данных мобильных телефонов, но очевидно, что охват этих данных является глобальным. Почти каждый человек в мире живет в пределах досягаемости сигнала мобильной сотовой связи.

Спутниковые изображения и геопространственные данные

Спрос на более диверсифицированные, сложные и быстрые статистические услуги можно удовлетворить за счет использования новых источников больших данных, например, связанных с изображениями дистанционного зондирования, транзакционными данными и данными социальных сетей, а также данными мобильных устройств. Спутниковые изображения обладают значительным потенциалом для получения более своевременных статистических данных, уменьшения частоты опросов, уменьшения нагрузки на респондентов и других затрат, а также для предоставления данных на более дезагрегированном уровне для принятия обоснованных решений.Целевая группа по спутниковым изображениям и геопространственным данным стремится обеспечить стратегическое видение, направление и разработку глобального плана работы по использованию спутниковых изображений и геопространственных данных для официальной статистики и показателей для целей развития на период после 2015 года. Мы опираемся на прецеденты для новаторского решения многих проблем, с которыми сталкивается использование спутниковых изображений и источников геопространственных данных.

Данные сканера

Сканер данных — это источник больших данных, который все чаще используется в национальных статистических системах для расчета индексов цен, поскольку статистические управления изучают способы оправдать ожидания общества в отношении улучшенных продуктов и улучшенных, более эффективных способов работы.Многие проблемы и методы измерения цен для данных сканирования от сетей супермаркетов и других розничных продавцов применимы также к другим источникам больших данных (например, к онлайн-ценам, полученным с помощью веб-сканирования). Эта рабочая группа планирует предоставить: 1. Приложение с открытым исходным кодом для анализа, мониторинга и оценки индекса на основе очищенных и классифицированных больших данных Прайс; 2. Сопроводительный учебный и учебный материал; и 3. Сопутствующее методологическое руководство, включая рекомендации и каталогизацию передовой практики.

Обучение, повышение квалификации и развитие потенциала

Большие данные по определению отличаются от традиционных источников данных, используемых национальными статистическими системами (НСС). Это означает, что для работы с большими данными необходимо разработать новые методологии. Такие источники больших данных создают проблемы как с точки зрения подхода к их обработке и анализу, так и с чисто технологическими способами работы с ними. Это означает, что для успешной работы с новыми источниками больших данных необходимы новые навыки.Некоторые из этих новых наборов навыков можно нанять временно, другие должны стать неотъемлемой частью учреждения. Высшее руководство должно решить, что будет делать сам институт, а что будет отдано на аутсорсинг. Дополнительная сложность заключается в том, что существует не только один вид источников больших данных, и каждый вид больших данных может иметь разные требования в отношении новых наборов навыков. Поэтому нам необходимо разработать инструменты для выявления и оценки потребностей в новых навыках.

Комитет по глобальной платформе данных, услуг и приложений

Основываясь на передовом опыте государственных и частных инициатив в области больших данных и предлагая технологическую инфраструктуру и сеть для инноваций данных официальному статистическому сообществу, Глобальная платформа могла бы удовлетворить потребности в (а) глобальном центре для официальных статистиков, данных ученые и эксперты в предметной области из государственного и частного сектора для обмена идеями и методами обработки, анализа и визуализации больших данных; (b) глобальный центр для хранения больших данных и соответствующей методологии обработки, анализа и визуализации, а также услуг и приложений для непрерывного развития и повторного использования; (c) глобальный центр для демонстрации ценности больших данных для принятия более эффективных решений посредством официальной статистики посредством пилотных проектов и тематических исследований; и (d) глобальный ресурсный центр для учебных материалов и семинаров по большим данным для наращивания потенциала.

,