Если вы работаете в сфере высоких технологий или являетесь активным пользователем Google (или любой другой поисковой системы, которую вы используете), возможно, вы много слышали о больших данных, и на самом деле этот термин был популярен в последние годы, поэтому подумайте об этом, В этом посте я коротко расскажу о том, что такое большие данные и как наука о данных вписывается в это.

Большие данные

Большие данные - это просто термин для описания большого объема данных - как структурированных, так и неструктурированных, - которые изо дня в день наводняют бизнес. Итак, это просто так? Да, большие данные - это всего лишь такая простая концепция.

Для лучшего понимания возьмите в качестве примера электронную таблицу Excel (или CSV, если хотите) с миллионами строк и кучей столбцов, на самом деле большие данные включают в себя много информации, хранящейся в больших наборах данных от гигабайт, терабайт до огромных петабайт. Но подождите, может быть, вы спросили себя, почему это кому-то нужно? Большие данные сами по себе не слишком много значат, важен не их объем. Важно то, что организации делают с данными. Большие данные можно анализировать на предмет понимания, которое приводит к более правильным решениям и стратегическим бизнес-шагам, и там, где анализ данных и наука о данных вписываются в это.

«Данные - это новая наука. Ответы на эти вопросы есть в больших данных ». - Пэт Гелсингер

Наука о данных

Нет единого определения науки о данных, но я воспользуюсь этой цитатой, которая каким-то неформальным образом описывает, что такое наука о данных.

«Специалист по данным - это тот, кто лучше разбирается в статистике, чем любой инженер-программист, и лучше в разработке программного обеспечения, чем любой статистик».

В Википедии вы можете получить еще одно уточняющее определение: Наука о данных - это междисциплинарная область, посвященная процессам и системам для извлечения знаний или идей из данных в различных формах, как структурированных, так и неструктурированных. , который является продолжением некоторых областей анализа данных, таких как статистика, машинное обучение, анализ данных и прогнозная аналитика.

«Специалист по данным - это тот, кто может получать, обрабатывать, исследовать, моделировать и интерпретировать данные, сочетая взлом, статистику и машинное обучение. Специалисты по обработке данных не только умеют работать с данными, но и ценят сами данные как первоклассный продукт ». - Хиллари Мейсон, специалист по анализу данных, Accel, заслуженный ученый, bitly, соучредитель HackNY.

Фактически Data Scientist - это один из 13 типов разработчиков программного обеспечения.

Вот хороший доклад, который я рекомендую от Хиллари Мейсон, чтобы получить краткий обзор этой удивительной многообещающей области, возникающей в индустрии высоких технологий.

понимание того, что можно сделать с данными, может привести нас к новым инновациям и многим более мощным вещам, многие стартапы в последнее время стали ориентироваться на данные. Если стартап применяет подход, основанный на данных, это означает, что он будет полагаться на данные для принятия новых бизнес-решений и улучшения своего роста.

В заключение я хотел бы сказать, что большие данные сами по себе не имеют большого значения, это просто большие данные (пожалуйста, не судите меня за это), но, используя их с инструментами для анализа, машинного обучения и некоторыми другими методами, мы можем получать много идей и придумывать новые продукты и бизнес-решения. Ведущие компании, такие как Google, AirBnB, Amazon, Facebook и многие другие, используют данные, собранные от пользователей, для анализа их поведения, поисковых тенденций и шаблонов, это помогает понять, что люди ищут (кстати, именно так они узнают, какую рекламу вы вероятно, будут участвовать), и, кроме того, они могут создавать следующие новые продукты и инновации.

Каковы требования, когда в следующий раз я напишу руководство по теме Как начать работу с машинным обучением? Какие шаги нужно предпринять? Какие есть отличные инструменты и многое другое.

Если вам понравился этот пост, дайте мне знать, все, что вы хотите сказать, не стесняйтесь, свяжитесь с нами, я хотел бы услышать от вас некоторые мысли.

Спасибо, желаю удачи.