Визуализация Big Data, инструменты
Сегодня организации собирают огромные объемы данных о своей деятельности, клиентах, продуктах и услугах. Эти данные могут содержать ценную информацию, которая поможет компаниям повысить эффективность бизнеса. Однако для того, чтобы извлечь эту информацию, данные должны быть проанализированы.
Hadoop, MapReduce, Apache Spark, алгоритмы и библиотеки
Hadoop - это популярная открытая платформа для хранения и обработки больших данных. Она позволяет эффективно работать с огромными объемами информации, которые сложно обрабатывать на обычных компьютерах.
Типы данных, типы анализа и источники
Данные в концепции Big Data принято делить на три большие категории в зависимости от их структурированности:
Большие данные (Big Data)
Big Data - это термин, который используется для описания огромных объемов данных, с которыми приходится иметь дело в современном цифровом мире. Речь идет о данных, которые настолько велики по объему и сложны по структуре, что для их обработки и анализа требуются специальные инструменты и методы.
Аналитик больших данных (профессия)
Аналитик Big Data - это специалист, который работает с большими объемами данных с помощью специализированных инструментов и методов для извлечения ценной информации и знаний.
Учёный по данным и Аналитик данных - чем они отличаются?
Учёные по данным и Аналитики данных - это две категории специалистов, которые работают с большими объемами данных и используют методы машинного обучения и статистики для извлечения полезных знаний. Обе профессии важны для компаний, которые хотят эффективно использовать свои данные. Однако между этими профессиями есть несколько ключевых различий.
Применение машинного обучения в маркетинге
Машинное обучение стремительно проникает во все сферы нашей жизни, в том числе и в маркетинг. Искусственный интеллект позволяет автоматизировать рутинные операции, анализировать огромные массивы данных, делать точные прогнозы и выявлять скрытые закономерности. Благодаря этому маркетологи могут повысить эффективность своей работы и принимать более обоснованные решения.
SQL для начинающих в Big Data (ч. 3)
Когда мы работаем с большими объемами данных в Big Data, бывает удобно создавать временные таблицы. Это как временные заметки, которые нам помогут организовать и обработать данные более эффективно.
SQL для начинающих в Big Data (ч. 2)
Прежде чем мы погрузимся в мир SQL и начнем разбираться с хранимыми процедурами и функциями, давайте поговорим о транзакциях. Транзакции играют важную роль в управлении данными в базах данных.
Классификация текстов с помощью машинного обучения
Классификация текстов — это процесс присвоения определенной категории или метки тексту на основе его содержания и характеристик. Это помогает нам упорядочивать и структурировать большие объемы текстовых данных, делая их более понятными и удобными для анализа.