Сборная всячина -- всякая солянка

Чтобы получить представление о том, как на самом деле выглядят большие данные и насколько они масштабны, нужно попробовать представить себе следующую статистику, если можно — без головокружения. Подумайте об Интернете, который в настоящее время охватывает сотни миллионов доменов и продолжает расти со скоростью в десятки тысяч новых доменов ежедневно. Данные, которые поступают из этих доменов, настолько массивны и умопомрачительны, что практически неизмеримы и тем более не поддаются никаким традиционным методам управления и поиска данных, которые доступны сегодня. И это только для начала. Добавьте...

Человек, работающий в сфере информационных технологий или бизнеса, наверняка слышал о феномене больших данных. Возможно, он даже сталкивался с профессионалами, которые называли себя аналитиками данных. Следовательно, он задавался вопросом, что же представляет собой эта новая развивающаяся область знания. Какими знаниями и навыками решения проблем обладают специалисты по анализу данных? Какие проблемы решают исследователи, изучающие данные, с помощью технологий больших данных? Каждый день человечество создаёт десятки и сотни тысяч квинтиллионов байт данных. Человеку наверняка интересно узнать, что же такое квинтиллион...

При упоминании о разработчиках и программировании многие люди обычно обращают свои мысли к более широкой области знания — информатике. Информатика — обширная область. В неё входит, в частности, сфера машинного обучения. В сфере машинного обучения компьютеры учатся на основе опыта с помощью алгоритмов. Для успешного обучения они должны пользоваться данными с определёнными характеристиками и атрибутами. Так они выявляют закономерности, которыми мы можем пользоваться для принятия важных решений. В сфере машинного обучения задания подразделяются на различные категории, такие как прогностическое моделирование и кластеризация...