Рубрика «big data» - 80

Курсы Computer Science клуба, весна 2017 - 1

Computer Science клуб вот уже 10 лет проводит открытые курсы по компьютерным наукам. Большинство этих лекций стараниями Лекториума записаны на видео и лежат в открытом доступе. В этом семестре выложены уже три новых курса, которые до этого не читались в клубе: «Программирование с зависимыми типами на языке Idris», «Вычисления на GPU. Основные подходы, архитектура, оптимизации», «Методы и системы обработки больших данных».
Читать полностью »

Привет! Предлагаем вам перевод поста “Getting Started with Deep Learning” от Мэтью Рубашкина из Silicon Valley Data Science о преимуществах и недостатках существующих Deep Learning технологий и о том, какой фреймворк выбрать, учитывая специфику задачи и способности команды.

image

Читать полностью »

Краткое содержание

  1. Фатальная ошибка Мартина Клеппмана.
  2. Физико-химическая кинетика уделывает математику.
  3. Период полураспада кластера.
  4. Решаем нелинейные дифференциальные уравнения, не решая их.
  5. Ноды как катализатор.
  6. Предсказательная сила графиков.
  7. 100 миллионов лет.
  8. Синергия.

В предыдущей заметке мы подробно разбирали статью Брюера и его одноименную теорему. На этот раз займемся препарированием поста Мартина Клеппмана «The probability of data loss in large clusters».

В данном посте автор пытается промоделировать следующую задачу. Для обеспечения сохранности данных обычно используется метод репликации данных. При этом, на самом деле, не важно, используется ли erasure кодирование или нет. В оригинальном посте автор задает вероятность выпадения одной ноды, а затем ставит вопрос: а какова вероятность выпадения данных при увеличении числа нод?

Ответ приведен на этой картинке:
Читать полностью »

IHS Automotive предсказывает, что к 2020 порядка 152 миллионов «подключенных» машин будут ежедневно генерировать до 30 терабайт данных. И бизнес, который сумеет грамотно воспользоваться этим богатством, очевидно, окажется «на коне». Поговорим о том, какую информацию можно использовать и что для этого нужно.

Big Data для автодилера и автопроизводителя: от идеи до монетизации - 1

Читать полностью »

Школа данных: Москва, Питер… онлайн - 1
Привет,

Можно ли с помощью данных управлять миром? Ну, ответ, очевиден. Вопрос в том, как…

Все уже слышали об успехе компании CambridgeAnalytica в предвыборной гонке Трампа и небезызвестного Brexit.

Статья собрала большое количество поклонников. В ней рассказаны потрясающие результаты, которых позволяет добиться современная аналитика. Однако, эти результаты достижимы только при соблюдении определенных нюансов, о которых умолчали авторы статьи и о которых мы хотели бы рассказать. Эти нюансы могут превратить данную задачу из легко решаемой в невозможную или наоборот.
Читать полностью »

На сегодняшний день технологии Big Data нашли свое применение практически в любых отраслях: ритейл, банкинг, здравоохранение, и, в свою очередь, сфера производства не стала исключением. Оптимизация производственной цепочки, выявление дефектов и контроль качества продукции, улучшение удобства использования продукта на основе поведения потребителей – неполный список результатов, которых можно достичь в производственной сфере благодаря Big Data. Рассмотрим несколько кейсов зарубежных и отечественных компаний, внедривших технологии больших данных в свою деятельность.
Читать полностью »

«Ростелеком», «МегаФон», МТС, «Вымпелком» и Mail.Ru Group и «Яндекс» займутся созданием саморегулируемой организации (СРО) в области Big Data под рабочим названием Ассоциация больших данных (АБД). Об этом сообщил «Коммерсантъ» со ссылкой на представителей нескольких компаний, которые принимали участие в переговорах операторов и интернет-компаний.

Читать полностью »

В данной статье описывается «нетрадиционная», но достаточно мощная технология обработки XML, позволяющая импортировать любые XML-данные и преобразовывать их структуру эффективно и просто, при этом один и тот же процесс обработки позволяет трансформировать исходные данные любой структуры без какого-либо изменения программного кода.
Читать полностью »

Всем привет, я занимаюсь разработкой Frontera, первым в истории фреймворком для масштабного обхода интернета сделанным на Python-е, с открытым исходным кодом. С помощью Фронтеры можно легко сделать робота который сможет выкачивать контент со скоростью тысяч страниц в секунду, при этом следуя вашей стратегии обхода и используя обычную реляционную БД или KV-хранилище для хранения базы ссылок и очереди.

Разработка Фронтеры финансируется компанией Scrapinghub Ltd., имеет полностью открытый исходный код (находится на GitHub, BSD 3-clause лицензия) и модульную архитектуру. Мы стараемся чтобы и процесс разработки тоже был максимально прозрачным и открытым.

В этой статье я собираюсь рассказать о проблемах с которыми мы столкнулись при разработке Фронтеры и эксплуатации роботов на ее основе.
Читать полностью »

«Мегафон» нашёл применение данным Mail.ru Group, в котором оператор приобрёл контроль по итогам 2016 года. С 4 четвертого квартала 2016 года оператор начал предлагать абонентам индивидуальные тарифы, пишут «Ведомости» со ссылкой на коммерческого директора компании Влада Вольфсона.

Индивидуальные тарифы будут рассчитаны с учетом показателя customer lifetime value (Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js