Рубрика «Большие данные»

Мифы о больших данных и цифровая культура - 1

Мы продолжаем публиковать самые интересные доклады RAIF, ежегодного форума по искусственному интеллекту, организованному «Инфосистемы Джет». Сегодня хотим поделиться рассказом доктора физико-математических наук, профессора департамента информатики НИУ ВШЭ Бориса Асеновича Новикова.
Читать полностью »

Использование машинного обучения в статическом анализе исходного кода программ

Машинное обучение плотно укоренилось в различных сферах деятельности людей: от распознавания речи до медицинской диагностики. Популярность этого подхода столь велика, что его пытаются использовать везде, где только можно. Некоторые попытки заменить классические подходы нейросетями оканчиваются не столь уж успешно. Давайте взглянем на машинное обучение с точки зрения задач создания эффективных статических анализаторов кода для поиска ошибок и потенциальных уязвимостей.
Читать полностью »

14 марта 2017 года в лектории BBDO выступил Артур Хачуян, генеральный директор Social Data Hub. Артур рассказал про интеллектуальный мониторинг, построение поведенческих моделей, распознавание фото- и видеоконтента, а также о других инструментах и исследованиях Social Data Hub, которые позволяют таргетировать аудиторию, используя социальные сети и технологии Big Data.

Артур Хачуян: «Настоящая Big Data в рекламе» - 1Читать полностью »

«Я — профессионал» — это конкурс для бакалавров и магистров гуманитарных и технических специальностей. Его организуют крупные российские ИТ-компании и сильнейшие вузы страны, в том числе Университет ИТМО. Сегодня говорим о целях олимпиады и двух направлениях, которые курирует наш вуз — «Большие данные» и «Робототехника» (об остальных — в наших следующих хабратопиках).

Что нужно знать об олимпиаде «Я — профессионал»: рассказываем о направлениях «Большие данные» и «Робототехника» - 1Читать полностью »

Институт развития интернета (ИРИ) и Ассоциация больших данных (входят «Яндекс», Mail.ru Group, Сбербанк, Газпромбанк, «МегаФон», «Ростелеком» и другие) разработали проект кодекса этики использования больших данных. Предполагается, что документ станет основой саморегулирования этого направления на рынке.

image

Читать полностью »

На этой неделе в нашем блоге на Хабре вышла целая серия материалов о том, как проходит обучение и практика в магистратуре Университета ИТМО:

Сегодня на очереди сразу несколько направлений «Национального центра когнитивных разработок». Рассказываем, как здесь все устроено с точки зрения учебы и практики.

Как начать карьеру еще в вузе: рассказывают выпускники пяти профильных магистратур - 1Читать полностью »

image

Так выглядит банк изнутри. Данная визуализация в три этапа основана на реальных клиентских операциях банка с отозванной лицензией.

В качестве источника данных — главная бухгалтерская книга банка. Используя теорию графов, выделяем всех его клиентов в качестве узлов, а операции по счёту используем как ребра. Сумма операции, в таком случае, будет являться весом ребра.
Читать полностью »

Data Science Digest (July 2019) - 1

Приветствую всех!

Лето в полном разгаре, и если вы планируете быть в Одессе 5-го июля, приглашаю вас на ODS митап и дата-бар, который организовывает одесская ODS.ai команда. Напоминаю, что у дайджеста есть свой Telegram-канал и страницы в соцсетях (Facebook, Twitter, LinkedIn, Medium), где я ежедневно публикую ссылки на полезные материалы. Присоединяйтесь!

А пока предлагаю свежую подборку материалов под катом.
Читать полностью »

Есть в графиках что-то магическое. Изгиб кривой мгновенно раскрывает всю ситуацию — историю развития эпидемии, паники или периода процветания. Эта линия просвещает, пробуждает воображение, убеждает.
Генри. Д. Хаббард

Объемы данных, с которыми нужно работать, постоянно увеличиваются. И чем больше информации, тем сложнее ее обрабатывать. Вот почему сейчас стала особенно популярна тема визуализации данных — в виде графиков, диаграмм, дашбордов, желательно интерактивных. Визуальное представление данных позволяет нам, людям, тратить меньше времени и сил на их просмотр, анализ и осмысление, а также на принятие правильных, информированных решений на основе этого.

Вряд ли кто-то станет отрицать, что в современном HTML5 вебе JavaScript — самая универсальная и простая технология для визуализации данных. Так что, если вы занимаетесь фронтенд-разработкой, то вы, скорее всего, либо уже имели дело с созданием JS чартов, либо столкнетесь с этим в (скором) будущем.

Существует множество JavaScript библиотек для построения графиков и диаграмм, каждая из которых (как и любые другие инструменты) имеет свои плюсы и минусы. Чтобы облегчить вам жизнь, я решил рассказать о тех из них, которые нравятся мне больше всего. Я считаю, десять следующих библиотек — это лучшие JS библиотеки для создания графиков, и они действительно способны помочь решить практически любую задачу по визуализации данных. Давайте вместе пройдемся по списку и убедимся, что они вам известны хотя бы базово и вы не упустили из виду какую-нибудь хорошую библиотеку, которая может оказаться полезной в текущих или будущих больших проектах.

Заглавная картинка: визуализация данных на графиках и диаграммах

Что ж, приступим: вот лучшие JS библиотеки для визуализации данных!Читать полностью »

image

Термин Big Data подпорчен современным фантастическим преувеличением новых вещей. Как ИИ поработит людей, а блокчейн построит идеальную экономику — так и большие данные позволят знать абсолютно все про всех и видеть бучдущее.

Но реальность, как всегда, скучнее и прагматичнее. В больших данных нет никакой магии — как нет ее нигде — просто информации и связей между разными данными становится так много, что обрабатывать и анализировать все старыми способами становится слишком долго.

Появляются новые методы. Вместе с ними — новые профессии. Декан факультета аналитики Big Data в GeekBrains Сергей Ширкин рассказал, что это за профессии, где они нужны, чем там надо заниматься и что надо уметь. Какие используются инструменты и сколько обычно платят специалистам.
Читать полностью »


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