Публикации по теме big-data

Публикации по теме 'big-data'

Проекты AI терпят неудачу по какой-то причине. Как добиться успеха?

Не начинайте с ваших данных. Это самая важная проблема. «У нас есть масса данных. Как мы можем использовать это с ИИ? » Это вопрос, который ежедневно задают все большее количество компаний. Повальное увлечение искусственным интеллектом вызывает чувство FOMO (страх упустить что-то) среди больших и малых организаций. Что, если мы все не сможем использовать ИИ и останемся позади конкурентов? Конечно, во всех этих вопросах есть доля правды. Однако есть важный нюанс...

Стоит ли вам становиться разработчиком больших данных?

Содержание Кто такой разработчик больших данных Предполагаемая зарплата Рабочая нагрузка и день в жизни Структура команды Возобновить строительство Корпоративная лестница Кто такой разработчик больших данных? Большие данные относятся к большому количеству данных, которые генерируются при ежедневном использовании данных. Эти данные могут быть из любого источника, такого как сообщения в социальных сетях, датчики, онлайн-видео, цифровые изображения, записи транзакций..

ИИ для принятия решений: бизнес-методологии и приложения

Программа искусственного интеллекта в Data Folkz разработана таким образом, чтобы дать вам конкурентное преимущество в новых бизнес-технологиях. Эта программа обеспечивает базовое понимание ведущих технологий на современном рынке, таких как большие данные, машинное обучение и искусственный интеллект. В дополнение к этому вы узнаете, как использовать понимание, чтобы расширить поддержку стратегии организации. Эта программа Data Folkz предоставляет участникам программы фундаментальные..

Что такое лямбда-архитектура и почему она важна для управления большими данными

В мире больших данных организации сталкиваются с проблемой обработки и анализа больших объемов данных в режиме реального времени. Лямбда-архитектура — популярный подход к решению этой задачи. Лямбда-архитектура — это архитектура обработки данных, сочетающая пакетную и потоковую обработку в единой системе. Этот подход был представлен Натаном Марцем в 2014 году в его книге «Большие данные: принципы и лучшие практики масштабируемых систем данных в реальном времени». В этой статье мы..

Понимание машинного обучения с реализациями в реальном времени

Из серии ML и Data Science!! Машинное обучение — это область искусственного интеллекта (ИИ) и компьютерных наук, в которой основное внимание уделяется использованию данных и алгоритмов для имитации того, как люди учатся, с постепенным повышением точности . В этой статье мы обсудим следующие темы, связанные с машинным обучением: Что такое машинное обучение? Три категории машинного обучения. Реализации машинного обучения в реальном времени. ЧТО ТАКОЕ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ? Машинное..

Интервью Американской ассоциации геологов-нефтяников по курсу неструктурированных данных

16 декабря 2019 г. — Барри Фридман, писатель для AAPG Explorer в Талсе, штат Оклахома, взял у меня интервью, а затем написал статью о моем курсе «Введение в неструктурированные данные и машинное обучение в нефтегазовой отрасли», предлагаемом через AAPG. Публикую интервью в этом блоге. 1. Расскажите немного о неструктурированных и структурированных данных Структурированные данные — это данные с домом. Ячейка в электронной таблице является домом для информации в этой ячейке. На..

ПЕРЕХОД в науку о данных!

ПЕРЕХОД в науку о данных! В этой статье я объясняю, почему общий подход к усвоению затрат на науку о данных и расширенную аналитику неверен, и что компании и разработчики программного обеспечения могут сделать, чтобы на самом деле добиться успеха с помощью расширенной аналитики. Вы помните самое первое веб-приложение, которое вы когда-либо использовали? Не программное обеспечение, которое могло быть видеоигрой или приложением для повышения производительности, а в самый первый раз,..