Data Science

В Карелии собирают банк биомедицинских данных и создают цифрового помощника врача с искусственным интеллектом, способного предсказывать будущее.

Издательство «Открытые системы» запускает специальный проект «Данные на службе добра» (DobroData). C такого ракурса Вig Data вы еще не видели!

Физики уверены: информацию следует считать пятым состоянием материи. Человечество активно «перерабатывает» материю, превращая атомы в биты.

Результаты нового опроса Anaconda показывают, что на очистку и подготовку данных они расходуют почти половину своего рабочего времени.

Эффективность организации управления данными во многом определяет успех цифровой трансформации, невозможной без реинжиниринга корпоративных бизнес-процессов, и русское издание DAMA-DMBOK2 может стать здесь важным подспорьем.

Максат Нуриденулы, управляющий директор и Chief Data&Operating Officer «Альфа-Банк Казахстан» рассказывает о школе Alfa Data School, способствующей реализации в банке стратегии управления данными, формированию культуры работы с ними и развитию в стране отрасли работы с данными.

Применение методов исследования данных в процессах разработки ПО позволяет выиграть в конкурентной борьбе. Например, в программной инженерии получила распространение методика измерения характеристик программного обеспечения, однако без средств автоматизации невозможно разобраться в огромных массивах получаемых с помощью этой методики данных и учесть все их взаимозависимости.

Сергей Алешкин, руководитель по Data Science страховой компании «РЕСО-Гарантия» и номинант премии CDO Award, — об опыте повышения эффективности кросс-продаж страховых полисов.

Сотрудничество c компанией «Неофлекс» позволит Саратовскому национальному исследовательскому государственному университету им. Н.Г. Чернышевского отслеживать меняющиеся требования ИТ-компаний к специалистам и корректировать образовательные программы под быстро меняющийся рынок информационных технологий.

Использование больших данных для подготовки бизнес-решений — источник преимущества в цифровом бизнесе. Однако, не выстроив жизненный цикл непрерывной разработки, внедрения, развития аналитических моделей, организации не справиться с нарастающими сложностями масштабированием средств аналитики, убеждены эксперты.

Команды DataOps помогают получить максимальную отдачу от данных, объединяя людей, процессы, технологии и культуру.

Какие сегодня имеются возможности получения образования в области исследования данных с учетом того, что продолжительный цикл обучения в системе высшего образования работодателей уже не устраивает?

Платформа разработана совместно с инженерами компании Naumen и с помощью технологий обработки больших данных и машинного обучения автоматизирует работу с большим потоком информации.

Специалисты по исследованию и анализу данных сегодня ценятся очень высоко. Чтобы научиться приносить реальную пользу бизнесу с помощью данных, потребуется уникальное сочетание технических навыков, математических способностей, интуиции и умения объяснять.

Такие пакеты Hortonworks состоят из систем с открытым кодом — Apache Hadoop, Spark или Metron, которые дополняются техподдержкой и профессиональными услугами для содействия в решении конкретных задач.

Из-за отсутствия подобного универсального облачного инструментария зачастую терпят неудачу проекты в области исследования данных и машинного обучения, утверждают в корпорации.

Вице-президент НИУ ВШЭ Игорь Агамирзян – о том, какие глобальные изменения ждут высшее образование и общество в целом в эпоху цифровой трансформации и какое место в этих процессах занимает культура работы с данными.

Достижения в области искусственного интеллекта, средств самообслуживания и облачных технологий аналитики позволяют непрофессионалам эффективно и недорого проводить анализы, получая информацию для принятия решений.

Конкретные обязанности специалистов в области анализа данных варьируются в зависимости от отрасли, но есть общие требования к навыкам, опыту, образованию и профессиональной подготовке, которые помогут приступить к формированию карьеры исследователя данных

Даже если специалисты компании не имеют опыта разработки алгоритмов, эксперименты в области машинного обучения можно начинать, пользуясь готовыми инструментами и API, отмечают аналитики.