Аналитика Больших Данных

Александр Мамонтов, Chief Data & BI Lead компании «АстраЗенека», – о построении платформы, позволяющей увеличить эффективность коммуникаций со специалистами здравоохранения и оптимизировать процессы их обучения.

Издательство «Горячая линия — Телеком» выпустило учебное пособие для аналитиков по самостоятельному анализу больших данных.

Разные компании цифровой экономики находятся на разных уровнях зрелости процессов принятия решений в зависимости от поколения аналитических платформ. Для оценки текущего положения конкретной компании либо сравнения различных компаний с точки зрения их готовности к изменениям требуется шкала зрелости аналитических платформ. Чем выше степень зрелости системы управления, тем выше готовность компании к изменениям.

Обновленная аналитическая платформа может обрабатывать практически любой объем данных, собранных из множества источников, и формировать различные типы отчетности в удобном интерфейсе.

Федеральные и региональные органы исполнительной власти – одни из основных сегодня потребителей больших данных, рассчитывающих повысить эффективность принятия управленческих решений. Не стало исключением и Министерство экономического развития Приморского края.

The Lancet опубликовал крупнейшее исследование АГ за последние десятилетия

25 марта 2021 Издательство «Открытые системы» приглашает на тематическую сессию юбилейного, 10-го форума BIG DATA 2021 и круглый стол, посвященные медицинским данным для аналитики и ИИ-решений

В разработку технологий искусственного интеллекта для медицины сегодня инвестируют сотни компаний, однако в первую очередь подобные технологии должны избавлять от рутины — их не стоит рассматривать как замену врачу. Кроме того, качество ИИ-решений для медицины определяется качеством данных, используемых для обучения алгоритмов, а здесь существует множество проблем.

Создание зависимого от данных ПО отличается от разработки традиционных программ: соответствующие методы должны учитывать ошибки и в коде, и в данных. Необходимо помнить, что отладка производительности так же важна для исследователей данных, как и отладка корректности.

Участников форума BIG DATA SPb 2019 традиционно ждут не только экспертные знания и глубокий анализ от визионеров индустрии больших данных, но и ценный практический опыт проектов, реализованных в самых разных отраслях, а также глубокое погружение в детали методик и технологий работы с данными.

Решение должно определить оптимальное время и канал присутствия целевой аудитории и провести анализ эффективности рекламной кампании клиента.

Сегодня важно не только правильно сформулировать бизнес-задачу по анализу данных, но и обеспечить ее простую и быструю техническую реализацию.

СУБД Vertica позволит объединить аналитические СУБД и мир машинного обучения, устранить потребность в перемещении данных и сэкономить на оборудовании.

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.

Облачный сервис мониторинга вовлеченности студентов на основании анализа видеопотоков с камер, размещенных в аудиториях, и визуализации данных позволяет администрации учебного заведения оперативно получить данные по динамике изменения вовлеченности групп студентов в ходе семестра.

ИТ-руководители используют анализ данных для повышения эффективности и дальнейшего роста бизнеса, однако не все их усилия приносят желаемый результат. Тем не менее вот несколько примеров успешных проектов внедрения анализа данных и машинного обучения в целях увеличения доходов компаний и сокращения их затрат.

Многим ИТ-руководителям не терпится приступить к инициативам в области Интернета вещей, но мешает нехватка специалистов в области безопасности и аналитики

В третьем поколении Федеральных государственных образовательных стандартов высшего профессионального образования задачи обучения формулируются в терминах компетентностей учащихся, что делает актуальной задачу их оценки. На помощь приходят средства машинного обучения, позволяющие оценить компетентности студентов на основе анализа их поведения в социальных сетях.

При этом оператор обещает, что при сборе и анализе данных об их поведении персональные данные затрагиваться не будут.

Система управления кластером Hadoop YARN значительно повышает надежность и гибкость технологии MapReduce, позволяя в оперативной памяти проводить распределенную потоковую обработку данных, а значит, строить аналитические системы реального времени, используемые, например, в ситуационных центрах.