| Согласуйте цели изучения данных с бизнес-задачами | Более обширные наборы данных позволяют совершать новые открытия. Поэтому важно планировать вложения в специалистов, организацию и инфраструктуру исходя из четко поставленных бизнес-задач, чтобы гарантировать постоянное привлечение инвестиций и финансирование. Чтобы понять, на верном ли Вы пути, спросите себя, каким образом большие данные поддерживают приоритеты бизнеса и ИТ и способствуют достижению важнейших целей. Например, речь может идти о фильтрации веб-журналов для понимания тенденций в интернет-торговле, анализе отзывов заказчиков в социальных сетях и взаимодействия со службой поддержки, а также изучении методов статистической корреляции и их сопоставлении с данными о заказчиках, продукции, производстве и проектировании. |
| Используйте стандарты и руководства, чтобы компенсировать недостаток квалификации | Нехватка навыков является одним из наиболее существенных препятствий на пути к извлечению выгоды из больших данных. Этот риск можно снизить, если внести технологии, планы и решения, связанные с большими данными, в программу управления ИТ. Стандартизация подхода позволит эффективнее управлять расходами и ресурсами. При внедрении решений и стратегий, имеющих отношение к большим данным, необходимо заранее оценить необходимый уровень компетенции и принять меры по устранению недостатков в навыках. Речь может идти об обучении или переобучении существующего персонала, найме новых специалистов или обращении в консалтинговые фирмы. |
| Оптимизируйте передачу знаний с помощью центров повышения квалификации | Используйте центры повышения квалификации для обмена знаниями, наблюдения и управления проектной коммуникацией. Независимо от того, начинаете ли Вы работу с большими данными или продолжаете, расходы на оборудование и ПО следует распределить по всем подразделениям организации. Такой структурированный и систематизированный подход помогает расширить возможности больших данных и повысить уровень зрелости информационной архитектуры в целом. |
| Согласование структурированных и неструктурированных данных приносит наибольшие преимущества | Анализ больших данных сам по себе ценен. Однако Вы сможете извлечь еще большее количество полезных сведений за счет сопоставления и интеграции больших данных низкой плотности с уже используемыми структурированными данными. Неважно, какие данные Вы собираете — данные о заказчиках, продукции, оборудовании или окружающей среде — цель состоит в том, чтобы добавить больше релевантных единиц информации в эталонные и аналитические сводки и обеспечить более точные выводы. Например, важно различать отношение всех заказчиков от отношения наиболее ценных заказчиков. Именно поэтому многие организации рассматривают большие данные как неотъемлемую часть существующего набора средств бизнес-анализа, платформ хранения данных и информационной архитектуры. Не забывайте, что процессы и модели больших данных могут выполняться и разрабатываться как человеком, так и машинами. Аналитические возможности больших данных включают статистику, пространственный анализ, семантику, интерактивное изучение и визуализацию. Использование аналитических моделей позволяет соотносить различные типы и источники данных, чтобы устанавливать связи и извлекать полезные сведения. |
| Обеспечение производительности лабораторий по изучению данных |
Обнаружение полезных сведений в данных не всегда обходится без сложностей. Иногда мы даже не знаем, что именно ищем. Это нормально. Руководство и специалисты по ИТ должны с пониманием относиться к отсутствию четкой цели или требований. В то же время специалисты по анализу и изучению данных должны тесно сотрудничать с коммерческими подразделениями, чтобы ясно представлять, в каких областях имеются пробелы и каковы требования бизнеса. Чтобы обеспечить интерактивное исследование данных и возможность экспериментов со статистическими алгоритмами, необходимы высокопроизводительные рабочие среды. Убедитесь, что в тестовых средах есть доступ ко всем необходимым ресурсам и что они надлежащим образом контролируются. |
| Согласование с облачной операционной моделью | Технологии больших данных требуют доступа к широкому набору ресурсов для итеративных экспериментов и текущих производственных задач. Решения для больших данных охватывают все области деятельности, включая транзакции, основные, эталонные и сводные данные. Тестовые среды для анализа должны создаваться по требованию. Управление распределением ресурсов играет критически важную роль в обеспечении контроля за всем потоком данных, включая предварительную и последующую обработку, интеграцию, обобщение в базе данных и аналитическое моделирование. Правильно спланированная стратегия предоставления ресурсов для частных и общедоступных облаков и обеспечения безопасности имеет ключевое значение при поддержке этих меняющихся требований. |
Что такое Big Data и почему их называют «новой нефтью»
Благодаря высокопроизводительным технологиям — таким, как грид-вычисления или аналитика в оперативной памяти, компании могут использовать любые объемы больших данных для анализа. Иногда Big Data сначала структурируют, отбирая только те, что нужны для анализа. Все чаще большие данные применяют для задач в рамках расширенной аналитики, включая искусственный интеллект.
Выделяют четыре основных метода анализа Big Data [4]:
1. Описательная аналитика (descriptive analytics) — самая распространенная. Она отвечает на вопрос «Что произошло?», анализирует данные, поступающие в реальном времени, и исторические данные. Главная цель — выяснить причины и закономерности успехов или неудач в той или иной сфере, чтобы использовать эти данные для наиболее эффективных моделей. Для описательной аналитики используют базовые математические функции. Типичный пример — социологические исследования или данные веб-статистики, которые компания получает через Google Analytics.
Антон Мироненков, управляющий директор «X5 Технологии»:
«Есть два больших класса моделей для принятия решений по ценообразованию. Первый отталкивается от рыночных цен на тот или иной товар. Данные о ценниках в других магазинах собираются, анализируются и на их основе по определенным правилам устанавливаются собственные цены.
Второй класс моделей связан с выстраиванием кривой спроса, которая отражает объемы продаж в зависимости от цены. Это более аналитическая история. В онлайне такой механизм применяется очень широко, и мы переносим эту технологию из онлайна в офлайн».
2. Прогнозная или предикативная аналитика (predictive analytics) — помогает спрогнозировать наиболее вероятное развитие событий на основе имеющихся данных. Для этого используют готовые шаблоны на основе каких-либо объектов или явлений с аналогичным набором характеристик. С помощью предикативной (или предиктивной, прогнозной) аналитики можно, например, просчитать обвал или изменение цен на фондовом рынке. Или оценить возможности потенциального заемщика по выплате кредита.
3. Предписательная аналитика (prescriptive analytics)
Сеть медицинских центров Aurora Health Care ежегодно экономит $6 млн за счет предписывающей аналитики: ей удалось снизить число повторных госпитализаций на 10% [5].
4. Диагностическая аналитика (diagnostic analytics) — использует данные, чтобы проанализировать причины произошедшего. Это помогает выявлять аномалии и случайные связи между событиями и действиями.
Например, Amazon анализирует данные о продажах и валовой прибыли для различных продуктов, чтобы выяснить, почему они принесли меньше дохода, чем ожидалось.
Данные обрабатывают и анализируют с помощью различных инструментов и технологий [6] [7]:
- Cпециальное ПО: NoSQL, MapReduce, Hadoop, R;
- Data mining — извлечение из массивов ранее неизвестных данных с помощью большого набора техник;
- ИИ и нейросети — для построения моделей на основе Big Data, включая распознавание текста и изображений. Например, оператор лотерей «Столото» сделал большие данные основой своей стратегии в рамках Data-driven Organization. С помощью Big Data и искусственного интеллекта компания анализирует клиентский опыт и предлагает персонифицированные продукты и сервисы;
- Визуализация аналитических данных — анимированные модели или графики, созданные на основе больших данных.
Примеры визуализации данных (data-driven animation)
Как отметил в подкасте РБК Трендов менеджер по развитию IoT «Яндекс.Облака» Александр Сурков, разработчики придерживаются двух критериев сбора информации:
- Агрегированность данных позволяет оперировать лишь со средними показателями.
Чтобы обрабатывать большие массивы данных в режиме онлайн используют суперкомпьютеры: их мощность и вычислительные возможности многократно превосходят обычные. Подробнее — в материале «Как устроены суперкомпьютеры и что они умеют».
Big Data и Data Science — в чем разница?
Data Science или наука о данных — это сфера деятельности, которая подразумевает сбор, обработку и анализ данных, — структурированных и неструктурированных, не только больших. В ней используют методы математического и статистического анализа, а также программные решения. Data Science работает, в том числе, и с Big Data, но ее главная цель — найти в данных что-то ценное, чтобы использовать это для конкретных задач.
Big data стала драйвером роста обмена данными о пользователях в интернете
Ассоциация «ФинТех» (АФТ) и компания CleverDATA, разработчик и оператор платформы обмена и монетизации аудиторных данных «Биржа данных» (1DMC, Data Monetization Cloud), представили обзор российского рынка аудиторных данных сегмента интернет-рекламы и маркетинга за 2019 г.
Согласно исследованию, в прошлом году общий поток обмена данными между поставщиками и потребителями вырос на 135%. Основными каналами монетизации аудиторных данных в России являются крупнейшие рекламные платформы компаний Google, Mail.ru Group (myTarget) и «Яндекс». В 2019 г. лидером по доставленным данным была платформа myTarget (53,3%), второе место с заметным отставанием занял «Яндекс» (18,4%), третье — GetIntent (17,6%), которая обогнала Google (10,8%). По сравнению с 2018 г., доля myTarget увеличилась почти в два раза, а доли платформ Yandex и Google значительно сократились. По доле доставки собственных данных (1st party data) для ретаргетинга лидируют GetIntent и «Яндекс».
Объем базы поставщиков данных в 2019 г. увеличился на 67%, а количество потребителей данных — на 17%. При этом значительно выросла доля агентств как потребителей, они стали наращивать компетенции работы с данными и формировать отдельные команды. Активнее всего использовали и монетизировали аудиторные данные в маркетинге и рекламе телеком- и ретейл-компании.
Основные инфоповоды в 2019 г. формировали крупные игроки, что является положительным моментом: ранее рынку не хватало участия компаний с большим аудиторным охватом, владеющих большим объемом данных. На рынок данных вышли компании индустрий, традиционно далеких от рекламы и маркетинга: телекомы, банки, операторы фискальных данных и др. Они активнее присматриваются к новым способам монетизации данных и их применения в коммуникации с клиентами.
В законодательстве РФ в 2019 г. предпринимались точечные попытки урегулировать использование Big Data. Пока лучше всего удается регулировать оборот государственных данных. В условиях слабого регулирования участники рынка склоняются к саморегулированию, а неустановленные правила работы с данными в целом сдерживают развитие российского рынка больших данных.
Эксперты делают вывод, что российский рынок аудиторных данных пока остается в развивающемся состоянии, хотя ему уже больше пяти лет. Также они отмечают сильную кластеризацию игроков на рынке и незрелую конкуренцию, фактическое отсутствие международных игроков на российском рынке. Вместе с тем по итогам 2019 г. можно отметить высокую динамику развития, активный рост поставщиков данных и появление новых игроков на рынке.
«Большие данные — ключевой ресурс цифровой экономики. Совместный доклад Clever Data и ассоциации «ФинТех» об использовании аудиторных данных дает понимание главных трендов в области Big Data: отрасль очень быстро меняется, появляются новые игроки, возникают стратегические партнерства. Отчет богат статистикой и несомненно будет полезен участникам рынка. Большие данные — это технология глобального масштаба, при этом в каждой стране рынок и регулирование развиваются по-своему. Поэтому мы посчитали важным включить в отчет обзор изменений зарубежного законодательства за прошедший год. Уверен, что исследование внесет значительный вклад в обсуждение меняющегося ландшафта отрасли Big Data в России», — отметил руководитель аналитического отдела ассоциации «ФинТех» Никита Ломов.
Академик Российской академии рекламы Вячеслав Черняховский назвал результаты исследования интересными потому, что они представлены «по свежим следам». По его словам, не все участники рынка успели дать оценку результатам 2019 г., поэтому данный обзор необходимо рассматривать как «пионерный». «Это не умаляет его достоинств, но вызывает большое желание познакомиться с альтернативными обзорами, исследованиями, отчетами, что необходимо для выводов и формирования взвешенных оценок», — прокомментировал результаты он.
Вячеслав Черняховский сомневается в том, что российский рынок аудиторных данных даже при высокой динамике его развития с учетом растущих темпов формирования индустриального ландшафта сумеет в ближайшем будущем стать стабильно зрелым. «Основными трендами, соответствуя задачам эффективного таргетирования рекламы, останутся рост использования аудиторных данных, как собственных, так и сторонних, пополнение числа поставщиков данных, дальнейшее использование площадками собственных данных для повышения привлекательности продаваемых рекламных продуктов, продолжение интеграции онлайн- и офлайн-данных с учетом самых разных по охвату аудиторий», — перечислил он.
РЫНОК «БОЛЬШИХ ДАННЫХ» И ИХ ИНСТРУМЕНТОВ: ТЕНДЕНЦИИ И ПЕРСПЕКТИВЫ В РОССИИ | Митрович
1. Бабурин В.А., Яненко М.Е. Технологии Big Data в сервисе: новые рынки, возможности и проблемы // Технико-технологические проблемы сервиса. 2014. № 1 (27). С. 100–105. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=21290088
2. Гурская Е.Д., Доценко М.А., Соколянский В.В. Технологии Big Data в сервисе: новые рынки, возможности и проблемы // Вопросы экономических наук. 2015. № 4(74). С. 42–44. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=24313794
3. Мальцева С.В., Лазарев В.В. Маркетинговая аналитика в сфере электронного бизнеса на основе больших данных // Информационные технологии в проектировании и производстве. 2015. № 1. С. 62–67. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=23187836
4. Sridharan S., Purcell B. How Analytics Drives Customer Life-Cycle Management Vision: The Customer Analytics Playbook (2015) // Forrester Research Inc., Cambridge. USA. 16 р. 5. Цветкова Л.А., Черченко О.В. Внедрение технологий Big Data в здравоохранение: оценка технологических и коммерческих перспектив // Экономика науки. 2016. №2 (2). С. 138–150. URL: http://ecna.elpub.ru/jour/article/view/57
5. Суворов Н.И., Беденков А.В. Большие данные в Российском здравоохранении. Время пришло! // Ремедиум. 2015. № 6. С. 60–61. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=23765693
6. Belle A., Thiagarajan R., Reza Soroushmehr S.M., Navidi F., Beard D., Najarian K. Big Data Analytics in Healthcare // BioMed Research International. 2015. Vol. 2015. P. 1–16. DOI: http://dx.doi.org/10.1155/2015/370194
7. Das S. R. Big Data’s Big Muscle // Finance & Development. 2016. Vol. 53. № 3. Р. 26–27. URL: http://www.imf.org/external/pubs/ft/fandd/2016/09/das.htm
8. Булгаков А.Л. Big Data в финансах // Корпоративные Финансы. 2017.Т. 11. № 1. С. 7–15. URL: https://cfjournal.hse.ru/article/view/6528
9. Системы для бизнес-анализа (BI) в России 2015-2016: Аналитический отчет аналитико-консалтинговой компании Tadvisor. М.: Tadvisorgroup, 2016. 161 с.
10. IDC Big Data and Business Analytics 2016. M.: IDC Russia, 2016. 106 р.
11. Bayliss D. Models for Big Data. In: Big Data Technologies and Applications. Springer, Cham, 2016. Р. 237–255. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-44550-2_9
12. Bakshi K. Technologies for Big Data. In W. Hu, & N. Kaabouch (Eds.), Big Data Management, Technologies, and Applications. Hershey, PA: IGI Global. 2014. P. 1–22. DOI: https://doi.org/10.4018/978-1-4666-4699-5.ch001
13. Jeffrey S. Saltz, Nancy W. Grady. The ambiguity of data science team roles and the need for a data science workforce framework. Big Data (Big Data) 2017 IEEE International Conference on. 2017. P. 2355–2361, DOI: 10.1109/BigData.2017.8258190
14. Jeffrey S. Saltz, Sibel Yilmazel, Ozgur Yilmazel. Not all software engineers can become good data engineers. Big Data (Big Data) 2016 IEEE International Conference on, 2016. P. 2896–2901. DOI: 10.1109/BigData.2016.7840939
15. Periasamy M., Raj P. Big Data Analytics: Enabling Technologies and Tools. In: Mahmood Z. (eds) Data Science and Big Data Computing. Springer, Cham. 2016. P. 221–243. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-31861-5_10
16. Wu D., Sakr S., Zhu L. Big Data Storage and Data Models. In: Zomaya A., Sakr S. (eds) Handbook of Big Data Technologies. Springer, Cham. 2017. P. 3–29. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-31949340-4_1
17. Мамедова Г.А., Зейналова Л.А., Меликова Р.Т. Технологии больших данных в электронном образовании // Открытое образование. 2017. Т.
18. № 6. С. 41–48. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=32286799. DOI: http://dx.doi.org/10.21686/1818-4243-2017-6-41-48
19. Никитина Т.В., Самерханова Ж.Н. Анализ и применение технологии больших данных в государственной гражданской службе // Вестник международного института рынка. 2017. № 2. С. 158–166. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=30727871
20. Григорьев Ю.А. Технологии аналитической обработки больших данных // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2016. Т. 14. № 12. С. 59–68. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=28099165
21. Мавринская Т.В., Лошкарёв А.В., Чуракова Е.Н. Обезличивание персональных данных и технологии «больших данных» (BigData) // Интерактивная наука. 2017. № 6 (16). С. 78–80. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=29369921. DOI: 10.21661/r-130405
Big Data на российском рынке: состояние и развитие
Насколько сквозные технологии анализа больших данных востребованы современным бизнесом?
Понятия «сквозные технологии» и анализ больших данных следует разделить.
Big Data сейчас успешно применяется в узких областях бизнеса. Когда у нас есть узкая область или задача, например, процесс работы станка или проведение маркетинговой акции, нам нужно решить эту задачу, и тогда мы и применяем Big Data.
Когда мы говорим «сквозная технология», это значит, что она применяется «на всём пути» и покрывает большие бизнес-процессы – от технологических до аналитических (прогнозирования, планирования финансов, стратегий).
Но в реальности бизнес хочет получить результат. Результат дают не сквозные технологии, а точечные применения анализа больших данных.
Какие секторы экономики наиболее заинтересованы в применении таких технологий?
Различные методики их применения можно найти в любом секторе, но каждый сектор заинтересован в конкретных решениях, о чем было сказано ранее. Некое единое решение с большими данными, способное детально покрыть большие бизнес-процессы, – это какая-то фантастика.
Анализ больших данных действительно применим и используется фактически во всех крупных компаниях. Наглядно это показано на карте ИИ российского рынка. Таким образом все, кто уже собрал у себя большое количество данных, применяют те или иные методы Data Sсience, Big Data, нейронные сети и т.д. Опять же, все эти компании нуждаются в решении, которое сразу даёт результат. Чаще всего оно узкоспециализированное.
Востребованы ли российским госсектором (предприятия, правительственные организации) эти технологии?
Big Data – ЭТО НЕ РЫНОК РЕШЕНИЙ, ЭТО РЫНОК КОМАНД. Компания, в первую очередь, работает не с решением, а с командой. Поэтому предлагаемое решение — это не просто программа: поставил, и она работает. Нет. Это команда, которая пришла и сделала для тебя то, что тебе нужно.
На самом деле, чисто российских решений не существует. Есть решения, которые писали российские команды на определенных языках программирования, есть решения, которые предлагаются крупными вендорами типа SAP и IBM. Но и в том, и в другом случае эти решения внедряются командой людей.
Соответственно, если говорить про российский гос. сектор, все эти технологии востребованы. Есть много вариантов для развития в этом направлении. Например, из крупнейших предприятий, которые действительно делают интересные вещи в этом направлении – Департамент информационных технологий города Москвы, Сбербанк, Газпром, ГазпромНефть. Гос. компании, которые активно этим занимаются, имеют как собственные сильные команды внутри, так и работают с другими сильными командами.
Какие российские решения в сегменте можно назвать лидерами и почему?
Речь больше про команду. Нужно смотреть сильные команды в части реализации.
По российским решениям – это некие коробочные решения, которые используются для сайтов. Когда у тебя есть сайт, вместо того чтобы внедрять какой-то большой продукт или писать на Data Science, ты покупаешь российское решение для маркетинга и встраиваешь его в сайт. Оно подключаются к твоим данным. Далее применяются алгоритмы, которые в них уже есть, плюс в онлайне анализируются твои. Можно также что-то добавлять в зависимости от целей и потребностей.
Каковы плюсы и минусы отечественных решений по сравнению с зарубежными?
Основные плюсы – локализация, близкая привязка к российскому рынку и быстрая реакция на изменения в местном законодательстве. В принципе компании, которые это делают, понимают потребности российского рынка в отличие от всего остального.
Ключевые минусы отечественных решений: есть некоторые вопросы к дальнейшей поддержке — насколько решение будет долго жить, вопросы к производительности, и технологичности интеграции с какими-то «хитрыми» технологиями, которые изначально не затрагиваются.
Так, например, зарубежные SAP, SAS и SPSS интегрируются фактически со всеми другими системами, что позволяет производить перенос данных без потерь в функционировании предприятий.
Какие компании/решения компаний могут получить субсидии от государства на создание или доработку сквозных технологий Big Data? Есть ли у компаний решения, которые можно представить фондам как потенциально сквозные? Интересуют ли эти компании потенциальное субсидирование/сотрудничество с фондами развития?
Всех интересует субсидирование и сотрудничество. Если говорить о субсидиях от государства, то разумно сконцентрироваться на поддержке студенческих команд и тех, кто занимается созданием и проработкой Big Data-технологий. Из крупнейших команд, которые могут на это претендовать – Яндекс.
Какими будут сегменты с самым быстрым ростом расходов на технологии анализа больших данных в течение ближайших двух лет?
В России – ритейл, так как он постоянно растет. И ещё гос. секторы в части нефти, переработки (потому что есть гос. программа по развитию, согласно которой они будут профинансированы). Ритейл точно будет вкладываться – от крупного до среднего, потому что продажи растут, люди покупают активно, а удерживать внимание покупателей необходимо всё новыми и новыми способами.
Большие данные / Томский политехнический унивеситет
Сегодня во всем мире наблюдается всплеск интереса к технологиям класса BIG DATA. Это связано с постоянным ростом объемов данных, которыми приходится оперировать и которые приходится контролировать крупным компаниям. Накопленная информация для многих организаций является важным активом, однако обрабатывать ее и извлекать из нее пользу с каждым днем становится все сложнее и дороже.
Под терминами «Big Data» или «Большие данные» скрывается огромный набор информации. Причем объем ее столь велик, что обработка больших объемов данных стандартными программными и аппаратными средствами представляется крайне сложной. Не менее остро стоит и проблема хранения гигантских объемов данных. Наиболее яркий пример больших данных – это информация, поступающая с различных физических экспериментальных установок, – например, с Большого адронного коллайдера.
На базе Томского политехнического университета функционирует Лаборатория обработки и анализа больших данных (Big Data Analytics and Technologies Laboratory). Ученые поставили перед собой задачу за два года разработать систему хранения больших объемов информации, которую опробуют в экспериментах ЦЕРНа (Европейского центра ядерных исследований) – система позволит за секунды получать ту информацию, на которую раньше уходили часы и сутки. Курирует работу новой современной лаборатории Алексей Климентов – ведущий мировой специалист в области современных методов сбора, хранения, обработки и анализа данных для экспериментов и установок мегасайнс класса, глава исследовательской группы по физическому программному обеспечению Национальной лаборатории Брукхэвен (США).
В ЦЕРНе, в крупном эксперименте «АТЛАС», он координирует вопросы обработки полученных данных и разработки, связанные с суперкомпьютерами. Во время визита в ТПУ представители ЦЕРНа провели собеседования со студентами вуза, и лучшие студенты смогли отправиться на стажировку в центр.
По словам специалиста кафедры прикладной математики Института кибернетики ТПУ, стажера в IT-департаменте проекта «АТЛАС» Валерия Парубца, в рамках работы в эксперименте ATLAS задачами политехника стали анализ и хранение данных большого объема (Big Data).
«Данные, которые поступают в систему с Большого адронного коллайдера, исчисляются терабайтами в секунду, и наша задача — получить уникальный практический опыт работы с информацией таких колоссальных объемов, а затем передать полученные знания в ТПУ».
— Валерий Парубец, специалист КПМ ИКТПУ
Он отмечает, что Big Data является на сегодняшний день ключевым направлением развития информационных технологий. Это серия подходов, инструментов и методов обработки структурированных и неструктурированных данных огромных объемов. И эти объемы с каждым годом увеличиваются в разы. Классические методы обработки, которые работали пять-десять лет назад, с таким потоком информации справляться уже не в состоянии, и сегодня специалисты в области IT ищут новые методы. Для решения этой глобальной задачи ЦЕРН является наилучшим местом. На сегодня там с разными задачами находятся около десятка политехников.
Объемы получаемых данных составляют петабайты в секунду.
Существенная часть столкновений частиц науке известна, и физикам важно запечатлеть необычные столкновения, подтверждающие ту или иную гипотезу. Это примерно 1 % от общего объема данных, получаемых с коллайдера.
Однако даже этот процент очень велик. Проводятся все новые эксперименты, в систему поступают все новые данные. Чтобы обработать всю собранную на сегодняшний день информацию, по примерным подсчетам ученым потребуется 100 лет, а то и больше, непрерывных вычислений на нынешних мощностях.
Поэтому очень важно придумать, как оптимизировать все необходимые подсчеты. Именно это и является задачей стажеров Томского политеха в рамках участия в эксперименте ATLAS – работа над анализом и хранением данных большого объема (Big Data).
Пока же собранная с Большого адронного коллайдера информация «дожидается» обработки, эти массивы данных требуют сохранения. Ученым ЦЕРНа удалось решить задачу, разработав систему Grid (LHC Computing Grid). Это глобальная вычислительная сеть ЦЕРНа, место расположения которой – весь мир. В состав Grid входит 170 вычислительных центров из 36 стран. Они непрерывно получают, сохраняют и обрабатывают информацию из ЦЕРНа.
«Моя задача состоит как раз в том, чтобы доработать систему распределения данных. Проработать алгоритмы: куда и что следует отправлять. Большинство работников ЦЕРНа в итоге ничего и не заметит. Однако это избавит людей, которые занимаются хранением информации, от постоянных консультаций с экспертами о порядке приема этих данных, – рассказывает о своей работе Валерий Парубец. – С точки зрения «айтишника», это очень интересная задача, приходится оперировать колоссальными объемами информации, которая растекается по всему миру».
В дальнейшем полученный опыт работы политехник использует в своей научной работе по возвращении в Томский политехнический университет, где участники проекта «АТЛАС» продолжают удаленную работу с центром. Они будут работать в Лаборатории обработки и анализа больших объемов данных при центре RASA в Томск.
Эти и многие другие вопросы обсуждали в начале декабря в ТПУ на первой международной школе по Big Data. Ее участниками стали ведущие исследователи из России, Великобритании, США и Италии.Организаторами Международной молодежной научной конференции-школы по распределенным гетерогенным вычислительным инфраструктурам выступили Томский политехнический университет и Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт», при поддержке центра RASA Томск. Это первое масштабное мероприятие за Уралом в сфере Big Data.
Во время работы школы все желающие смогли посетить выступления ученых, лекции и семинары. Ученые рассказали о применении нейронных сетей в индустриальной кибербезопасности, о методах поиска астероидов на околоземных орбитах, машинном обучении и работе с данными на Большом адронном коллайдере.
В будущем технологии Big Data позволят работать с еще большим объемом информации, и ученые надеются, что это позволит улучшить качество жизни людей, изменить транспортные условия, повысить точность прогнозов погоды и так далее.
«В России, по сравнению с США и Европой, пока реализовано достаточно мало систем, работающих с большими объемами данных. Потребность же в них есть у банковского сектора, нефтегазовой отрасли, сферы телекоммуникаций и так далее. Весь этот колоссальный объем данных нужно собирать, хранить и каким-то образом анализировать».
— Максим Иванов, и.о. заведующего кафедрой программной инженерии ТПУ
Big Data в России. Новые старые реалии.
Большие данные — то, что довольно трудно себе представить, тем более с ними работать и обрабатывать. Концепция постиндустриального общества — информационное общество. В этом обществе основным принципом построения коммуникаций и обмена информацией должна стать открытость и достоверность. Достигаться это будет за счет ускорения процессов обработки данных. Больших данных. Несомненно, что основным заказчиком решений Big Data Mining станет государство. Конечно это очень мило со стороны аналитиков Gartner предсказать рост интереса к технологиям обработки больших данных, они даже предполагают, что это позволит создать несколько миллионов новых рабочих мест. Но эта тенденция скорее касается мирового ИТ-рынка. Российские реалии немного другие — внедрение СМЭВ откладывается, крупнейший игрок «Ростелеком» сокращает рабочие места, а системные интеграторы пытаются показать свою независимость от государственных заказов. Кто тогда будет покупать сложные решения, подобные Big Data Mining? Телекоммуникационный сектор, банковский, будут безусловно традиционно заказывать точечные решения (банки, например, будут заинтересованы в обработке личной информации потенциальных заемщиков, прежде всего в социальных медиа). Но если посмотреть на объемы финансирования государственных целевых программ таких как «Электронная Россия» или, например, «Электронная Москва», получается, что все-таки основным заказчиком подобных ИТ-решений будет государство. Только в рамках программы «Электронная Москва» планируется перейти к 2016 году на 100% объем предоставления госуслуг в электронном виде и создание интеллектуальной системы управления городом. Бюджет проекта на период с 2012 — 2016 год — более $2 млрд. Это почти 10 % от прогнозируемого мирового рынка услуг и решений, связанных с большими данными. Получается, что без госзаказов рынок Big Data просто не сможет развиваться темпами, которые будут способствовать его конкурентноспособности в глобальном отношении (учитывая вступление России в ВТО). Остается только надеяться, что новое руководство Минкомсвязи и все ответственные в этом году уже научены горьким опытом прошлых лет, когда нелепые попытки инсорсинга чуть было не погубили сначала ИТ-рынок, а потом и сами проекты.
Данный материал является частной записью члена сообщества Club.CNews.
Редакция CNews не несет ответственности за его содержание.
Лучшие 12 ученых степеней в области науки о данных и больших данных в России 2021
Степени магистра в области науки о данных и больших данных часто пересекаются и учат студентов работать с большими объемами информации. Но цели и инструменты, используемые в каждой дисциплине, различны. Большие данные фокусируются на всей информации, которую невозможно обработать с помощью традиционных систем баз данных. Самый простой способ узнать, можно ли пометить конкретные данные как большие данные, — это проанализировать 5 Vs (объем, скорость, разнообразие, достоверность и ценность).Data Science, с другой стороны, фокусируется на анализе данных и извлечении полезной информации для конкретного человека, компании или отрасли. Специалисты по обработке данных также несут ответственность за преобразование своих выводов в презентации или отчеты, которые могут быть легко понятны клиентам или широкой аудитории.
Вам следует получить степень магистра в области науки о данных или больших данных, если вы всегда любили статистику и принимали решения, основанные на числах и личных наблюдениях за прошлым опытом. Вы добьетесь успеха, если будете обладать аналитическим складом ума, навыками решения проблем и вниманием к деталям.
Большинство курсов по науке о данных и больших данных предлагаются на степень магистра наук. (Магистр наук) степени. Обычно на получение диплома уходит 1-2 года. Хотя курсы Data Science или Big Data предлагают всестороннее образование, невозможно быть экспертом во всем, что связано с данными. После выпуска вам нужно будет выбрать область, на которой вы хотите сосредоточиться. Некоторые из самых популярных специализаций — это разработка данных, интеллектуальный анализ данных, облачные вычисления, управление базами данных, визуализация данных и другие.
Курсы, которые вы пройдете во время получения степени магистра в области науки о данных или больших данных, различаются в зависимости от университета и программы. Однако вы можете рассчитывать на занятия по информационному поиску, практическому машинному обучению, математическому моделированию, расширенному анализу данных, основам криптографии, интеллектуальному анализу данных, глубокому обучению, стратегии и бизнес-моделям и т. Д.
Самые популярные и полезные языки программирования для специалистов по данным и специалистов по большим данным — Python, R, SQL, Scala, SAS, C
, Java и другие.Уроки Data Science и Big Data также помогут вам развить навыки, необходимые для успеха в этой отрасли. Они варьируются от аналитического мышления, решения проблем и творческого мышления до общения, командной работы, терпения и развитого внимания к деталям.
Поскольку все больше компаний и организаций полагаются на аналитические данные и технологии, выпускники Data Science & Big Data могут найти возможности работы практически в любой отрасли. Некоторые из самых популярных вакансий — специалист по данным, разработчик баз данных, аналитик данных, инженер данных, бизнес-аналитик, облачный архитектор, специалист по стратегии данных, инженер по машинному обучению и т. Д.
Это самые последние и захватывающие тенденции в области науки о данных и больших данных: непрерывный интеллект (с использованием интегрированного анализа данных в реальном времени для поддержки процесса принятия решений), расширенная аналитика (использование ИИ и машинного обучения для анализа данных. и предоставлять аналитические данные при небольшом контроле со стороны инженера), а также непрерывный рост облачных сервисов, таких как хранилища, текстовые редакторы и т. д.
Подробнее об изучении степени Data Science & Big DataПоказать меньше
Россия разрабатывает фундаментальный национальный стандарт для больших данных
Россия разрабатывает фундаментальный национальный стандарт для больших данных
08.05.2020
Технический комитет ТК 164 «Искусственный интеллект», созданный на базе РВК, подготовил и вынес на общественное обсуждение первую редакцию Стандарта — «Информационные технологии. Большие данные. Обзор и словарь ». Проект стандарта разработан Национальным центром цифровой экономики МГУ им. М.В. Ломоносова и Институтом информационного общества.
Стандарт — «Информационные технологии.Большие данные. Обзор и словарь »- устанавливает термины и определения основных понятий в области технологий работы с большими данными. Использование таких технологий необходимо в телекоммуникационном секторе, банковском деле, энергетике, здравоохранении и других отраслях. Без использования больших массивов накопленных данных невозможно разрабатывать технологии искусственного интеллекта, новые производственные технологии, строить цифровых двойников для умных производств и создавать умные города.
Стандарт разработан для обеспечения взаимопонимания в предметной области «больших данных» между заинтересованными сторонами — органами власти, коммерческими компаниями, а также научным и образовательным сообществом.Унификация понятийного аппарата будет способствовать единству восприятия информации, увеличит скорость ее распространения, а также создаст предпосылки для взаимного проникновения отечественных и мировых исследований в области технологий работы с большими данными.
Национальный стандарт является частью серии национальных стандартов, которые гармонизируют международные документы в области больших данных. Он идентичен положениям действующего международного стандарта ISO / IEC 20546: 2019 Информационные технологии — Большие данные — Обзор и словарь.
«Сегодня технологии для работы с большими данными достигли высокого уровня зрелости; их применение приносит ощутимый эффект в различных секторах экономики и сферах социальной сферы. Стандартизация процессов разработки и использования технологий хранения и анализа больших данных позволяет обмениваться лучшими практиками, использовать подходы и решения, доказавшие свою эффективность как в России, так и в мире », — сказал Юрий Хохлов, председатель правления. директоров Института информационного общества, руководитель рабочих групп по работе с большими данными 164 Технического комитета «Искусственный интеллект».
Проект стандарта доступен на сайте https://www.bigdata-msu.ru/standards/. Комментарии к проекту принимаются на электронную почту [email protected] в течение двух месяцев с момента публикации.
Технический комитет по стандартизации искусственного интеллекта ТК 164 был создан в 2019 году по инициативе Российской венчурной компании (РВК) при поддержке Минпромторга России и Росстандарта. В сферу ответственности ТК 164 входит широкий круг вопросов, связанных с нормативно-техническим регулированием различных аспектов прикладного использования технологий искусственного интеллекта.ТК 164 является зеркальным отражением на национальном уровне соответствующего международного подкомитета ISO / IEC JTC 1 SC 42 «Искусственный интеллект». В состав ТК 164 входит Рабочая группа RG02 / TС164 «Большие данные», секретариатом которой является Национальный центр по цифровой экономике МГУ. Деятельность RG02 / TС164 поддерживается программой NTI Competence Center по хранению и анализу больших данных на базе МГУ.
https://www.rvc.ru/eco/expertise / tc164 /
Национальный центр цифровой экономики МГУ им. М.В. Ломоносова был основан в 2017 году по решению Попечительского совета МГУ на заседании под председательством Президента России В.В. Путин. Цель Центра — способствовать становлению и развитию цифровой экономики в России. В 2018 году в структуре организации был создан Центр компетенции НТИ по технологиям хранения и анализа больших данных.
https://www.bigdata-msu.ru
Институт информационного общества — независимая исследовательская и сервисная организация, созданная в 1998 году по инициативе известных экспертов в области информационных технологий, телекоммуникаций и информационной политики, объединенных идеей развития информационного общества в России.
http://www.iis.ru/index.html
Онлайн-магистр наук о данных (MDS) | НИУ ВШЭ
Первый полностью онлайн-магистр Data Science из топ-10 российских вузов, в котором реализованы прикладные проекты с такими отраслевыми партнерами, как Яндекс.
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ), недавно занявший первое место в рейтинге Forbes «Университеты для будущей элиты: 100 лучших российских университетов по версии Forbes — 2020», является ведущим университетом в области междисциплинарных исследований, международного сотрудничества. и цифровое образование в России.Динамично развивающееся учебное заведение, обслуживающее более 40 000 студентов в кампусах в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде и Перми, НИУ ВШЭ является лидером в области сочетания российских образовательных традиций с лучшими международными практиками в области преподавания и исследований.
Магистр наук о данных НИУ ВШЭ — это первая магистерская программа по наукам о данных с полным английским преподаванием в российском университете. В отличие от многих онлайн-дипломов в России и Содружестве Независимых Государств, для получения этой степени нет требований в университетском городке.Все встречи, курсовые работы и занятия в режиме реального времени проходят на английском языке и воспроизводят рабочую среду практикующего специалиста по настоящим данным, использующую Python, Github и современные приложения, такие как Slack и Zoom.
Что делает эту степень магистра наук о данных уникальной?
Сотрудничайте с некоторыми из лучших технологических компаний России, такими как Яндекс.
ВШЭ имеет партнерские отношения с некоторыми из крупнейших и наиболее впечатляющих технологических компаний России, такими как Яндекс. Партнерство Вышки с Яндексом — это тесное сотрудничество, в котором несколько преподавателей одновременно работают в Яндексе и Вышке.В этой степени вы будете выполнять прикладные проекты, разработанные в HSE в сотрудничестве с ее промышленными партнерами.
Степень с несколькими треками для студентов любого происхождения
Эта степень предназначена для студентов с опытом программирования или без него. Вышка предлагает профильную учебную программу для аналитиков, специалистов по обработке данных и информатики, инженеров-программистов, академических исследователей или инженеров машинного обучения по трем различным направлениям: специалист по данным, инженер по машинному обучению и исследователь в области науки о данных.
Прикладные проекты под экспертным руководством преподавателей
На протяжении всей степени студенты работают в паре с консультантами преподавателей и отраслевыми экспертами, работая над своим финальным проектом, который включает решение реальной проблемы с помощью методов, преподаваемых в программе. Студенты получают выгоду, устанавливая связи с преподавателями и обучаясь у некоторых из самых впечатляющих технологических компаний в России и за ее пределами. Кроме того, им предлагается общаться с преподавателями во время занятий в режиме реального времени и в еженедельные рабочие часы с помощью таких инструментов, как Slack и Zoom.
Самые популярные университеты и программы по изучению Data Science и Big Data в Москве, Россия
Получите бесплатные практические материалы
Мы показываем только достоверные данные IELTS и Британского Совета.
В университетах, в которые я подавал документы, были все языковые требования, поэтому я сдал IELTS.Учитывая тот факт, что я готовился к этому дома и начинал с очень элементарного уровня письма, в конце концов я прошел тест.
Я сдал тест IELTS, когда подавал заявку на участие в программе, а теперь изучаю ИТ в Германии!
Я узнал от одного из моих друзей, что IELTS — один из лучших тестов. Я провел небольшое исследование языковых тестов в Интернете и решил сдать IELTS.
Я сдал тест IELTS, и мои шансы на зачисление в эту программу были действительно полезны.Это легко, если уделить внимание хорошей подготовке.
Я сдал тест IELTS и полагаю, что получить хороший результат легко, если очень постараться.
Более 800 полигонов Британского Совета
Принято более чем 10 000 организаций
В прошлом году проведено более 3,5 миллионов тестов
Вы думаете об изучении науки о данных и больших данных за границей? Ниже вы можете найти самые популярные университеты и программы по изучению науки о данных и больших данных в Москве, Россия.Этот список составлен на основе посетителей веб-сайтов Studyportals, в которых перечислены более 150 000 программ бакалавриата и магистратуры с преподаванием на английском языке по всему миру.
1
Национальный исследовательский университет — Высшая школа экономики (НИУ ВШЭ)
Высшая школа экономики, неизменно входящая в число лучших университетов России, является лидером в области российского образования и одним из ведущих экономических и социальных университетов в Восточной Европе и Евразии.За два десятилетия ВШЭ стремительно выросла в известный исследовательский университет, но выделяется своим международным присутствием и сотрудничеством.
Читать большеЧитать меньшеПроверьте свои знания английского языка
Самые популярные программы Data Science & Big Data для иностранных студентов в Москве
Это самые популярные программы среди иностранных студентов, которые хотят получить степень в области Data Science & Big Data в Москве.
1
Современное машинное обучение
Национальный исследовательский университет — Высшая школа экономики (НИУ ВШЭ)
На курсе «Современное машинное обучение» Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) вы познакомитесь с современными методами машинного обучения и анализа данных, включая алгоритмы работы с табличными данными, алгоритмы обучения с подкреплением и глубокое обучение.
Читать большеЧитать меньше2
Анализ данных в биологии и медицине
Национальный исследовательский университет — Высшая школа экономики (НИУ ВШЭ)
Программа «Анализ данных в биологии и медицине» Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) направлена на подготовку будущих лидеров в области биоинформатики, работающих в области биологии и медицины.Выпускники программы будут иметь междисциплинарное образование и глубокое понимание как биомедицинских проблем, так и математических методов.
Читать большеЧитать меньше3
Финансовые технологии и анализ данных
Национальный исследовательский университет — Высшая школа экономики (НИУ ВШЭ)
Программа «Финансовые технологии и анализ данных» проводится Национальным исследовательским университетом — Высшей школой экономики (НИУ ВШЭ) в сотрудничестве со Сбербанком.
Читать большеЧитать меньше4
Квантовые информационные технологии
Национальный исследовательский университет — Высшая школа экономики (НИУ ВШЭ)
Программа «Квантовая информация» проводится Национальным исследовательским университетом «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ). Его основная цель — обучение и подготовка высококвалифицированных специалистов, которые смогут решать сложные задачи, связанные с передачей, хранением и обработкой данных с использованием квантово-информационных технологий.
Читать большеЧитать меньше5
Наука о данных
Национальный исследовательский университет — Высшая школа экономики (НИУ ВШЭ)
Программа Data Science Национального исследовательского университета Высшей школы экономики (НИУ ВШЭ) — первая в России магистерская программа с преподаванием на английском языке, которая полностью реализуется онлайн на учебной платформе Coursera.
Читать большеЧитать меньше6
Системы больших данных
Национальный исследовательский университет — Высшая школа экономики (НИУ ВШЭ)
Целью программы Big Data Systems в Национальном исследовательском университете — Высшей школе экономики (НИУ ВШЭ) является подготовка специалистов, способных оценить влияние технологий больших данных на крупные предприятия и предложить эффективные применения этих технологий для использования большие объемы сохраняемой информации для создания прибыли и компенсации затрат, связанных с хранением информации.
Читать большеЧитать меньше7
Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета по науке о данных и бизнес-аналитике
Национальный исследовательский университет — Высшая школа экономики (НИУ ВШЭ)
Целью программы двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета по науке о данных и бизнес-аналитике в Национальном исследовательском университете Высшей школы экономики (НИУ ВШЭ) является подготовка аналитиков и специалистов по данным, обладающих опытом применения современных методов машинного обучения. разработка программного обеспечения, работа с большими данными и разработка аналитических моделей для бизнеса.
Читать большеЧитать меньшеОбучение за границей на английском языке
Чтобы подать заявление в один из этих университетов, вам может потребоваться подтверждение уровня владения английским языком. Существует несколько стандартизированных тестов по английскому языку, которые вы можете пройти, чтобы подтвердить свой уровень английского, например PTE (тест Пирсона по английскому языку), TOEFL (тест по английскому языку как иностранному), CAE (Cambridge Advanced English) и IELTS (международный английский язык). Система тестирования), предложенная Британским Советом и IDP.IELTS — самый популярный из этих тестов, Британский Совет предлагает более 500 мест для проведения тестов и принят более чем 9000 организаций по всему миру.
Проверьте свои знания английского языка
О данных и больших данных
ученых степеней по Data Science учат студентов использовать научные методы для извлечения информации из данных. Исследования больших данных готовят специалистов, которые работают с большими собранными базами данных, показывая студентам, как работают интеллектуальный анализ данных, программирование и визуализация данных, а также как делать прогнозы.Курсы по большим данным позволяют повысить адаптивность и устойчивость бизнеса и помочь вам понять рынки и поведение клиентов.
Смежные дисциплины
(PDF) Исследование по аналитике больших данных в государственном секторе Российской Федерации
908 Кураева Анна и Казанцев Николай / Процедура информатики 55 (2015) 905 — 911
3.1. США
Правительство США тратит много средств на исследования больших данных. На официальном сайте Белого дома регулярно появляется большое количество сообщений о различных аспектах больших данных
.
x Большие данные и дифференцированное ценообразование (февраль 2015 г.) [7]
x Большие данные: использование возможностей, сохранение ценностей (февраль 2015 г.) [8]
x Большие данные и конфиденциальность: технологическая перспектива (доклад президенту, Май 2014 г.) [9]
Кроме того, согласно исследованиям в области больших данных, США является лидером по количеству развертываний проектов больших данных в публичном секторе
, от начальных проектов сбора и консолидации данных до усовершенствованной предсказуемой аналитики [10] .
В феврале 2013 года Национальный институт юстиции (NIJ) предоставил Школе уголовного правосудия Университета Рутгерса грант в размере 2–
на год и 500 000 долларов на проведение исследований по моделированию местности с учетом рисков в городах США. Центр общественной безопасности Рутгерса работает с полицией
в Арлингтоне, штат Техас; Чикаго; Колорадо-Спрингс, штат Колорадо; Глендейл, Аризона; Канзас-Сити, штат Миссури; и Ньюарк, штат Нью-Джерси,
, чтобы составить карту и проанализировать местную преступность в рамках пилотного проекта. Сотрудники проекта надеются, что эти данные помогут сотрудникам эффективно пресекать
преступлений, а правоохранительные органы в других юрисдикциях примут моделирование местности риска, как только метод
будет опробован [11].
Налоговая служба США (IRS). Все большее число компаний и агентств изучают новые
способы использования больших данных для оптимизации процессов и увеличения доходов. IRS ничем не отличается. Налоговое управление США (IRS), входящее в состав Департамента
Казначейства, является налоговой службой правительства Соединенных Штатов и отвечает за сбор налогов и
за соблюдение Налогового кодекса. IRS хочет использовать аналитику больших данных финансовой и социальной информации для устранения ошибок налогоплательщиков, уклонения от уплаты налогов и других источников упущенной выгоды.Робо-аудит позволит системе IRS отслеживать онлайн-активность граждан
и выявлять вызывающие озабоченность закономерности. Сбор и анализ таких данных позволит IRS генерировать и отслеживать уникальные атрибуты
, касающиеся финансового поведения. Большая часть данных будет использована для исследований, но они также помогут в обеспечении соблюдения налогового законодательства
и борьбе с несоблюдением требований. В прошлом такие сторонние (социальные) данные использовались только в том случае, если нерегулярные возвраты требовали более
внимания [12].
3.2. Сингапур
Стремясь создать ценность за счет исследования, анализа и применения больших данных, правительство Сингапура также запустило сайт портала
http://data.gov.sg/, чтобы обеспечить доступ к общедоступным правительственным данным, собранным более чем из 5000 человек.
наборов данных от 50 министерств и ведомств [13].
В 2014 году Агентство по науке, технологиям и исследованиям и Управление развития инфокоммуникаций Сингапура (IDA)
открыло Центр переводов бизнес-аналитики (BATC), чтобы помочь государственному и частному сектору использовать передовые инструменты аналитики
для частных и государственных сектор.BATC работает с IDA, чтобы побудить организации пользователей и правительственные агентства
использовать аналитические возможности BATC для стратегического применения аналитики, для управления бизнес-стратегией и планированием,
, а также для оптимизации повседневных бизнес-процессов. Конкретные области сотрудничества включают организацию сетевой сессии
среди пользователей — как в частном, так и в государственном секторе, улучшение возможностей отраслевой аналитики с помощью продукта BATC и услуг
от НИОКР, а также сотрудничество с научно-исследовательскими институтами и институтами высшего образования для передачи аналитических знаний
соответствующим профессионалам в Сингапуре через тренинги, практикумы и семинары [14].
Веб-сайты правительства Сингапура могут лучше распознавать потребности граждан с помощью нового инструмента анализа больших данных. После запуска пилотного проекта
в 2015 году облачный инструмент сможет точно обработать и понять вопрос гражданина и предоставить
ответ в течение нескольких секунд. Эта возможность позволит гражданам лучше ориентироваться в государственных услугах и получать персональные советы
при использовании онлайн-сервисов. Инструмент также предоставляет государственным органам информацию о нуждах граждан и
приоритетах.Интеллектуальный инструмент учится, обрабатывая огромный объем информации и заданный набор соответствующей лексики.
Правительство Сингапура первым внедрило эту технологию и планирует внедрить ее во всем правительстве [15].
Таким образом, правительство Сингапура придерживается курса на достижение максимальной эффективности от социальных и инфраструктурных крупных проектов данных
.
3.3. Малайзия
Государственный директор по информационным технологиям сообщил о ключевых приоритетах ИКТ в государственном секторе Малайзии: Big
Аналитика данных, консолидация центров обработки данных и повышение кибербезопасности.
MAMPU (Малайзийская группа административной модернизации и планирования управления) возглавит реализацию пилотного проекта
в 2015 году. Этот проект будет охватывать четыре различных области: анализ настроений в партнерстве с Министерством связи и мультимедиа
; предупреждение преступности с Министерством внутренних дел; профилактика инфекционных заболеваний — Министерство здравоохранения
; и ценой следите с Министерством торговли [16].
Международная образовательная программа Big Data and Machine Learning Университет ИТМО
Место учебы: РоссияРезультат (диплом или зачетные единицы): Магистр наук (Университет ИТМО)
Продолжительность: 2 года, 120 кредитов
Язык: Английский
Срок подачи заявок: 09 августа 2021 г.
Требования для зачисления: Степень бакалавра в области вычислительной науки или эквивалентная, с отличными / хорошими оценками; CV и мотивационное письмо; уровень английского языка выше среднего *
Стоимость обучения: 251000 рублей в год для русских студентов; 271000 рублей в год для иностранных студентов
Возможности карьеры: выпускника смогут работать инженерами-исследователями, специалистами по анализу данных, аналитиками и разработчиками программного обеспечения в крупных исследовательских центрах и инновационных стартапах, а также исследователями в ведущих международных и российских университетах.Специалисты в этой области востребованы во всем мире, что подтверждается успешным сотрудничеством с такими крупными компаниями, как Siemens, Газпром, Роснефть, Smartech, BCC, МТС, Банк СПб, Mail.ru, Rasoft и др.
В современной экономике компания не может быть полностью высокотехнологичной и конкурентоспособной без применения интегрированных моделей и результатов аналитической обработки больших данных. Специалисты, способные правильно организовать аналитические процессы и реализовать высокопроизводительные алгоритмы обработки данных в распределенной вычислительной среде, особенно востребованы на рынке в связи с ускоренным развитием информационных технологий.
Хотите стать высококвалифицированным специалистом и приобрести знания и навыки в таких передовых областях, как программирование, системы хранения данных, статистика и машинное обучение? Хотели бы вы работать над международными исследовательскими проектами и решать задачи в различных профессиональных областях, от хранения и обработки больших данных до анализа и прогнозирования поведения людей в социальных сетях? Тогда международная магистерская программа по большим данным и машинному обучению — это именно то, что вам нужно!
Студенты пройдут комплексную подготовку по обработке и анализу больших данных и смогут применять различные подходы и методы в своей дальнейшей работе.
Студенты:
- будет изучать инфраструктурные технологии на основе пакетных и потоковых моделей, которые позволят им организовать эффективные системы управления большими данными;
- приобретет навыки в различных областях искусственного интеллекта, включая машинное обучение, а также подходы к построению различных моделей данных, что позволит создавать комплексные решения на основе многоуровневого анализа;
- изучит подходы к искусственному интеллекту на системном уровне и приобретет навыки предварительной комплексной подготовки данных на уровне их физической организации, фильтрации и предварительной обработки;
- научится разрабатывать прогнозные и имитационные модели, основанные на анализе больших данных и направленные на решение сложных формализованных задач.
Программа включает следующие направления подготовки:
- создание научно-технической базы современной распределенной вычислительной инфраструктуры для сбора, хранения и обработки чрезвычайно больших объемов данных с использованием технологий Big Data;
- разработка методов, моделей и высокоэффективных алгоритмов автоматического извлечения знаний из данных с помощью машинного обучения и эволюционных вычислений;
- разработка методов формализации, структурирования, агрегирования, интерпретации и усвоения знаний, извлеченных из чрезвычайно больших объемов данных для задач поддержки принятия решений.
Во время учебы у студентов будет прекрасная возможность поучаствовать в различных исследовательских проектах, выполняемых на базе Исследовательского института электронной науки Университета ИТМО. Кроме того, студенты пройдут стажировку в ведущих мировых университетах в рамках программ академической мобильности Университета ИТМО.
Содержание программы
1 семестр
- Creative Technologies (онлайн-курс) — 4 кредита
- Методология управления проектами (предпринимательская культура) — 4 кредита
- Мышление — 4 кредита
- Академический английский — 2 кредита
- Коммуникация, управление конфликтами и методы влияния — 4 кредита
- Эмоциональный интеллект — 4 кредита
- Деловая и научная этика, управление исследованиями — 4 кредита
- Персональная эффективность и тайм-менеджмент — 4 кредита
- Интернационализация исследований — 4 кредита
- Эффективное управление командой — 4 кредита
- Обработка и анализ данных (онлайн-курс) — 3 кредита
- Анализ и разработка алгоритмов — 3 кредита
- Квантовая информатика и теории квантовых алгоритмов — 3 кредита
- Параллельные алгоритмы анализа и синтеза данных — 2 кредита
- Регулирование эмоционального состояния в профессиональной деятельности (факультатив) — 3 кредита
- Основы научных исследований (элективный курс) — 3 кредита
- Научно-исследовательская работа — 9 кредитов
2 семестр
- Академический английский — 2 кредита
- Applied AI (онлайн-курс) — 3 кредита
- Высокопроизводительные вычисления — 3 кредита
- Методы и модели для многомерного анализа данных — 4 кредита
- Технологии и инфраструктура для больших данных — 6 кредитов
- Методы машинного обучения для обработки промышленных данных — 3 кредита
- Визуализация данных — 3 кредита
- Квантовые когнитивные технологии систем искусственного интеллекта — 3 кредита
- Научно-исследовательская работа — 9 кредитов
3 семестр
- Evolutionary Computing (онлайн-курс) — 6 кредитов
- Advanced Technologies for Big Data — 6 кредитов
- Дискретное моделирование — 6 кредитов
- Технологии машинного обучения — 6 кредитов
- Архитектура нейронных сетей для глубокого обучения — 6 кредитов
- Evolutionary Computing (онлайн-курс) — 6 кредитов
- Динамические модели принятия решений в сложных социальных и экономических системах (онлайн-курс) — 6 кредитов
- Моделирование и анализ социально-экономических систем на квантовых принципах — 6 кредитов
- Машинное обучение и искусственный интеллект — 6 кредитов
- Исследовательская работа — 6 кредитов
- Академическая и технологическая подготовка — 6 кредитов
4 семестр
- Магистерская работа — 6 кредитов
- Predefence Internship — 12 кредитов
- Учебно-технологическая подготовка — 12 кредитов
* Поступающие должны успешно сдать вступительные экзамены.
Перечень вопросов вступительных экзаменов
Как подать заявку?
Чтобы подать заявку, заполните форму заявки и следуйте нашему пошаговому руководству для получения более подробной информации.
Хотите поступить в ИТМО без вступительных экзаменов и платы за обучение ? Узнайте больше о наших конкурсах и соревнованиях, которые дадут вам эту удивительную возможность!
Контакт
Международная приемная комиссия ИТМО
international @ itmo.ru
Социальные сети
Магистр бизнес-аналитики и больших данных (MiBA)
Машинное обучение и большие данные
В ходе курса слушатели узнают, как использовать инструменты машинного обучения для бизнес-приложений и как анализировать данные с помощью современных методов машинного обучения и интерпретировать результаты моделирования. Студенты изучат инструменты для анализа больших данных, которые на данный момент являются промышленными и рыночными стандартами.
Управление ИТ-проектами
Целью этого курса является изучение принципов эффективного планирования и управления проектами с ключевыми деталями, такими как анализ потребностей, разделение задач, планирование рабочего процесса, распределение ресурсов, управление рисками, отслеживание задач и оценка производительности. Студенты будут знать ключевые функции руководителя проекта и понимать особенности управления ИТ-проектами и проектами анализа больших данных, а также инструменты управления для работы с этими проектами.
Пример сквозного проекта машинного обучения
Этот курс предлагает студентам разработать с нуля прототип продукта для прогнозного моделирования на основе модели машинного обучения. Он охватывает шаг от постановки бизнес-задачи до развертывания микросервиса на облачной платформе. В рамках всего проекта студенты должны будут пройти весь путь аналитика данных и специалиста по Data Science — сбор данных, исследовательский анализ данных, выбор соответствующей метрики, моделирование и тестирование.Проект будет завершен развертыванием модели в производственной облачной среде.
Основы корпоративных данных
Этот курс описывает жизненный цикл данных в компании с самого начала до глубокого погружения в предмет управления данными. Курс посвящен данным, которые появляются на разных уровнях организационной структуры компании, влиянию отраслевых особенностей на структуру данных и их эволюции внутри компании.Курс раскрывает темы от бизнес-задач, решаемых разными компаниями с использованием данных, до различных моделей работы с данными в компании. Студенты познакомятся с основными типами архитектур хранилищ данных, получат знания в области современных решений для хранения и обработки данных и принципов проектирования моделей данных.
Архитектура предприятия и бизнес-моделирование на основе анализа данных
Архитектура предприятия обеспечивает структурированный подход к реализации стратегии, что позволяет компании эффективно трансформироваться.Курс включает анализ и проектирование ИТ-архитектуры предприятия с точки зрения бизнеса и технологий. Студенты узнают основные преимущества и основные концепции, методологию и основные инструменты для описания архитектуры предприятия. Курс также охватывает услуги, помогающие в интеграции бизнес-планирования и технологий.
.