ћерион Ќетворкс

6 минут

¬есь шум сосредоточен вокруг больших данных. » молодые, и опытные компании вовсю изучают новый подход к решению проблем с помощью Ђбольших данныхї.

Ќо что такое эти большие данные? » как можно воспользоватьс€ растущим спросом на знани€ и технологии, касающиес€ больших данных?

Big Data

ƒанные Ц это информаци€. Ѕольшие данные Ц это много информации.  лючевыми различи€ми между просто данными и большими данными заключаетс€ в объеме, скорости и многообразии.  ак правило, большие данные Ц это более подробна€ информаци€ с большим количеством отдельных компонентов, которые собираютс€ за более короткий период времени. »сточники больших данных часто €вл€ютс€ новыми, но могут охватывать и более старые потоки данных.

¬ наше врем€ мы создаем больше данных, чем когда-либо прежде. Ёти данные содержат ценную информацию, которую мы можем использовать дл€ улучшени€ различных систем и процессов. —пециалисты по обработке данных, аналитики и инженеры собирают и анализируют данные дл€ того, чтобы сделать обоснованные и полезные выводы.

ƒалее мы более подробно рассмотрим большие данные, а также технологии, которые лежат в их основе, проблемы их использовани€ и многое другое.


ѕримеры больших данных

 ак мы уже говорили ранее, большие данные содержат ценную информацию. –езультаты анализа этих данных помогают компани€м лучше обслуживать своих клиентов и зарабатывать больше денег.

»менно из-за этого большие данные часто используют в маркетинге. ћногие из наших действий в »нтернете отслеживаютс€, от нашей активности в социальных сет€х до наших покупательских привычек. ћаркетологи используют эти данные дл€ таргетированной рекламы, продвижени€ товаров и услуг, соответствующих вашим интересам.

Ѕольшие данные также используютс€ в сфере здравоохранени€. ¬спомните хот€ бы все эти устройства, которые мы сегодн€ используем, от Apple Watch до Fitbits. Ёти устройства способны отслеживать частоту сердечных сокращений, дыхание, режим сна и многое другое Ц и даже предупреждать вас о любых изменени€х, которые вас интересуют.  роме того, врачи могут использовать данные с этих устройств дл€ создани€ более полных профилей здоровь€ и дл€ предоставлени€ лучшего лечени€ дл€ своих пациентов.

ѕримеры больших данных можно найти в транспортной и автомобильной отрасл€х. Ѕеспилотные автомобили и грузовики используют данные о погоде и дорожных услови€х, информацию о транспортных средствах и пешеходах и многое другое дл€ повышени€ безопасности и эффективности.

 ак вы можете видеть, большие данные обладают огромным потенциалом, способным улучшить наше общество. Ќо прежде чем использовать большие данные, их необходимо обработать.


ќбработка больших данных

“ак как большие данные очень обширны и детальны, их необходимо обработать, прежде чем анализировать дл€ получени€ информации. ѕроцесс обработки включает в себ€ сбор и сравнение данных их нескольких источников, их очистку от ошибок или дубликатов и многое другое.

ѕосле того, как большие данные будут обработаны, специалисты по обработке данных просматривают их в поисках любых значимых закономерностей. ќчень часто этот процесс основан на машинном обучении. «атем используютс€ методы визуализации данных, чтобы упростить понимание результатов анализа. “акже немаловажную роль в анализе данных играет статистика, так как помогает пон€ть взаимосв€зь между данными и веро€тными результатами.


языки программировани€ больших данных

«а инструментами, которые специалисты по обработке данных используют дл€ сбора, обработки, анализа и визуализации больших данных, стоит несколько €зыков программировани€.  аждый из €зыков имеет свои собственные преимущества. ¬от некоторые из наиболее попул€рных €зыков программировани€, используемых дл€ больших данных:


Python

Python - простой €зык дл€ изучени€ и один из самых попул€рных €зыков, используемых в науке о данных. ѕоэтому существует множество библиотек Python, которые предназначены дл€ обработки, анализа и визуализации данных. Ёти библиотеки существенно упрощают работу с большими данными.

Python также можно использовать дл€ статистического анализа, и он широко используетс€ в машинном обучении Ц это два важнейших компонента науки о данных.


Java

Java €вл€етс€ не менее полезным €зыком дл€ больших данных. Ќекоторые из попул€рных инструментов дл€ работы с большими данными написаны именно на Java. ќни €вл€ютс€ свободными, гибкими и бесплатными, что делает Java очень привлекательным дл€ всех, кто работает с большими данными.


JavaScript

JavaScript Ц это один из основных €зыков программировани€ дл€ веб-разработки. ќн позвол€ет делать веб-сайты интерактивными и динамичными, а не статичными.

ѕреимущества JavaScript делают его полезным дл€ представлени€ и визуализации данных в »нтернете. JavaScript часто используетс€ дл€ обмена большими данными и упрощени€ их понимани€.


C/C++

— и —++ - неверо€тно полезные €зыки программировани€. » хот€ — был изобретен в начале 1970-х, а —++ - в середине 1980-х, программисты со знанием — и —++ по-прежнему пользуютс€ большим спросом. » на это есть веска€ причина.

 огда речь идет о скорости, то —++ часто оказываетс€ лучшим вариантом. ќдно из ключевых преимуществ €зыков программировани€ — Ц это быстра€ обработка больших объемов данных.  огда необходимо получать информацию быстро в некоторых случа€х, то —++ может оказать лучшим выбором.


R

Ќеотъемлемой частью получени€ достоверных и полезных выводов €вл€етс€ статистический анализ больших данных. R отлично справл€етс€ со статистическим анализом и визуализацией. R €вл€етс€ предпочтительным вариантом дл€ анализа данных, когда необходимо применить сложную статистику.


SQL

SQL используетс€ дл€ доступа к информации, котора€ хранитс€ в базах данных. язык был разработан дл€ оперировани€ с большими базами данных со св€з€ми между различными переменными из разных наборов данных. „асто SQL используетс€ дл€ простого доступа к большим объемам хранимых данных.


ѕроблемы, св€занные с большими данными

— большими данными приход€т большие проблемы. ¬ход€щие данные, которые необходимо проанализировать, могут оказатьс€ структурированными, неструктурированными или чем-то средним между тем и тем.

—труктурированные данные четко определены, например, день рождени€ или количество проданных товаров в день. » их намного проще обрабатывать и интерпретировать.

Ќеструктурированные данные сложно пон€ть, и они нуждаютс€ в дополнительной интерпретации, чтобы стать полезными. ’орошим примером неструктурированных данных обычно €вл€етс€ текст электронного письма или твита.

ќдна из проблем больших данных заключаетс€ лишь в том, что просто необходимо осмыслить огромный объем доступной информации. »менно алгоритмы дл€ понимани€ ключевого смысла текста €вл€ютс€ основной частью извлечени€ информации из больших данных.

“акже серьезными проблемами €вл€етс€ конфиденциальность и безопасность. „асто кажетс€, что мы слышим о краже личной информации от тыс€ч людей еженедельно. Ѕольшие данные требуют новых инструментов и методов дл€ обеспечени€ безопасности информации. ѕотер€ контрол€ над информацией может нанести ущерб репутации компании, а также может привести к различным юридическим и финансовым последстви€м.

ќгромной проблемой также можно считать хранение и обработку данных. ѕри наличии больших объемов данных, которые быстро мен€ютс€, требуетс€ быстрый доступ и интерпретаци€. „асто дл€ этой цели используют облачное хранилище, но оно может создавать дополнительные проблемы со скоростью, стоимостью и доступностью.


”знайте больше о больших данных

¬озможностей в области больших данных очень много, и спрос на специалистов по обработке данных, веро€тно, будет только расти, так как онлайн-мир продолжает производить все больше информации.

≈сли вас заинтересовала работа с большими данными, то первый шаг Ц это научитьс€ работать с некоторыми €зыками программировани€ из списка выше.


—кидки 50% в Merion Academy

¬ыбрать курс