Большие данные

Что такое Big Data простыми словами? Применение и перспективы больших данных

Через 10 лет мир перейдет в новую эпоху — эпоху больших данных. Вместо виджета погоды на экране смартфона, он сам подскажет вам, что лучше одеть. За завтраком телефон покажет дорогу, по которой вы быстрее доберетесь до работы и когда нужно будет выехать.

Под влиянием Big Data изменится все, чего бы не коснулся человек. Разберемся, что это такое, а также рассмотрим реальное применение и перспективы технологии.

Что такое Big data?

Большие данные — технология обработки информации, которая превосходит сотни терабайт и со временем растет в геометрической прогрессии.

Такие данные настолько велики и сложны, что ни один из традиционных инструментов управления данными не может их хранить или эффективно обрабатывать. Проанализировать этот объем человек не способен. Для этого разработаны специальные алгоритмы, которые после анализа больших данных дают человеку понятные результаты.

В Big Data входят петабайты (1024 терабайта) или эксабайты (1024 петабайта) информации, из которых состоят миллиарды или триллионы записей миллионов людей и все из разных источников (Интернет, продажи, контакт-центр, социальные сети, мобильные устройства). Как правило, информация слабо структурирована и часто неполная и недоступная.

Как работает технология Big-Data?

Пользователи социальной сети Facebook загружают фото, видео и выполняют действия каждый день на сотни терабайт. Сколько бы человек не участвовало в разработке, они не справятся с постоянным потоком информации. Чтобы дальше развивать сервис и делать сайты комфортнее — внедрять умные рекомендации контента, показывать актуальную для пользователя рекламу, сотни тысяч терабайт пропускают через алгоритм и получают структурированную и понятную информацию.

Сравнивая огромный объем информации, в нем находят взаимосвязи. Эти взаимосвязи с определенной вероятностью могут предсказать будущее. Находить и анализировать человеку помогает искусственный интеллект.

Нейросеть сканирует тысячи фотографий, видео, комментариев — те самые сотни терабайт больших данных и выдает результат: сколько довольных покупателей уходит из магазина, будет ли в ближайшие часы пробка на дороге, какие обсуждения популярны в социальной сети и многое другое.

Методы работы с большими данными:

  • Машинное обучение
  • Анализ настроений
  • Анализ социальной сети
  • Ассоциация правил обучения
  • Анализ дерева классификации
  • Генетические алгоритмы
  • Регрессионный анализ

Машинное обучение

Вы просматриваете ленту новостей, лайкаете посты в Instagram, а алгоритм изучает ваш контент и рекомендует похожий. Искусственный интеллект учится без явного программирования и сфокусирован на прогнозировании на основе известных свойств, извлеченных из наборов «обучающих данных».

Машинное обучение помогает:

  • Различать спам и не спам в электронной почте
  • Изучать пользовательские предпочтения и давать рекомендации
  • Определять лучший контент для привлечения потенциальных клиентов
  • Определять вероятность выигрыша дела и устанавливать юридические тарифы

Анализ настроений

Анализ настроений помогает:

  • Улучшать обслуживание в гостиничной сети, анализируя комментарии гостей
  • Настраивать стимулы и услуги для удовлетворения потребностей клиента
  • Определить по мнениям в социальной сети о чем думают клиенты.

Анализ социальных сетей

Анализ социальных сетей впервые использовали в телекоммуникационной отрасли. Метод применяется социологами для анализа отношений между людьми во многих областях и коммерческой деятельности.

Этот анализ используют чтобы:

  • Увидеть, как люди из разных групп населения формируют связи с посторонними лицами
  • Выяснить важность и влияние конкретного человека в группе
  • Найти минимальное количество прямых связей для соединения двух людей
  • Понять социальную структуру клиентской базы

Изучение правил ассоциации

Люди, которые не покупают алкоголь, берут соки чаще, чем любители горячительных напитков?

Изучение правил ассоциации — метод обнаружения интересных взаимосвязей между переменными в больших базах данных. Впервые его использовали крупные сети супермаркетов для обнаружения интересных связей между продуктами, используя информацию из систем торговых точек супермаркетов (POS).

С помощью правил ассоциации:

  • Размещают продукты в большей близости друг к другу, чтобы увеличились продажи
  • Извлекают информацию о посетителях веб-сайтов из журналов веб-сервера
  • Анализируют биологические данные
  • Отслеживают системные журналы для обнаружения злоумышленников
  • Определяют чаще ли покупатели чая берут газированные напитки

Анализ дерева классификации

Статистическая классификация определяет категории, к которым относится новое наблюдение.

Статистическая классификация используется для:

  • Автоматического присвоения документов категориям
  • Классификации организмов по группам
  • Разработки профилей студентов, проходящих онлайн-курсы

Генетические алгоритмы

Генетические алгоритмы вдохновлены тем, как работает эволюция, то есть с помощью таких механизмов, как наследование, мутация и естественный отбор.

Генетические алгоритмы используют для:

  • Составления расписания врачей для отделений неотложной помощи в больницах
  • Расчет оптимальных материалов для разработки экономичных автомобилей
  • Создания «искусственно творческого» контента, такого как игра слов и шутки

Регрессионный анализ

Как возраст человека влияет на тип автомобиля, который он покупает?

На базовом уровне регрессионный анализ включает в себя манипулирование некоторой независимой переменной (например, фоновой музыкой) чтобы увидеть, как она влияет на зависимую переменную (время, проведенное в магазине).

Регрессионный анализ используют для определения:

  • Уровней удовлетворенности клиентов
  • Как прогноз погоды за предыдущий день влияет на количество полученных звонков в службу поддержки
  • Как район и размер домов влияют на цену жилья

Data Mining — как собирается и обрабатывается Биг Дата

Загрузка больших данных в традиционную реляционную базу для анализа занимает много времени и денег. По этой причине появились специальные подходы для сбора и анализа информации. Для получения и последующего извлечения информацию объединяют и помещают в “озеро данных”. Оттуда программы искусственного интеллекта, используя сложные алгоритмы, ищут повторяющиеся паттерны.

Хранение и обработка происходит следующими инструментами:

  • Apache HADOOP — пакетно-ориентированная система обработки данных. Система хранит и отслеживает информацию на нескольких машинах и масштабируется до нескольких тысяч серверов.
  • HPPC — платформа с открытым исходным кодом, разработанная LexisNexis Risk Solutions. HPPC известна как суперкомпьютер Data Analytics (DAS), поддерживающая обработку данных как в пакетном режиме, так и в режиме реального времени. Система использует суперкомпьютеры и кластеры из обычных компьютеров.
  • Storm — обрабатывает информацию в реальном времени. Использует Eclipse Public License с открытым исходным кодом.

Реальное применение Big Data

Самый быстрый рост расходов на технологии больших данных происходит в банковской сфере, здравоохранении, страховании, ценных бумагах и инвестиционных услугах, а также в области телекоммуникаций. Три из этих отраслей относятся к финансовому сектору, который имеет множество полезных вариантов для анализа Big Data: обнаружение мошенничества, управление рисками и оптимизация обслуживания клиентов.

Банки и компании, выпускающие кредитные карты, используют большие данные, чтобы выявлять закономерности, которые указывают на преступную деятельность. Из-за чего некоторые аналитики считают, что большие данные могут принести пользу криптовалюте. Алгоритмы смогут выявить мошенничество и незаконную деятельность в крипто-индустрии.

Благодаря криптовалюте такой как Биткойн и Эфириум блокчейн может фактически поддерживать любой тип оцифрованной информации. Его можно использовать в области Big Data, особенно для повышения безопасности или качества информации.

Например, больница может использовать его для обеспечения безопасности, актуальности данных пациента и полного сохранения их качества. Размещая базы данных о здоровьи в блокчейн, больница обеспечивает всем своим сотрудникам доступ к единому, неизменяемому источнику информации.

Также, как люди связывают криптовалюту с волатильностью, они часто связывают большие данные со способностью просеивать большие объемы информации. Big Data поможет отслеживать тенденции. На цену влияет множество факторов и алгоритмы больших данных учтут это, а затем предоставят решение.

Перспективы использования Биг Дата

Blockchain и Big Data — две развивающиеся и взаимодополняющие друг друга технологии. С 2016 блокчейн часто обсуждается в СМИ. Это криптографически безопасная технология распределенных баз данных для хранения и передачи информации. Защита частной и конфиденциальной информации — актуальная и будущая проблема больших данных, которую способен решить блокчейн.

Почти каждая отрасль начала инвестировать в аналитику Big Data, но некоторые инвестируют больше, чем другие. По информации IDC, больше тратят на банковские услуги, дискретное производство, процессное производство и профессиональные услуги. По исследованиям Wikibon, выручка от продаж программ и услуг на мировом рынке в 2018 году составила $42 млрд, а в 2027 году преодолеет отметку в $100 млрд.

По оценкам Neimeth, блокчейн составит до 20% общего рынка больших данных к 2030 году, принося до $100 млрд. годового дохода. Это превосходит прибыль PayPal, Visa и Mastercard вместе взятые.

Аналитика Big Data будет важна для отслеживания транзакций и позволит компаниям, использующим блокчейн, выявлять скрытые схемы и выяснять с кем они взаимодействуют в блокчейне.

Рынок Big data в России

Весь мир и в том числе Россия используют технологию Big Data в банковской сфере, услугах связи и розничной торговле. Эксперты считают, что в будущем технологию будут использовать транспортная отрасль, нефтегазовая и пищевая промышленность, а также энергетика.

Аналитики IDC признали Россию крупнейшим региональным рынком BDA. По расчетам в текущем году выручка приблизится к 1,4 миллиардам долларов и будет составлять 40% общего объема инвестиций в секторе больших данных и приложений бизнес-аналитики.

Где можно получить образование по Big Data (анализу больших данных)?

GeekUniversity совместно с Mail.ru Group открыли первый в России факультет Аналитики Big Data.

Для учебы достаточно школьных знаний. У вас будут все необходимые ресурсы и инструменты + целая программа по высшей математике. Не абстрактная, как в обычных вузах, а построенная на практике. Обучение познакомит вас с технологиями машинного обучения и нейронными сетями, научит решать настоящие бизнес-задачи.

После учебы вы сможете работать по специальностям:

  • Big Data (анализ больших данных).
  • Искусственный интеллект,
  • Машинное обучение,
  • Нейронные сети.

Особенности изучения Big Data в GeekUniversity

Через полтора года практического обучения вы освоите современные технологии Data Science и приобретете компетенции, необходимые для работы в крупной IT-компании. Получите диплом о профессиональной переподготовке и сертификат.

Обучение проводится на основании государственной лицензии № 040485. По результатам успешного завершения обучения выдаем выпускникам диплом о профессиональной переподготовке и электронный сертификат на портале GeekBrains и Mail.ru Group.

Проектно-ориентированное обучение

Обучение происходит на практике, программы разрабатываются совместно со специалистами из компаний-лидеров рынка. Вы решите четыре проектные задачи по работе с данными и примените полученные навыки на практике. Полтора года обучения в GeekUniversity = полтора года реального опыта работы с большими данными для вашего резюме.

Наставник

В течение всего обучения у вас будет личный помощник-куратор. С ним вы сможете быстро разобраться со всеми проблемами, на которые в ином случае ушли бы недели. Работа с наставником удваивает скорость и качество обучения.

Основательная математическая подготовка

Профессионализм в Data Science — это на 50% умение строить математические модели и еще на 50% — работать с данными. GeekUniversity прокачает ваши знания в матанализе, которые обязательно проверят на собеседовании в любой серьезной компании.

GeekUniversity дает полтора года опыта работы для вашего резюме

В результате для вас откроется в 5 раз больше вакансий:

Для тех у кого нет опыта в программировании, предлагается начать с подготовительных курсов. Они позволят получить базовые знания для комфортного обучения по основной программе.

Поделитесь этим материалом в социальных сетях и оставьте свое мнение в комментариях ниже.

5 / 5 ( 25 голосов ) The following two tabs change content below.

  • Автор материала
  • Последние новости мира криптовалют

Mining-Cryptocurrency Новости Mining-Cryptocurrency ()

  • Что такое Big Data простыми словами? Применение и перспективы больших данных — 20.04.2020
  • United Traders — инвестиции в IPO американских компаний и криптовалюту — 16.08.2019
  • Что такое маржинальная торговля криптовалютой с плечом — принципы и биржи — 22.07.2019
  • Жители Канады теперь смогут оплачивать налоги на недвижимость в биткоинах — 22.07.2019
  • Иран создает национальную криптовалюту Paymon обеспеченную золотом — 22.07.2019

Статья 132. Документы, прилагаемые к исковому заявлению

К исковому заявлению прилагаются:его копии в соответствии с количеством ответчиков и третьих лиц;документ, подтверждающий уплату государственной пошлины;доверенность или иной документ, удостоверяющие полномочия представителя истца;документы, подтверждающие обстоятельства, на которых истец основывает свои требования, копии этих документов для ответчиков и третьих лиц, если копии у них отсутствуют;абзац утратил силу с 15 сентября 2015 года — Федеральный закон от 8 марта 2015 года N 23-ФЗ;доказательство, подтверждающее выполнение обязательного досудебного порядка урегулирования спора, если такой порядок предусмотрен федеральным законом или договором;расчет взыскиваемой или оспариваемой денежной суммы, подписанный истцом, его представителем, с копиями в соответствии с количеством ответчиков и третьих лиц.

Комментарий к статье 132 Гражданского Процессуального Кодекса РФ

1. Перечень документов, которые перечислены в комментируемой статье и которые должны быть приложены к исковому заявлению, дан исчерпывающим образом. В то же время ГПК РФ может предусматривать и иные документы, которые должны быть приложены к исковому заявлению. Так, прокурор, обращаясь в суд в целях защиты прав, свобод и законных интересов граждан, должен представить доказательства, подтверждающие невозможность самостоятельного обращения гражданина в суд (п. 1 информационного письма Генпрокуратуры от 27 января 2003 г. N 8-15-2003).

Отсутствие в комментируемом Кодексе перечня упомянутых в ч. 1 ст. 45 ГПК РФ уважительных причин и критериев состояния здоровья, в соответствии с которыми гражданин не может обратиться в суд, не освобождает прокурора при подготовке искового заявления (заявления) в таком случае от выполнения указанных требований закона и приведения мотивов, по которым гражданин не может самостоятельно обратиться в суд.

Не все документы, указанные в комментируемой статье, должны быть представлены в суд. Так, например, истец не представляет документ об уплате госпошлины, если он освобожден от ее уплаты, а также если в исковом заявлении содержится просьба об отсрочке или рассрочке уплаты госпошлины.

Доверенность или ордер адвокатского образования представляется в том случае, если заявление подается представителем. При подаче искового заявления непосредственно истцом он может приложить письменное заявление о том, что он доверяет ведение дела в суде представителю (ч. 6 ст. 53 ГПК РФ).

2. В случае если истец не имеет возможности истребовать документы, подтверждающие обстоятельства, на которых он основывает свои требования, в исковом заявлении или отдельном ходатайстве истец просит суд истребовать необходимые документы и другие доказательства (ч. ч. 1, 2 ст. 57 ГПК РФ).

3. Текст опубликованного нормативного правового акта представляется по делам о признании недействующими нормативных правовых актов полностью или в части (гл. 24 ГПК РФ). Гражданский процессуальный кодекс РФ не говорит об обязанности представить источник, в котором нормативный правовой акт официально опубликован («Российская газета», Собрание законодательства Российской Федерации).

4. Доказательства, подтверждающие выполнение досудебного порядка урегулирования спора, могут быть представлены не только в тех случаях, когда это требуется в соответствии с законом или договором (например, претензия, направленная нарушителю прав потребителей, предоставляющая ответчику возможность в добровольном порядке выполнить обязательства перед потребителем). Несоблюдение досудебного порядка урегулирования спора влечет возвращение судьей искового заявления истцу.

Досудебный порядок урегулирования спора необходим по некоторым категориям дел в сфере трудовых правоотношений, а также по договорам перевозки.

5. Расчет взыскиваемой или оспариваемой суммы может быть произведен в самом исковом заявлении (п. 6 ч. 2 ст. 131 ГПК РФ).

Некоторые из документов должны быть представлены с копиями по числу лиц, участвующих в деле, в частности: исковое заявление, документы, подтверждающие обстоятельства, на которых истец основывает свои требования, а также расчет взыскиваемой или оспариваемой денежной суммы. Непредставление необходимых документов влечет оставление искового заявления без движения в соответствии со ст. 136 ГПК РФ.

Федеральный закон «О защите прав и законных интересов физических лиц при осуществлении деятельности по возврату просроченной задолженности и о внесении изменений в Федеральный закон «О микрофинансовой деятельности и микрофинансовых организациях» от 03.07.2016 N 230-ФЗ (последняя редакция)

О рекомендациях микрофинансовым институтам по взаимодействию с должниками в условиях пандемии COVID-19 см. Информационное письмо Банка России от 15.04.2020 N ИН-015-44/66. 3 июля 2016 года N 230-ФЗ
РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН О ЗАЩИТЕ ПРАВ И ЗАКОННЫХ ИНТЕРЕСОВ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ ПРИ ОСУЩЕСТВЛЕНИИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПО ВОЗВРАТУ ПРОСРОЧЕННОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТИ И О ВНЕСЕНИИ ИЗМЕНЕНИЙ В ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН «О МИКРОФИНАНСОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ И МИКРОФИНАНСОВЫХ ОРГАНИЗАЦИЯХ» Принят Государственной Думой 21 июня 2016 года Одобрен Советом Федерации 29 июня 2016 года

Список изменяющих документов

(в ред. Федеральных законов от 12.11.2018 N 416-ФЗ, от 26.07.2019 N 214-ФЗ, от 02.12.2019 N 401-ФЗ) (см. Обзор изменений данного документа)

  • Глава 1. Общие положения
    • Статья 1. Предмет регулирования и сфера применения настоящего Федерального закона
    • Статья 2. Основные понятия, используемые в настоящем Федеральном законе
    • Статья 3. Правовое регулирование деятельности по возврату просроченной задолженности
  • Глава 2. Общие правила совершения действий, направленных на возврат просроченной задолженности
    • Статья 4. Способы взаимодействия с должником
    • Статья 5. Ограничения использования отдельных способов взаимодействия с должником
    • Статья 6. Общие требования к осуществлению действий, направленных на возврат просроченной задолженности
    • Статья 7. Условия осуществления отдельных способов взаимодействия с должником
    • Статья 8. Ограничение или прекращение взаимодействия с должником
    • Статья 9. Уведомление должника о привлечении иного лица для осуществления взаимодействия с должником
    • Статья 10. Ответы на обращения должника
    • Статья 11. Гражданско-правовая ответственность кредитора и лица, действующего от его имени и (или) в его интересах
  • Глава 3. Условия осуществления деятельности юридическим лицом, осуществляющим деятельность по возврату просроченной задолженности в качестве основного вида деятельности, включенным в государственный реестр
    • Статья 12. Включение сведений о юридическом лице, осуществляющем деятельность по возврату просроченной задолженности в качестве основного вида деятельности, в государственный реестр
    • Статья 13. Требования к юридическому лицу, осуществляющему деятельность по возврату просроченной задолженности в качестве основного вида деятельности, включенному в государственный реестр, его учредителям (участникам), органам и работникам
    • Статья 14. Ведение государственного реестра
    • Статья 15. Отказ во внесении сведений о юридическом лице в государственный реестр
    • Статья 16. Исключение сведений о юридическом лице из государственного реестра
    • Статья 17. Обязанности юридического лица, осуществляющего деятельность по возврату просроченной задолженности в качестве основного вида деятельности, включенного в государственный реестр
    • Статья 18. Федеральный государственный контроль (надзор) за деятельностью юридических лиц, осуществляющих деятельность по возврату просроченной задолженности в качестве основного вида деятельности, включенных в государственный реестр
    • Статья 19. Решения и предписания уполномоченного органа по результатам проверок юридических лиц, осуществляющих деятельность по возврату просроченной задолженности в качестве основного вида деятельности, включенных в государственный реестр
    • Статья 20. Участие юридических лиц, осуществляющих деятельность по возврату просроченной задолженности в качестве основного вида деятельности, в некоммерческих организациях
  • Глава 4. Заключительные положения
    • Статья 21. Внесение изменений в Федеральный закон «О микрофинансовой деятельности и микрофинансовых организациях»
    • Статья 22. Вступление в силу настоящего Федерального закона

Открыть полный текст документа