Про большие возможности больших данных

14.05.21 15:00 | реклама | 4 комментария

Образование

Казалось бы, возможность предсказывать будущее — это что-то из области фэнтези, и всерьез рассуждать о таком как-то странно. Но, как гласит один из законов Артура Кларка, любая достаточно развитая технология неотличима от магии. Так что сейчас анализ больших данных — то есть огромных массивов информации, которые даже в Excel не помещаются — довольно успешно позволяет предсказывать на первый взгляд случайные события.

Самым ярким примером тут выступают нейросети, которые достраивают изображения по контексту, превращают наброски в цельную картину, дописывают текст и угадывают слова на аудиозаписи по обрывкам фраз. Big Data широко используется в самых разных областях как науки, так и бизнеса. Особенно, если бизнес крупный.

Занимаются анализом данных так называемые data scientists, причем даже начинающие специалисты довольно востребованы. По данным онлайн-школы SkillFactory, средняя зарплата в этом it-сегменте — от 120 тыс. рублей. А изрядно поднаторевшие специалисты, способные и нейросеть с искусственным интеллектом выдрессировать, и машинное обучение где надо организовать — претендуют на зарплаты от 250 тыс. рублей.

Учитывая специфику it-профессии, работать с большими данными можно и на удаленке. Так же как и обучиться Data Science — соответствующий курс на востребованную профессию найдешь по ссылке. SkillFactory толковым студентам помогает с трудоустройством, а по коду OPER получишь скидку в 50% на обучение (действует до 20 мая, не суммируется со скидкой на сайте), так что смело жми сюда.
Вконтакте
Одноклассники
Telegram

Вступай в нашу группу ВКонтакте

Комментарии
Goblin рекомендует заказывать создание сайтов в megagroup.ru


cтраницы: 1 всего: 4

IRedWoLF
отправлено 14.05.21 20:02 | ответить | цитировать # 1


Вроде и прогресс есть и сразу обман. Большинство машинного обучение стоит на столпе о законе больших чисел и теоремы центрального предела. И вроде все в жизни радость, но есть еще закон настоящих больших чисел который это портит. Так хорошо, что курсы людям в помощь, чтоб отличать помидоры от томатов, ато сейчас ученных по данным без теории развелось столько, притом много чего делают не правильно. Обучение всему голова. Спасибо за правильную агитацию


MrGrum
отправлено 14.05.21 20:54 | ответить | цитировать # 2


Кому: IRedWoLF, #1

Шо?!

Машинное обучение - это нейросети, факторный анализ, дискриминантный анализ и т.д. и т.п.
Теоретической базе, слава богу, за 100 лет уже давно перевалило.
Большинство людей, стоявших у истоков, умерло за десятки лет до моего рождения, а мне, извините, уже до 50 не долго осталось.
Вычислительная мощность для обработки в реальном времени появилась лет 5 назад за вменяемые деньги, вот и реализации стали расти, как грибы.


IRedWoLF
отправлено 15.05.21 11:36 | ответить | цитировать # 3


Кому: MrGrum, #2

Так знание статистики в нейросети никто не отменял, там же функции с весом. Теория на самом деле тоже прогрессирует, со мной целая кафедра людей занимающихся статистикой писала методы новые машинного обучения, основанные на последних достижениях статистики. Есть методы которые не пользуются теоремой центрального предела. И в основной массе они новые. Зачастую в доказательстве методов используются, то что можно данные свести к нормальному распределению ( теорема центральных пределов ). Но в жизни такие процессы не всегда случаются, и данные ещё надо проверять статистически перед использованием, ну если прям супер формальными быть. Стандартные методы очень просты со стороны статистики, но есть и куча новых.


Pavel.n1
отправлено 18.05.21 11:17 | ответить | цитировать # 4


После "Даже в эксель" - заплакал.



cтраницы: 1 всего: 4

Правила | Регистрация | Поиск | Мне пишут | Поделиться ссылкой

Комментарий появится на сайте только после проверки модератором!
имя:

пароль:

забыл пароль?
я с форума!


комментарий:
Перед цитированием выделяй нужный фрагмент текста. Оверквотинг - зло.

выделение     транслит



Goblin EnterTorMent © | заслать письмо | цурюк