Bookmark and Share
Page Rank

ПОИСКОВЫЙ ИНТЕРНЕТ-ПОРТАЛ САДОВОДЧЕСКИХ И ДАЧНЫХ ТОВАРИЩЕСТВ "СНЕЖИНКА"

Информация о пользователе

Привет, Гость! Войдите или зарегистрируйтесь.


Вы здесь » ПОИСКОВЫЙ ИНТЕРНЕТ-ПОРТАЛ САДОВОДЧЕСКИХ И ДАЧНЫХ ТОВАРИЩЕСТВ "СНЕЖИНКА" » ТЕХНОЛОГИИ - ПРОПУСК В ЗАВТРА. ИЗМЕНИСЬ ИЛИ УМРИ » BIG DATA: Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мысл


BIG DATA: Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мысл

Сообщений 1 страница 9 из 9

1

Аналитика вещей

Материалы подготовлены редакцией партнерских проектов РБК+.

Автор: Наталья Кисилева

http://pics.v7.top.rbk.ru/rbcplus_pics/media/img/6/18/804793323546186.jpg
Фото: Bloomberg

Технологии Big Data не самоцель — бизнесу нужна практическая польза от аналитики и понятная монетизация данных. Новый импульс этому рынку даст формирующийся повсеместно интернет вещей (Internet of Things, IoT).

Рынок технологий Big Data, с одной стороны, бурно развивается, демонстрируя ежегодный рост на 10–12% во всем мире — на фоне общего спада отрасли IT. С другой стороны, он несколько буксует в силу сложности и длительности проектов, неочевидности отдачи от них и извлекаемой из больших данных ценности. Сами по себе решения Big Data не дают бизнесу моментальных преимуществ. В результате многие компании если не притормаживают, то и не спешат запускать масштабные новые инициативы.

По данным международной аналитической компании Gartner, 48% опрошенных предприятий инвестировали в Big Data в 2016 году на 3% меньше, чем в 2015-м. Доля тех, кто планирует такие проекты в следующую пару лет, снизилась с 31 до 25%. Аналитики поясняют, что проблема — в поиске оптимальных сценариев использования больших данных для решения конкретных бизнес-задач. Отмечается, что многие инициативы так и не развиваются далее пилотных проектов, а значит, не окупаются.

«Технологии Big Data и связанных с ними Machine Learning (машинное обучение) наиболее эффективно проявят себя там, где огромные потоки данных необходимо обрабатывать онлайн для предоставления клиенту нужного продукта «здесь и сейчас», как в телекоме, финансах, рекламе, e-commerce, — комментирует Валерий Никитин, технический директор IT-компании «Техносерв». — Либо там, где накоплены значительные массивы информации, постоянный анализ которых позволяет выявлять скрытые взаимосвязи, находить факты и новые области применения существующих знаний. Примером является промышленная безопасность и надежность, когда новые технологии позволяют более точно оценить необходимость остановки агрегатов для ремонта и сэкономить на увеличении срока эксплуатации и снижения простоев».

Наиболее часто реализуются сегодня проекты в области клиентской аналитики и борьбы с мошенничеством, которые окупаются в течение года или даже быстрее за счет увеличения продаж, сокращения оттока или же предотвращения убытков от мошенничества, отмечают в провайдере решений в области бизнес-анализа SAS.

Умная обработка

Исследования с большими данными эволюционируют в сторону все более сложных моделей, увеличивая кадровый дефицит аналитиков-математиков или data scientists.

«Как следствие, все больший объем интеллектуальной работы по обработке информации, выявлению корреляций, отклонений от типового поведения и т.п. будет брать на себя искусственный интеллект, — считает Юлий Гольдберг, директор по инновациям SAS Россия/СНГ. — Уже возобновились разговоры о программируемых организациях, в которых значительная часть внутренних процессов будет не только автоматизирована при помощи компьютеров, но и будет управляться при помощи сложных и самообучаемых алгоритмов». Например, рекомендательные системы интернет-магазинов уходят от простых и малоэффективных правил подбора оптимального предложения к применению сложных моделей, разрабатываемых и подстраиваемых в перманентном режиме системой machine learning, поясняют в SAS.

Искусственный интеллект (ИИ) становится новой «большой идеей» — в мире инвестиции в него превышают $500 млн. По прогнозам международной исследовательской компании Markets and Markets, к 2020 году рынок ИИ вырастет до $5 млрд за счет применения технологий машинного обучения и распознавания естественного языка в рекламе, розничной торговле, финансах и здравоохранении.

В Gartner считают, что к 2020 году около 40% всех взаимодействий с виртуальными помощниками будет опираться на данные, обработанные нейронными сетями. По ожиданиям аналитической компании Forrester, в следующие десять лет искусственный интеллект заменит до 16% всех рабочих мест в США.

Подключенные источники

Новая волна ожиданий в связи с Big Data ассоциируется с распространением технологий интернета вещей. Аналитика в режиме реального времени позволит обрабатывать потоковую информацию, которую будут генерировать устройства, взаимодействуя друг с другом или с внешней средой.

http://pics.v7.top.rbk.ru/rbcplus_pics/media/img/9/04/804793421695049.png

По прогнозам аналитического центра McKinsey Global Institute, вклад интернета вещей в глобальную экономику к 2025 году составит до $11 трлн. Именно подключенные устройства, количество которых, предположительно, превысит к тому моменту 100 млрд единиц во всем мире (и 500 млн — в России), будут создавать гигантские массивы данных. Они потребуют новых подходов как к обработке и анализу, так и к хранению с учетом максимально возможного снижения его стоимости.

Для бизнеса интернет вещей обещает повышение производительности, а также снижение эксплуатационных расходов и других издержек. В первую очередь в этих технологиях заинтересованы промышленные предприятия с распределенными активами. IoT поможет эффективнее управлять ими, осуществляя мониторинг состояния объектов и оборудования, чтобы предотвращать поломки и оперативно реагировать на инциденты.

Эти же подходы будут применять и поставщики промышленного оборудования — в том числе лифтового. Так, немецкий концерн Thyssen Krupp Elevator уже перестроил бизнес-процессы и организовал профилактическое обслуживание лифтов на основе прогнозирования поломок. С помощью сервисов машинного обучения и интернета вещей из облака Microsoft Azure была создана единая система самодиагностики, которая обеспечила бесперебойную работу подъемных машин.

«Реальное проникновение IoT в потребительский сегмент привело к появлению огромных пластов новых и крайне интересных для анализа данных, — рассказывает Юлий Гольдберг. — Электрические зубные щетки с Bluetooth, передающие в облако данные о том, как, где и сколько человек чистят зубы, принимающие план чистки от зубного врача и контролирующие его выполнение. Электронные сигареты с Bluetooth, передающие информацию о количестве потребленного никотина и предупреждающие о необходимости сократить потребление для минимизации вреда. Дроны, которые летают над полями и собирают детальные данные о созревании урожая, нападениях вредителей, или датчики, собирающие информацию о состоянии почвы в разрезе отдельных участков полей, позволяют сделать интеллектуальным сельскохозяйственное производство. Не говоря уже о многочисленных смарт-часах и фитнес-трекерах, которые есть сегодня даже у детей, и передают в облако данные о геопозиции, пульсе, пройденных километрах, сожженных калориях, качестве сна и десятках других параметров. Обрабатывая эту информацию с помощью методов и инструментов Big Data, можно не просто эффективнее предлагать товары, но и помогать улучшать качество жизни людей».

Международная аналитическая компания IDC отмечает, что уже в этом году российские организации инвестируют более $4 млрд в интернет вещей, включая затраты на оборудование, программное обеспечение, услуги и связь. В течение 2016–2020 годов рынок IoT будет увеличиваться в среднем на 21% и к концу прогнозируемого периода составит $9 млрд. «Максимальный эффект от внедрения интернета вещей будет достигнут там, где он будет сочетаться с продвинутыми аналитическими сервисами и сервисами машинного обучения», — считает Владислав Шершульский, директор по перспективным технологиям Microsoft в России.

http://www.rbcplus.ru/news/582cc7fa7a8aa909cbb1d26a

0

2

Ловушка больших данных: почему ИТ-технологии в России плохо работают

0

3

Как развитие Big Data улучшит страховые продукты для населения

Ханнес Чопра,
генеральный директор СК «Сбербанк страхование»

Стремительное развитие технологии Big Data способно произвести революцию во всех сферах нашей жизни. Рынок страхования не станет исключением. На что будут похожи страховые продукты будущего?

Представьте, что утром на работу вас отвозит автомобиль, который прибывает точно ко времени вашего выхода из подъезда. В кафе вам сразу же приносят персональный завтрак. Вы открываете гаджет — и видите только те новости и сообщения, что вам интересны. Вечером нет необходимости смотреть сайт «Афиши», выбирая из сотен фильмов и концертов, — вам предлагается на выбор три мероприятия, на которые к тому же идут ваши друзья. В общем, все ваши желания с высокой точностью предугадываются и исполняются словно автоматически.

При этом вы сами решаете, где довериться рекомендациям компьютера, а где разобраться самому: может быть, все, что вам нужно, просто чтобы во всех кофейнях по всему миру вам всегда предлагали один и тот же кофе, сваренный так, как нравится именно вам. Выглядит как утопия, но мы не заметим, как через пару-тройку лет все это станет реальностью. Очередная информационная революция произойдет незаметно благодаря масштабному внедрению технологии Big Data (больших данных).

Сейчас об этом много говорят, но никто до конца не понимает, что такое Big Data и в чем огромная польза этого изобретения. Между тем тут нет ничего сложного. По сути, это набор технологий и алгоритмов по работе с огромными массивами данных. Big Data — естественное развитие приемов математической статистики и усовершенствованный метод обработки информации. То, что сейчас происходит, примерно похоже на то, что случилось в середине XV века, когда Гуттенберг изобрел способ книгопечатания подвижными литерами. Фактически немецкий изобретатель создал уменьшенную версию Big Data: человечество научилось сохранять большие массивы данных в виде книг, что дало не только огромный толчок развитию науки, но и значительно изменило жизнь обычных людей.

С тех пор объем накопленной информации вырос в сотни тысяч раз. Это произошло в связи с развитием технологий и увеличением уровня проникновения интернета. Все каналы, через которые поступает информация, можно разделить на диджитальные — это различные датчики и софтверные — это различные программы. Приборы, установленные в домах, автомобилях или у вас на руке (фитнес-браслет), а также множество программ (от Facebook до Google Maps), которые собирают о вас информацию, генерируют в последние годы огромные массивы данных. В конце концов, информации стало поступать такое количество, что хранить ее в привычном виде уже невозможно.

Возник вопрос, как упорядочить эти данные. И вот недавно были созданы новые способы хранения и обработки метаданных — это, например, технология HDFS. Пока эти технологии не получили большого распространения. Их внедрение повсеместно — дело ближайших трех—пяти лет. Но заметить работу Big Data можно уже сейчас. Контекстная реклама, персонализированное общение с клиентами в разных организациях и сайты, которые вдруг «узнают» своего бывшего клиента, только начало. Года через три мы увидим, на что способна инфраструктура Big Data. В мире Big Data вы не будете сообщать одну и ту же информацию о своих обычных действиях. И насколько же легче и комфортнее станет наша жизнь!

Возьмем, например, страховую сферу. Для каждого продукта мы просто обязаны построить модель среднестатистического клиента — в противном случае просто не сможем рассчитать страховой тариф. Поэтому на основании собранной информации делаем предположение, что большинство наших клиентов, покупающих какой-либо полис страхования, это люди со средним достатком, около 30–50 лет, с семьей, двумя детьми и автомобилем. Получается, что те, кто не вписывается в эту схему, чувствуют себя уже некомфортно.

Клиент покупает, например, туристическую страховку. Компания учитывает некую генеральную совокупность рисков, и на основании этого устанавливается тариф. Однако турист туристу рознь: кто-то едет кататься на лыжах по «красной» трассе, а кто-то предпочитает провести отпуск с книжкой на пляже. Получается, что разным людям нужно разное: любителю спокойного отдыха больше подойдет помощь в случае солнечного удара, а экстремалу не помешало бы иметь в пакете страховку от непредвиденных ситуаций на склоне. Однако чтобы предложить клиенту то, что ему действительно подходит, нужна информация.

Когда страховые компании начнут использовать Big Data, каждому клиенту будут предлагать индивидуальный тариф и определенный набор услуг — ведь мы будем знать о них гораздо больше, чем сейчас. Это процесс обучения методом проб и ошибок. С каждым следующим разом получается все лучше и лучше. И такой подход будет выражаться не только в том, что человек больше не будет переплачивать за ненужные услуги. Страховщики смогут всегда быть онлайн с миллионами своих пользователей. Если спортсмен поехал кататься на лыжах, мы сможем предупредить его о снегопаде, посоветуем не выходить на трассу и провести этот день в спа-центре, на посещение которого предоставим скидку. В итоге все будут довольны: клиент перестанет платить за те услуги, что не использует, а наши убытки снизятся.

Big Data позволит обратиться к каждому человеку напрямую и действительно сделать индивидуальное предложение практически во всех сферах. Консультанты перестанут приставать к вам в магазине бытовой техники, потому что заранее будут знать, что вы скорее всего пришли покупать телевизор определенной марки или вообще зашли просто ознакомиться с ассортиментом. Вам не надо будет несколько раз предъявлять документы чиновникам для получения каких-либо госуслуг, потому что все ваши обращения будут записаны и проанализированы. Магазины не будут рассылать СМС-сообщения с рекламой — менеджеры будут звонить только тем, кому действительно нужны услуги.

Некоторые компании уже так работают. Это, например, южноафриканский страховщик Discovery, сумевший наладить партнерские отношения с каждым своим клиентом. Компания раздала всем желающим гаджеты, которые измеряют различные параметры здоровья в режиме онлайн. Кроме того, Discovery получает информацию о покупках своего клиента. Обрабатывая эти массивы данных, страховщик стал устанавливать индивидуальный тариф по медицинскому страхованию и плюс к тому давать рекомендации по улучшению здоровья.

Если клиент покупает сигареты и алкоголь, мало двигается и уже имеет повышенное давление, то для него тариф будет выше. Каждый день ему направляют рекомендации: больше ходить пешком, постепенно снижать потребление сигарет, начинать выполнять гимнастические упражнения и пр. Плюс ему показывают, как снижается риск разного рода заболеваний и, что немаловажно, стоимость страхования, если следовать этим рекомендациям. Эксперимент оказался успешным: люди постепенно стали следовать персональным подсказкам, больше уделять времени и сил заботе о своем здоровье и меньше платить за страховку. Компания также оказалась в выигрыше: расходы на оплату услуг медицинских компаний снизились.

Российские страховщики пока еще не используют возможности Big Data. Первыми шагами в этом направлении можно считать развитие «умного КАСКО» с использованием телематических устройств. Это приспособления (а порой и просто программа в мобильном телефоне), которые устанавливаются в автомобиле и собирают разные данные, связанные со стилем управления: скоростной режим, количество маневров, торможений и т.п. Многие устройства также считывают и технические данные автомобиля. Однако эта информация в настоящее время используется страховщиками только для предварительного расчета тарифа на страхование КАСКО — собранная информация позволяет определить профиль риска водителя и снизить стоимость страховки для аккуратного и дисциплинированного водителя.

Но цель применения телематических устройств должна быть гораздо обширнее. Ведь на основании анализа получаемых данных можно выявить точные потребности клиента и предлагать страхование по индивидуальному тарифу с опциями, необходимыми конкретному человеку. Кроме того, данные от телематики должны помочь страховым компаниям расширить границы стандартных страховых продуктов и облегчить взаимодействие с клиентом при наступлении страховых событий. Уверен, что «умное КАСКО» в ближайшие год-два получит большое распространение на российском рынке. И это естественно: нам всем придется научиться работать с Big Data. Те, кто этого не сделают, будут неконкурентоспособны в современном мире.

http://money.rbc.ru/news/584923d59a79476a92d8c7a6

0

4

МТС рассказала об изменениях в своей стратегии развития

0

5

Закон о big data позволит россиянам запретить сбор данных о себе

00:02

Анна Балашова

http://s0.rbk.ru/v6_top_pics/media/img/8/24/754905472578248.jpg
Игорь Щеголев
Фото: Олег Яковлев / РБК

Пользователи могут получить возможность запрещать компаниям собирать о себе «большие данные». Такая возможность может появиться в законодательстве по регулированию больших пользовательских данных, рассказал в интервью РБК помощник президента Игорь Щеголев

Как рассказал помощник президента Игорь Щеголев в интервью РБК, в разрабатываемом сейчас законе о «больших пользовательских данных» может появиться возможность для пользователей запретить использование данных о себе операторам связи и другим компаниям.

«Пользователи, когда подписывались под пользовательскими соглашениями, понимали, что их данные нужны для того-то и того-то. Но с течением времени их стали использовать по-другому. У людей должно быть понимание, что о них собирается и для каких целей это используется. Должна быть возможность сказать: «Для этого я готов такие-то данные предоставлять и готов, чтобы они таким образом использовались, а для этого не готов. Поэтому, будьте любезны, эти данные обо мне больше не используйте», — рассказал Щеголев. По его словам, они выступают не за введение запрета на подобную практику, а за то, «чтобы у пользователя появилось больше возможностей влиять на судьбу тех данных, которые о нем получены».

Помощник президента отметил, что с развитием промышленного интернета и интернета вещей объем данных, по которым можно будет однозначно вычислить человека, с которым эти данные связаны, будет увеличиваться. Эти данные не всегда могут быть квалифицированы напрямую как персональные, но часть из них «находится на грани, в серой зоне», которая пока не отрегулирована.

В ноябре 2016 года руководитель Роскомнадзора Александр Жаров заявил, что рабочая группа по вопросам развития интернета при администрации президента, которую возглавляет Игорь Щеголев, начала разработку законопроекта, регулирующего работу с «большими пользовательскими данными». Четкого определения этого понятия пока не существует. Как объяснял представитель рабочей группы, это все данные о пользователе, которые собирают информационные системы и устройства, в том числе профили пользователей на интернет-ресурсах. По мнению главы Роскомнадзора, к этой категории данных можно отнести практически всю информацию о геолокации, биометрии, а также о пользовательском поведении на различных сайтах. «Все это является предметом анализа транснациональных интернет-компаний и, очевидно, требует регулирования, как сейчас работает закон «О персональных данных», — говорил Жаров.

Под персональными данными понимают любую информацию, которую можно соотнести с конкретным физическим лицом. Оборот таких данных регулируется в России с 2007 года. В частности, с 1 сентября 2015 года закон требует хранить обработанные персональные данные россиян на территории России.

Операторы связи и интернет-компании, в свою очередь, оперируют понятием «большие данные», или big data, под которыми понимается анализ больших объемов обезличенной информации о пользователях. Представители «Ростелекома», мобильных операторов «большой тройки», интернет-компаний «Яндекс» и Mail.Ru Group ранее называли big data одним из направлений своего роста.

В частности, в феврале этого года «МегаФон» купил 15,2% Mail.Ru Group (соответствуют 63,8-процентной голосующей доле компании) за $740 млн, из которых $100 млн предстоит выплатить через год. Среди аргументов для сделки в том числе называлась возможность одной компании использовать «большие данные» другой.

http://www.rbc.ru/technology_and_media/ … m=newsfeed

0

6

Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим

http://thumbnails111.imagebam.com/29577/73b17e295764871.jpg

Год: 2013
Автор: Viktor Mayer-Schönberger, Kenneth Cukie / Виктор Майер-Шенбергер, Кеннет Кукьер
Переводчик: Инна Гайдюк
Жанр: Non-Fiction
Издательство: Манн, Иванов и Фербер
ISBN: 978-5-91657-936-9
Язык: Русский
Формат: PDF/epub/mobi
Качество: Изначально компьютерное (eBook)
Интерактивное оглавление: Нет
Количество страниц: 240

Описание: От производителя

О чем эта книга

Это первая большая книга о грядущем революционном явлении, равнозначном интернету или, может, даже печатному станку. Эта книга о новой науке, способной предсказывать будущее на основе быстрой обработки огромных массивов информации и мгновенного их анализа. Она может преобразовывать множество явлений - от стоимости авиабилетов до текста миллионов книг - в форму, доступную для поиска, и с помощью растущей вычислительной мощности совершать невиданные прежде открытия и прогнозы.

Два ведущих специалиста в этой области в доступной форме объясняют, что такое большие данные, как они изменят нашу жизнь, и что мы можем сделать, чтобы защитить себя от возникающих опасностей с их стороны: начиная от неизбежной утери конфиденциальности и заканчивая перспективой наказания за проступки, которые еще не совершены.

Для кого эта книга

Эта книга как для тех, кто интересуется или работает в области ИТ, так и для более широкого круга читателей, потому что затрагивает изменения жизни общества в целом.

От автора

Приметы информационного общества нетрудно заметить повсюду: в каждом кармане найдется мобильный телефон, на каждом столе - компьютер, а в рабочих кабинетах по всему миру - большие ИТ-системы. Но сама информация при этом менее заметна. Полвека спустя с того времени, как компьютеры прочно вошли в жизнь общества, накопление данных достигло того уровня, на котором происходит нечто новое и необычное. Мир не просто завален небывалым количеством информации - это количество стало расти быстрее. Изменение масштаба привело к изменению состояния. Количественное изменение привело к качественному. В науках, таких как астрономия и геномика, впервые столкнувшихся со всплеском данных в середине 2000-х годов, появился термин "большие данные". Теперь эта концепция проникает во все сферы человеческой деятельности.

Свернутый текст

http://109.imagebam.com/download/Ogk4xxLnL9o8VO1b23freQ/29577/295768496/1.jpg http://110.imagebam.com/download/4ynkdIRdTEyzAFvkmoj8nQ/29577/295768498/2.jpg http://110.imagebam.com/download/RqGlC-C1Oy4s0nukqjDSeA/29577/295768499/3.jpg http://104.imagebam.com/download/UzxNEB3a9RSz-OoHao10Pg/29577/295768500/4.jpg

Оглавление

От партнера издания

Глава 1. Наше время

Данные говорят сами за себя
Количество, точность, причинность

Глава 2. Больше данных

От малого к большему

Глава 3. Беспорядочность

Больше данных — лучше результат
Беспорядочность в действии

Глава 4. Корреляция

Прогнозы и предрасположенности
Иллюзии и иллюминации
Задача с канализационными люками
Конец теории?

Глава 5. Датификация

Мир, выраженный в количественных категориях
Когда слова становятся данными
Когда местоположение становится данными
Когда взаимодействия становятся данными
Повсеместная датификация

Глава 6. Ценность

«Альтернативная ценность» данных
Ценность выбросов данных
Ценность открытых данных

Размер: 4.2 MB

Скрытый текст:

Для просмотра скрытого текста - войдите или зарегистрируйтесь.

0

7

Эпоха больших данных / The Age of Big Data

http://i57.fastpic.ru/big/2015/0413/05/30a4f23be1177f82dc08601ad7c39605.png

Год выпуска: 2013
Страна: Великобритания
Студия: BBC
Жанр: документальный
Продолжительность: 00:58:47
Перевод: Профессиональный (двухголосый закадровый) - студия "Марафон"
Субтитры: русские (на неозвученные места), английские

Режиссер: Джон Фотергилл / John Fothergill

Описание: Сегодня полиция Лос-Анджелеса пытается предотвращать преступления, анализируя данные и составляя прогнозы места и времени будущего правонарушения. Английский ученый начинает зарабатывать миллионы с помощью математики, используя фантастический потенциал операций с цифрами. В Южной Африке астроном составляет космический каталог, прислушиваясь к каждой звезде.

Объем и динамический характер данных стремительно меняется на протяжении нашей жизни. Только за последние несколько лет мы опубликовали больше данных, чем за всю историю человечества. И в XXI веке те люди, которые владеют информацией, могут стать главным источником власти.

Доп. информация: В неозвученных местах присутствуют русские субтитры и чаптеры.

Тип релиза: HDTVRip 720p
Контейнер: MKV
Видео: AVC, 1280x720 (16:9), 25.000 fps, ~3200 Kbps
Аудио: Russian AC3, 2 ch, 48KHz, 192 Kbps
Аудио 2: English ACC, 2 ch, 48KHz, 128 Kbps
Формат субтитров: softsub (SRT)

http://i57.fastpic.ru/big/2013/0916/52/d7228db783d980841f3e79fc63225152.png

Размер: 1.47 GB

Скрытый текст:

Для просмотра скрытого текста - войдите или зарегистрируйтесь.


******************************************

Эпоха больших данных / BBC horizon. Age of Big Data

Год выпуска: 2013
Страна: Великобритания
Жанр: Документальный, Научно-популярный
Продолжительность: 00:51:46
Перевод: Профессиональный (многоголосый закадровый)
Русские субтитры: нет
Режиссер: john fothergill / Джон Фозергилл

Описание: Фильм о том как применяются данные в :
1) в полиции Лос-Анджелеса, чтобы предсказать преступление горячих точек
2) медицинских исследователей, чтобы помочь диагностировать и лечить болезни
3) финансовыми трейдерам получать прибыль от рынков с использованием шаблона алгоритмов идентификации
4) маркетинговым фирмам высокую персонализировать мобильной рекламы и даже предсказать покупательское поведение
5) врачи, чтобы обеспечить интеллектуальный и персонализированной медицины
6) Астрономы собирают каталог Вселенной

Сэмпл: http://sendfile.su/863870

качество: IPTVRip
формат: MPEG-TS
Видео: AVC, 757 Кбит/сек, 544х576-анаморф, 4:3, 25кадров/сек
Аудио: AAC,48,0 КГц, 2 канала

http://i60.fastpic.ru/big/2013/0906/be/1ecba4c3338e16be8ac5e0f41ea335be.jpg

Размер: 280.1 MB

Скрытый текст:

Для просмотра скрытого текста - войдите или зарегистрируйтесь.

0

8

Индустрия счастья. Как Big Data и новые технологии помогают добавить эмоцию в товары и услуги

http://s018.radikal.ru/i502/1706/a4/d31f06a1311f.jpg

Год издания: 2017
Автор: Дэвис У.
Переводчик: К. Шашкова

Издательство: Эксмо
ISBN: 978-5-699-85095-2
Серия: Top Economics Awards
Язык: Русский

Формат: FB2
Качество: Издательский макет или текст (eBook)
Интерактивное оглавление: Да
Количество страниц: 387

Описание: «Индустрия счастья» – блестящий взгляд на реалии современности. Компании, анализирующие подтекст наших твитов, сканирование эмоций с лица в общественных местах. Это всё очень увлекательно и позволяет задуматься: почему наше счастье – такая полезная информация для крупных организаций?

Оглавление

Уильям Дэвис. Индустрия счастья. Как Big Data и новые технологии помогают добавить эмоцию в товары и услуги

Предисловие

Глава 1. Что чувствуют люди

Глава 2. Цена удовольствия

Глава 3. Хочу купить

Глава 4. Психосоматический работник

Глава 5. Кризис власти

Глава 6. Социальная оптимизация

Глава 7. Подопытные кролики

Глава 8. О пользе критического мышления

Благодарности

Размер: 1.1 MB

Скрытый текст:

Для просмотра скрытого текста - войдите или зарегистрируйтесь.

0

9

Неизведанная территория. Как «большие данные» помогают раскрывать тайны прошлого и предсказывать будущее нашей культуры

http://s019.radikal.ru/i629/1704/f3/32b48d08232f.jpg

Год издания: 2016
Автор: Мишель Ж.-Б., Эйден Э.
Переводчик: Павел Миронов

Издательство: АСТ
ISBN: 978-5-17-088935-8
Серия: Наука XXI век
Язык: Русский

Формат: FB2/EPUB/PDF
Качество: Издательский макет или текст (eBook)
Интерактивное оглавление: Да
Количество страниц: 473

Описание: Насколько велики на самом деле «большие данные» – огромные массивы информации, о которых так много говорят в последнее время? Вот наглядный пример: если выписать в линейку все цифры 0 и 1, из которых состоит один терабайт информации (вполне обычная емкость для современного жесткого диска), то цепочка цифр окажется в 50 раз длиннее, чем расстояние от Земли до Сатурна! И тем не менее, на «большие данные» вполне можно взглянуть в человеческом измерении. Эрец Эйден и Жан-Батист Мишель – лингвисты и компьютерные гении, создатели сервиса Google Ngram Viewer и термина «культуромика», показывают, каким образом анализ «больших данных» помогает исследовать трудные проблемы языка, культуры и истории.

Оглавление

Свернутый текст

Эрец Эйден, Жан-Батист Мишель. Неизведанная территория. Как «большие данные» помогают раскрывать тайны прошлого и предсказывать будущее нашей культуры

Глава 1. Зазеркалье

Форма света

Как считать овец

Большие данные

Цифровая линза

Библиотека всего

Длинные данные

Больше данных – больше проблем

Культуромика

Скольких слов стоит картинка?

Глава 2. Г. К. Ципф и охотники за окаменелостями

Трудный ребенок

Охотники на динозавров

1937: Одиссея данных

Мир глазами Ципфа

Не слишком ли много Ципфа

Избранные, гордые и сильные

2005: Еще одна одиссея данных

Выживание наиболее приспособленных

Будущее прошедшее

Блестящая туфля Джона Гарварда

Словарь и конкорданс

Разделить розу на части и посчитать лепестки

Как правильно «гореть»

Глава 3. Кабинетные лексикограферологи

Психология 29-летнего миллиардера

Страницы Пейджа

Психология 29-летнего выпускника университета

Психология юридического отдела компании из рейтинга Fortune 500

Большие данные и их большая тень

В тени Google books

Лидеры свободного слова

Это слово или нет?

Словарь по принципу «Сделай сам»

Лексическая темная материя

Четыре дня рождения и одни похороны

Папа, откуда берутся бэбиситтеры?

Глава 4. Семь с половиной минут славы

Пора начинать процесс очистки

Мистер чистота

Что можно купить за славу

История славы

Правильный шаг Райтов

Почти знаменитые

Слава как болезнь

Зал славы

Единая теория величия

Как стать знаменитым: руководство по выбору карьеры

Дурная слава

Гигантский скачок для человечества

Глава 5. Звуки тишины

Витраж

Дегенеративное искусство

Самая популярная художественная выставка всех времен

Сожжение книг

То, что они хотят от вас скрыть: путешествие по миру

Можем ли мы распознавать цензуру автоматически?

Просачиваясь через миллионы каналов

Постскриптум

Из двух правд можно сложить одни права

Глава 6. Постоянство памяти

Тест памяти

Незабываемое

Хоть памятью назови ее, хоть нет

Кривая забывания

Долой старое, да здравствует новое

Эврика

Патентные заявки

147 свиданий вслепую

Сингулярность или смерть!

Дух народа, культура, культуромика

«Эволюция» – то, что привело нас туда, где мы оказались

Первая выборка всегда бесплатна

Боремся с зависимостью: новая стратегия

Мамочка, откуда берутся марсиане?

Глава 7. Утопия, антиутопия и дат(а)топия

Цифровое прошлое

Цифровое настоящее

Цифровое будущее

Правда и последствия

Данные – это власть

Родственные души

Психоистория

Приложения

Великие битвы истории

О графиках

Размер: 18 MB

Скрытый текст:

Для просмотра скрытого текста - войдите или зарегистрируйтесь.

0


Вы здесь » ПОИСКОВЫЙ ИНТЕРНЕТ-ПОРТАЛ САДОВОДЧЕСКИХ И ДАЧНЫХ ТОВАРИЩЕСТВ "СНЕЖИНКА" » ТЕХНОЛОГИИ - ПРОПУСК В ЗАВТРА. ИЗМЕНИСЬ ИЛИ УМРИ » BIG DATA: Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мысл