На нашем сайте вы можете читать онлайн «Работа с данными в любой сфере». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Знания и навыки, Компьютерная литература, Базы данных. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.
Работа с данными в любой сфере

Автор
Дата выхода
13 сентября 2019
Краткое содержание книги Работа с данными в любой сфере, аннотация автора и описание
Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Работа с данными в любой сфере. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Кирилл Еременко) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.
Описание книги
Что общего у аналитика данных и Шерлока Холмса? Как у Netflix получилось создать 100 %-ный хит – сериал «Карточный домик»? Ответ кроется в правильном использовании данных. Эта книга – практическое руководство и увлекательное путешествие в науку о данных, независимо от того, хотите ли вы использовать анализ данных в своей профессии, собираетесь ли стать аналитиком данных, или уже работаете в этой области. Ее автор, основатель образовательного онлайн-портала и консультант, Кирилл Еременко просто и понятно рассказывает об основных методах, алгоритмах и приемах, которые вам помогут на любом этапе: от сбора данных и их анализа до визуализации полученных результатов. Благодаря «Работе с данными в любой сфере» вы не только узнаете, как данные влияют на нашу жизнь (и как защитить свои данные), но и сможете расширить свои карьерные возможности.
Работа с данными в любой сфере читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно
Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Работа с данными в любой сфере без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.
Текст книги
Скорость, то есть то, как быстро собираются данные (например, потоковое видео в интернете), предполагает, что скорость генерируемых данных слишком высока для адекватной обработки с использованием обычных методов.
3. Разнообразие. Это подразумевает либо разнородность типов информации, содержащейся в массиве данных, таком как текст, видео, аудио или файлы изображений (известные как неструктурированные данные), либо таблицы, содержащие значительное количество столбцов, которые представляют разные свойства данных.
Мы пользуемся большими данными в течение многих лет для всех видов дисциплин и гораздо дольше, чем вы могли бы ожидать, – просто до 1990-х гг. не было термина для их обозначения. Так что я вас шокирую: большие данные – это не большая новость. Это, конечно, не новая концепция. Многие, если не все, крупнейшие корпорации располагают огромными хранилищами данных об их клиентах, продуктах и услугах, которые собирались в течение длительного времени. Правительства хранят данные о людях, полученные в результате переписей и регистрации по месту проживания.
Короче говоря, если вы просто не в состоянии работать с данными, то можете назвать их большими данными. Когда ученые используют термин, они делают это не просто так.
Почему такая суета вокруг больших данных?
Вам может показаться странным, что мы только начали понимать, насколько значимыми могут быть данные. Но когда мы в прошлом собирали данные, единственное, что мешало нам превратить их во что-то полезное, было отсутствие технологий. В конце концов, важно не то, насколько огромны данные; важно, что вы с ними делаете.





