Учебное пособие по большим данным для начинающих: все, что вам нужно знать

Большие данные как концепция упоминаются почти в каждом разговоре о цифровых инновациях, Интернете вещей (IoT) и исследованиях в области науки о данных. Однако до сих пор существует некоторая путаница в отношении того, что именно означает этот термин. В этом руководстве по большим данным мы стремимся прояснить все, что вам нужно знать, прежде чем приступить к работе с большими данными.

Проще говоря, большие данные — это сбор, анализ и обработка больших объемов разнообразных данных, поступающих из множества источников. Эти большие наборы данных могут дать представление о человеческом поведении и информировать о деловой практике, стратегиях, дизайне продуктов, искусственном интеллекте и многом другом. В этом учебном пособии по большим данным мы познакомим вас с ключевыми понятиями и терминами, связанными с модным словом.

Смотреть видео на ютубе

Мы надеемся, что к концу этого руководства у вас будет достаточно идей, чтобы сделать первые шаги на пути к большим данным. Но прежде чем мы перейдем к этому в нашем руководстве по большим данным, давайте посмотрим на разницу между малыми данными и большими данными.

Малые данные против больших данных

Объем больших данных легко понять путем сравнения с небольшими данными. Малые данные — это информация, которой можно управлять с помощью одной машины или с использованием традиционных методов анализа. Источник и влияние этих данных имеют меньший масштаб. Например, производственные журналы можно использовать для разработки еженедельных отчетов о производительности производственной линии; или результаты опроса можно использовать в маркетинговом отчете о восприятии бренда.

Чтобы понять четкое различие между двумя типами данных, все, что нам нужно сделать, это взглянуть на некоторые статистические данные: к 2020 году каждый человек на земле будет генерировать 1,7 МБ данных в секунду, поступающих с более чем 50 миллиардов устройств, подключенных к Интернету. Такой большой объем данных из почти такого же количества источников можно использовать для обоснования бизнес-решений для целых отраслей, реструктуризации сайтов электронной коммерции и даже для революционного предоставления медицинских услуг.

Теперь, когда у вас есть приблизительное представление о том, что такое большие данные, давайте продвинемся в этом руководстве по большим данным и поговорим об основных понятиях.

Характеристики больших данных

Как вы обрабатываете разнородные данные в таком большом масштабе, где традиционные методы аналитики определенно не работают? Это было одной из самых серьезных проблем для ученых, занимающихся большими данными. Чтобы упростить ответ, Дуг Лэйни, ключевой аналитик Gartner, представил три фундаментальные концепции определения «больших данных».

Объем

Это основное отличие, когда речь идет о системах больших данных. У каждого из нас есть цифровой след, и количество наборов данных, которые можно собрать с каждого из наших устройств, ошеломляет. Возьмем, к примеру, Facebook — по состоянию на 2016 год на платформе социальной сети было 2,6 триллиона сообщений. Twitter регистрирует 500 миллионов твитов в день. Добавьте это ко всем другим цифровым устройствам, к которым вы подключены, и легко понять, как каждый человек на планете генерирует в среднем 0,77 ГБ данных в день.

Скорость

90% имеющихся в настоящее время данных были получены только за последние два года. Каждый день генерируется 2,5 квинтиллиона байтов данных, и ожидается, что эти данные будут обрабатываться в режиме реального времени (или почти в реальном времени), чтобы генерировать идеи, которые не будут избыточными в постоянно меняющемся мире. Вот почему аналитики больших данных отказались от традиционного подхода, ориентированного на пакетную обработку, и внедрили анализ в реальном времени, чтобы убедиться, что они генерируют информацию, соответствующую текущей ситуации.

Разнообразие

Что делает системы больших данных столь актуальными для предприятий и сообществ, так это тот факт, что это уникальные наборы данных, поскольку они поступают из различных источников и обрабатываются с использованием различных методов. Данные могут быть получены из каналов социальных сетей, физических устройств, таких как Fitbit, систем домашней безопасности, автомобильных систем GPS и т. д. Сами данные чрезвычайно разнообразны — это могут быть мультимедийные материалы (фотографии, видео, аудио) или структурированные журналы и неструктурированные данные. УТП больших данных заключается в том, что они объединяют всю эту информацию, независимо от ее происхождения, чтобы предоставить исчерпывающий набор данных о каждом пользователе.

«Три V» используются для различения больших данных с 2001 года, но последние нарративы выступают за добавление к этому списку «достоверности, визуализации, изменчивости и ценности», что еще больше расширяет возможности анализа больших данных.

Это было о характеристиках больших данных, далее в этом руководстве по большим данным давайте поговорим о том, как сделать эти данные пригодными для работы и извлечь из них информацию.

Как разобраться в больших данных?

УТП больших данных — это разнообразие выводов, которые можно извлечь. Обычно это невозможно сделать с помощью традиционных методов, поскольку многие идеи, тенденции и закономерности часто неочевидны. Более того, технологии анализа малых данных не подходят для большого объема и разнообразия контента, генерируемого методами больших данных.

Для преодоления этих барьеров были разработаны различные новые технологии, наиболее популярной из которых является Apache Hadoop. Эти технологии используют кластерные вычисления для ввода информации в систему данных, вычисления и анализа данных, а также визуализации потоков данных.

Большие данные прочно вошли в любую вообразимую область, и было бы неправильно не говорить о чудесах, которые творят эти большие данные.

Смотреть видео на ютубе
Давайте завершим это руководство по большим данным, поговорив о приложениях больших данных:

Приложения больших данных

• Личное развитие: на более индивидуальном уровне большие данные используются для оптимизации индивидуального здоровья. Наручные повязки и смарт-часы используют данные о цикле сна, потреблении калорий, уровнях активности и т. д., чтобы получить представление об улучшении здоровья пользователя, которое индивидуально передается каждому пользователю.
• Реклама. Маркетинговые компании используют различные точки данных, включая GPS, схемы движения, отслеживание движения глаз и т. д., чтобы определить, какая реклама больше интересует людей, тем самым определяя более точную маркетинговую стратегию. Это отход от традиционной маркетинговой стратегии, при которой цены устанавливались «за показ» объявления.
• Оптимизация цепочки поставок: большие данные играют большую роль в оптимизации маршрутов доставки (огромная проблема для таких компаний, как Amazon и eBay), когда данные о трафике в реальном времени, поведение водителей и т. д. отслеживаются с использованием радиочастотных идентификаторов и систем GPS для идентификации. правильный маршрут в зависимости от времени суток и года.
• Прогноз погоды: приложения на мобильных телефонах используются для сбора информации о погодных условиях в режиме реального времени. Используя комбинацию термометров окружающей среды, барометров и гигрометров, эти приложения могут генерировать точные данные в режиме реального времени для прогностических моделей, которые могут значительно повысить точность систем прогнозирования погоды.
• Создание инфраструктуры умного города. Города тестируют системы анализа больших данных для развития инфраструктуры умного города. Охваченная засухой Калифорния использовала аналитику больших данных для отслеживания потребления воды потребителями, что помогло сократить потребление воды на 80%. Лос-Анджелес уменьшил заторы на дорогах на 16%, отслеживая светофоры по всему городу.

С каждым годом большие данные становятся все больше и усиливают свое влияние во всех областях. Мы надеемся, что этот учебник по большим данным помог вам понять шумиху, стоящую за словом «большие данные». Если вы заинтересованы в более глубоком изучении больших данных, существует множество учебных пособий, курсов и сертификатов по работе с большими данными, которые помогут вам добиться успеха.

Не ждите больше, пусть это руководство по большим данным станет той искрой, которая вам нужна, чтобы укротить зверя, которым являются большие данные.

Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Освойте технологии будущего — большие данные

Расширенная программа сертификации в области больших данных от IIIT Bangalore