Data mining – что это такое?

Data mining – что это такое?

Одним из относительно новых терминов стало словосочетание Data mining, подразумевающее извлечение определенных данных из общего массива, упорядоченного или не упорядоченного. Работа с большими массивами данных – достаточно новая задача, инструментарий для решения которой в данный момент фактически только прорабатывается и совершенствуется. Подобных вызовов в практике человечества ранее не существовало, поэтому именно теперь формируется фактически новое направление, в котором появляются свои термины и инструменты. Задачи, решаемые с помощью инструментов Data mining Инструментарий Data mining используется для решения целого спектра задач. Среди которых: классификация данных по заранее определенным категориям; кластеризация данных на группы, похожие между собой по заданным параметрам; ассоциация – поиск и обработка повторяющихся данных, как цельных, так и участков; прогнозирование – поиск и анализ предстоящих состояний данных на основе информации Далее …

Что такое AirFlow?

Планируем рабочие процессы вместе с Apache Airflow Почему Apache Airflow? Большинство процессов обработки данных строятся на определении набора «задач» для извлечения, анализа, преобразования, загрузки и хранения данных. Например, последовательность обработки данных может состоять из таких задач, как чтение логов из S3, создание задания Spark для извлечения соответствующих объектов, индексирование объектов с помощью Solr и обновление существующего индекса для расширения поиска. Чтобы автоматизировать процесс и запускать его еженедельно, вы можете использовать планировщик времени, например Cron, определяя рабочие процессы в Crontab. Это действительно отлично подходит для простых рабочих процессов, но все становится хуже, когда вы начинаете поддерживать рабочий процесс в крупных проектах, где между элементами существуют зависимости. Еще это усложняется, если вы ждете каких-то входных данных от сторонних разработчиков, или другие команды Далее …

Большие данные: общее описание и примеры использования

big data

Большие Данные (Big Data) – определение, широко используемое айтишниками, статистиками и другими специалистами, работающими с данными. В последнее время оно стало настолько распространенным, что просочилось из узкоспециализированной сферы в общий лексикон. Многие уже слышали разговоры о Big Data, но сходу не так просто разобраться, что это такое и где оно требуется. Термин «Большие данные» сейчас не обозначает что-то конкретное. Как правило, так принято определять целое направление инструментов и алгоритмов, предназначенных для работы с большими массивами упорядоченных и разрозненных данных в условиях постоянного роста их объема и изменения структура. Это сложная задача, и достаточно разносторонняя, поэтому не существует какого-то одного универсального инструмента для ее решения. Практические примеры использования «больших данных» Чтобы лучше понять, что такое Большие Данные, и где ее методы Далее …

Hadoop: практичное применение инструмента

hadoop

Hadoop – специализированный пакет алгоритмов и инструментов, предназначенных для массированной обработки информации. Его задача – работа с крупнейшими массивами данных, упорядоченных и неупорядоченных. Инструмент настолько эффективен, что достаточно широко используется в ряде алгоритмов поисковых систем и при построении ресурсоемких сайтов. Однако, Hadoop можно использовать и в гораздо более практичных и приближенных к повседневным задачам целях. Например, внедрить систему в своей компании для решения различных задач, связанных со структурированием и анализом имеющихся и поступающих данных. Суть Hadoop заключается в том, что этот пакет предполагает работу не на одном устройстве, а на целом кластере, каждая система в котором получает одну и ту же задачу. В результате объединения усилий кластера решение находится максимально быстро. Задачи, которые можно решить с помощью Hadoop Вариантов корпоративного Далее …

Без рубрики

11-13 сентября курс «Аналитика больших данных для менеджеров»

Расширенный тренинг для руководителей и собственников компаний, менеджеров проектов по большим данным и специалистов желающих получить полное представление о технологиях и трендах  в больших данных для понимания принципов аналитики больших данных, основ построения кластеров Hadoop, цифровой трансформации, Промышленного Интернета Вещей, машинного обучения и Data mining:ltv , компонентах экосистемы Hadoop и NoSQL, облачных вычислений, Data Lakes, DevOps, Agile, микросервисах, dockers & kubernets.     Related Posts:DSEC: Безопасность озера данных HadoopHDDE: Hadoop для инженеров данных20 проблем для Data Scientist, от которых не спасет CRISP-DMКак продавать проекты Больших данных

KSQL — для тех кто любит Kafka и не знает Java

KSQL — это движок SQL с открытым исходным кодом для Apache Kafka. Он обеспечивает простой, но мощный интерактивный SQL интерфейс для потоковой обработки на Kafka, без необходимости писать код на языке программирования, таком как Java или Python.  SELECT * FROM payments-kafka-stream WHERE fraud_probability > 0.8                                                                    KSQL поддерживает широкий спектр потоковых операций, включая фильтрацию данных, преобразования, агрегации, соединения, оконные операции и сессии. Он является масштабируемым, отказоустойчивым и позволяет в режиме реального времени удовлетворить потребности бизнеса в данных.  Теперь вы можете задаться вопросом, для чего я могу использовать KSQL? Вот несколько Далее …

Cloudera выпустила новый релиз Cloudera Enterprise 6.0

10 сентября 2018 г. компания Cloudera  выпустила новую платформу для построения решений Data Warehousing и Machine Learning  предназначенную для унификации контроля и управления длительными и  переходящими нагрузками в Public Clouds и центрах данных с испольованием нового решения Cloudera Altus.   Cloudera Enterprise 6.0 построенная поверх новой версии дистрибутива Apache Hadoop 3.0  добавляет ряд новых улучшений в  состав и характеристики компонент решения: Cloudera Altus Director — решение для управления несколькими высилительными кластерами и кластерами данных  в гибридном облаке. Новая версия Solr — полнотекстовый поисковый двиок с новыми аналитическими возможностями для текстового поиска Новая версия HBase — columnar data store Новая версии решения для управления и развертывания кластеров для Hadoop (Cloudera Manager) Новая версия Hive -инструмент для выполнения ELT преобразований данных с использованием Далее …

Новый курс по безопасности озера данных Hadoop

Знакомство с расширенными возможностями обеспечения безопасности озера данных под управлением Apache Ambari и Apache Ranger дистрибутива HortonWorks или Аренадата Hadoop.  На протяжении 3 дней практического обучения вы рассмотрите вопросы  установки и настройки эшелонированной защиты- безопасности  озера данных (Data Lake security) Hadoop под управлением дистрибутива Hadoop компании HortonWorks с использованием протоколов безопасности Kerberos, интеграция с  Active Directory или FreeIPA с поддержкой механизмов авторизации и аудита событий безопасности Apache Ranger, настройка защищенного периметра сети с поддержкой Single-Sign-On средствами Apache Knox Gateway.  Политики ограничения доступа Apache Ranger на уровне строк, колонок и  значений  с использованием Apache Atlas.  Использование технологии машинного обучения для распознавания инцидентов безопасности с использованием Apache Metron. Настройка опций безопасности для компонентов экосистемы Hadoop: Kafka, HDFS, YARN, Apache Spark, Hive, HBase, MapReduce.  Подробная программа курса на сайте «Безопасность озера данных Hadoop (HortonWorks HDP)» Комплексное предложение  по скидке на любые два курса Далее …

Конференция Больших Данных 2018

13 сентября 2018  в Москве пройдет 5я Практическая конференция по Большим Данным. В рамках программы конференции будут проведены три трека программ: Бизнес Технический Научный В форме чемпионата Big Data Hackathon среди специалистов в области Data Science будет предложенно  решить различные задачи на датасетах партнеров Big Data Conference В программе новые, неопубликованные ранее кейсы, обсуждение эффективности разных подходов и уроки для начинающих использовать большие данные для бизнеса, доклады посвященные техническим деталям реализации подходов Data Science, и научные доклады посвященные методам Data Mining, машинного и глубокого обучения(Machine Learning  и Deep Learning )и искусственного интелекта (Artificial Intelligence).  Подробнее ознакомиться с программой и зарегистрироваться на мероприятие можно на сайте bigdataconf.org. Related Posts:Как подготовить данные к моделированию: 5 операций…Зачем нужна очистка данных для Data Mining: 10…20 проблем для Data Scientist, Далее …

Доступна KNIME Analytics Platform 3.6

Вышла новая версия KNIME Analytics Platform 3.6 , в качестве интересных особенностей улучшена интеграция алгоритмов Deep Learning, добавлена поддержка H2O Sparkling Water, утилит-узлы: multi column dictionary Tagger numeric outlier node multi column expression node узлы для поддержки Git репозитория узел для поддержки работы с большими данными KNIME Workflow для  подключения к Apache Spark 2.3, Apache Hive, and Apache Hadoop Оригинал анонса вы можете найти по адресу KNIME Analytics Platform 3.6.0 Release notes .      Related Posts:DSEC: Безопасность озера данных HadoopCloudera выпустила новый релиз Cloudera Enterprise 6.0Радиочастотный интернет вещей в промышленности: как,…Оптимизация запросов JOIN в Apache HIVE