Почему вам не помешает изучить каждый открытый курс машинного обучения?

открытый курс машинного обучения

Что такое открытый курс машинного обучения, и зачем он может понадобиться вам? Под данным термином обычно подразумевается предоставление свободного доступа к набору структурированных материалов. Человек, изучивший их, получает новые или углубляет существующие знания. Он получает возможность приобрести дополнительные навыки. Это поспособствует личностному, профессиональному, а также карьерному росту. Машинное обучение – востребованная отрасль знаний, в которой сейчас наблюдается огромный дефицит компетентных специалистов. Это связано с тем, что само направление в данный момент находится на этапе становления. И у вас есть шанс стать у его истоков, получить фору перед другими специалистами. Это поможет построить головокружительную карьеру. На начальном этапе освоения новой для себя темы даже не нужно за что-то платить, ведь можно использовать возможности общедоступных, открытых курсов машинного обучения. Структура курсов Как Далее …

С чего начинать Big Data обучение?

big data обучение

В современных реалиях Big Data обучение и получение соответствующей специализации может стать трамплином для головокружительного карьерного роста. Абсолютно все цифровые процессы генерируют массу данных. Эта информация используется в самых разнообразных целях. Она нужна для анализа, сведения статистики, прогнозирования и решения множества других задач. Поэтому важно делать информационные массивы максимально управляемыми. Это означает, что нужно обеспечить возможность оперативного взаимодействия с большими данными. За последние годы все крупнейшие компании создали тысячи рабочих мест для специалистов в сфере обработки и взаимодействия с Big Data. И этот процесс становится все более массовым. В среднесрочной перспективе как минимум одна подобная должность будет в каждой более-менее крупной организации, поэтому обучение работе с Big Data следует начинать уже сейчас, если не хочется упустить великолепный шанс. Главные направления Далее …

Почему полезно пройти курсы по машинному обучению

курсы по машинному обучению

Если вы работаете с компьютерами и большими массивами информации, курсы по машинному обучению или повышению квалификации вам точно не помешают. Почему? Потому, что это направление стремительно становится популярным и востребованным. Искусственный интеллект из экспериментальной технологии как-то незаметно превратился в повседневный инструмент. Точнее, вот-вот таковым станет. Машинное обучение представляет собой комплекс инструментов, направленных на совершенствование способности компьютера к самостоятельному анализу данных и выполнения с ними определенных операций. Человек, владеющий этими инструментами, сейчас гарантированно превращается в востребованного специалиста. Это совершенно новое направление в IT, которое уже в среднесрочной перспективе станет массовым. Способы анализа данных Научить систему самостоятельно анализировать данные и принимать решения можно двумя способами: По прецедентам. Технология базируется на выявлении в данных разных закономерностей. Основываясь на них искусственный интеллект знает, что Далее …

Представителям каких профессий не помешает пройти курсы по Big Data?

курсы по big data

Big Data – современное развитие науки о данных, появившейся примерно в середине шестидесятых годов прошлого века. Сейчас существует масса профессий, специалисты которых должны разбираться в Больших Данных. Кто-то должен быть экспертом в этой отрасли. Кому-то достаточно просто знать, что это такое. В любом случае, если вы работаете в информационной сфере и видите проводимые по Big Data курсы – записывайтесь. Это может оказаться интересным, и точно окажется очень полезным для карьерного роста. Что такое Big Data? Big Data – набор знаний, инструментов и методов обработки больших информационных массивов. Этим термином сейчас определяется целая область деятельности. Что не удивительно, ведь с большими объемами данных приходится сталкиваться буквально везде. Информационные технологии, биржевая деятельность, маркетинг, мобильная связь и многое другое. Даже работа с архивами Далее …

Большие данные (Big Data): сферы применения технологии

большие данные

Big Data или Большие Данные – совокупность технологий и инструментов, призванных решить проблему операций с большими информационными массивами. Причем значительно сокращаются проблемы не только с неструктурированными, но и структурированными данными. Проблема обработки крупных и часто хаотичных информационных пакетов зародилась в IT-сфере. С ростом компьютеризации общества и всех сфер его деятельности, данная проблема стала почти всеобщей. Чтобы решить ее, был разработан пакет инструментов, получивший общее название «Большие Данные». Он позволяет структурировать информационные массивы, изменять их в зависимости от необходимости, искать закономерности, осуществлять прогнозирование, находить отдельные данные и категории данных по заданным критериям, а также выполнять многие другие операции. Где применяются технологии Больших Данных? Если у вас есть большой массив информации, быстро и эффективно работать с ней можно только используя инструментарий Big Далее …

Машинное обучение: наглядные примеры применения

Машинное обучение

Если говорить об уровне совершенства современных программ и программируемых систем, то наиболее наглядно его показывает машинное обучение. Это активно разрабатываемый сейчас класс алгоритмов и методов работы искусственного интеллекта, подразумевающий не просто решение системой задач, а ее самостоятельный поиск верного направления на основе анализа и консолидации подобных задач, решение для которых уже найдено. На первый взгляд способность программ самостоятельно обучаться кажется фантастикой, однако, сейчас машинное обучение уже является достаточно распространенной и широко используемой технологией. Сферы применения Вот только некоторые общеизвестные варианты использования методик машинного обучения: сайт YELP, где технология используется для автоматизации классификации изображений; PINTEREST – курирование и повышение качества поиска контента; FACEBOOK – автоматическое самообучение многочисленных чатботов; TWITTER – автоматическое построение новостных лент пользователей; GOOGLE – самообучение нейронных сетей; EDGECASE Далее …

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 …

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 …

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 …