Наука о данных или Data Science становится все более популярной в современном мире, особенно среди компаний. Различные университеты и курсы по Data Science готовят высококлассных профессионалов в этой сфере. Все благодаря тому количеству информации, которое компании получают практически безостановочно: потоки информации о пользовательском поведении, предпочтениях, данных о покупках и т.д. Такое количество разнообразной информации трудно проанализировать с помощью традиционных методов и компьютеров и ее называют большими данными или big data.

Не будет преувеличением сказать, что большие данные занимают главенствующую роль в науке о данных, потому что вывод сделанный с помощью анализа данных, может ответить на любой сложный вопрос.

Давайте рассмотрим подробнее о данных, их типах и другую полезную информацию.

Два типа данных

Существует два типа данных — традиционные данные и большие данные.

Традиционные данные — это не научный термин, а понятие, которое используется для различия между этим видом данных и big data.

Традиционные данных хранятся в базах данных, которые содержат структурированные таблицы с текстовой, цифровой и другой информацией. Один компьютер может с легкостью управлять таким видом данных.

Традиционные данные могут поступать из разных источников. Как правило, это бывают данные о пользователях и клиентов, например, информация о слушателях курсов по Data Science: полное имя, адрес, контактная информация, количество посещений, или обращений в сервисный центр и пр.

В свою очередь, большие данные намного превосходят в количестве традиционные данные. Такой тип данных распределяется между компьютерами, но big data очень трудно использовать эффективно. Мы получаем большие данные из совершенно разных источников — социальных сетей (Facebook, Twitter, LinkedIn, Quora и т.д), финансов, мобильных телефонов, курсов и других ресурсов.

Основные виды больших данных

1. Структурированные данные

Когда данные структурированные, это значит, что они хранятся, извлекаются, или могут быть использованы в определенном формате. Например, информация о студенте курсов по Data Science может содержаться в базе данных в виде таблицы и содержать такую информацию, как имя, возраст, контактный номер телефона, адрес и т.д.

2. Неструктурированные данные

Такой вид данных трудно категоризировать или структурировать. Неструктурированные данные не имеют определенной формы. Они могут храниться в виде текста или мультимедийных файлов. Например, электронные письма, текстовые документы, презентации, видео — отличные примеры неструктурированных данных.

80%-90% информации, которую получают компании — это неструктурированные данные.

3. Слабоструктурированные (полуструктурированные) данные

Такой тип данных включает в себя два типа — структурированные и неструктурированные данные, которые нельзя категоризировать, но которые имеют некоторые определенные свойства: например, тэги, которые можно проанализировать.

Три главные особенности больших данных

Большие данные имеют три особенности:

Разнообразие

Структурированные, неструктурированные и слабоструктурированные данные могут быть разных форматов — числа, текста, видео, аудио, электронных сообщений, постов в социальных сетях и других форматов.

Скорость

Большие данные постоянно увеличиваются. Например, пользователи создают все новые и новые посты в социальных сетях, тем самым увеличивая и ускоряя поток получаемой информации.

Объем

Мы получаем данные из разных источников — с площадок электронной торговли (например, Amazon, eBay), социальных сетей (Facebook, Instagram, Pinterest, курсов и т.д). Таким образом, у нас в распоряжении терабайты, петабайты и эксабайты данных.

Исходные данные — это тип больших данных, которые бывают разной формы, например, в форме опросников, куки веб сайтов, информации о пользовательском поведении. Такая информация должна быть преобразована в понятный формат для дальнейшего анализа.

1. Маркировка классов

Этот вид обработки данных подразумевает “маркировку” информации в зависимости от ее категории, например, маркировка по категориям чисел, текста или цифровых изображений.

2. Очистка данных

Такой вид данных также используется для организации обработки информации. Например, “очистка” данных от несоответствий — пропущенные значения или ошибки в тексте.

3. Распределение данных

Не все данные идеальны. Некотороая информация может быть представлена в неравных значениях. Для таких случаев, мы используем методы распределения данных. Например, мы можем извлечь равное количество значений для каждой категории для дальнейшего их анализа.

4. Перетасовка данных

Мы перетасовываем карты для того, чтобы избежать повторений. Такой же процесс мы используем и для данных. Мы “перетасовываем” информацию для того, чтобы предотвратить любой элемент предвзятости в информации.

5. Маскировка данных

Компании заботятся о приватности своих клиентов. Поэтому процесс маскировки данных помогает корпорациям проанализировать информацию без ущерба для их покупателей, но с возможностью дальнейшего анализа. Исходные данные “маскируются” с помощью фальшивой и произвольной информации.

Большие данные в IT

Большие данные используются в абсолютно разных индустриях — IT, здравоохранении, финансах, образовании, электронной коммерции, производстве, сфере развлечений и т.д.

Единственная индустрия которая получает наибольшую пользу с помощью больших данных — это IT. Эта индустрия активно использует науку о данных, которая эффективно совмещает в себе разные методы извлекающие пользу из больших данных. Например, повсеместно используются искусственный интеллект, машинное обучение и различные современные технологии и системы.

Большие данные будут увеличиваться. И дальше с еще большей скоростью. Поэтому профессионалы, которые обладают обширными знаниями и навыками в сфере больших данных, будут очень востребованы среди компаний по всему миру.

Самый лучший способ узнать о больших данных подробнее и стать профессионалом в данной сфере — это записаться на курсы по Data Science. Если вы заинтересовались и хотите узнать все детали — свяжитесь с нами и мы предоставим вам все необходимую информацию по курсам Data Science в Киеве.

Leave a Reply