Наука о данных, большие данные
Заявки по теме
- Как добавить процессам интеллекта
- Умный «фейс-контроль»: алгоритмы машинного обучения для эффективного кэширования данных на SSD
- Data Science и ТРИЗ: пересечения? взаимодействие?! инсайты!
- Структурное представление результатов поиска путей с контекстно-свободными ограничениями в графе
- Машинное обучение в электронной коммерции – практика использования и подводные камни
- BigData – «нефть» эпохи цифровой трансформации
- Применение машинного обучения по ансамблю решающих правил для вычисления прогноза дополнительного КИН
В широком смысле о «больших данных» говорят как о социально-экономическом феномене, связанном с появлением технологических возможностей анализировать огромные массивы данных, в некоторых проблемных областях — весь мировой объём данных, и вытекающих из этого трансформационных последствий.
С точки зрения информационных технологий в совокупность подходов и инструментов изначально включались средства массово-параллельной обработки неопределённо структурированных данных, прежде всего, системами управления базами данных категории NoSQL, алгоритмами MapReduce и реализующими их программными каркасами и библиотеками проекта Hadoop. В дальнейшем к серии технологий больших данных стали относить разнообразные информационно-технологические решения, в той или иной степени обеспечивающие сходные по характеристикам возможности по обработке сверхбольших массивов данных.
Кураторы темы
Константин Быченков
CEO, Aligned Research Group LLC
Быченков Константин Владимирович, родился в 1975 году. В 1997 окончил Самарский Государственный университет, факультет математики. Имеет более 20 лет успешного опыта работы на высокотехнологичных рынках в России и США.
Область интересов: обработка изображений и компьютерное зрение, биоинформатика.
Дженнифер Трелевич
Директор Отдела риска и рыночных данных, ТехЦентр Дойче Банка
Дженнифер Трелевич является Директором Отдела риска и рыночных данных в ООО «ТехЦентр Дойче Банка». Ранее она работала Руководителем Экспертного управления Фонда «Сколково», Заместителем Технического Директора по социальным продуктам в Mail.Ru, Техническим Директором в Google-Russia и Директором Лаборатории систем и технологий IBM EE/A. Дженнифер активно участвует в развитии профессиональной деятельности, занимая пост Президента общества менеджмента технологий и инженерии международной организации IEEE. Она получила докторскую степень по анализу сигналов в Государственном университете штата Аризона, а также степень магистра по математическому анализу. Дженнифер имеет ряд публикаций в международных рецензируемых журналах и печатных изданиях и 28 технологических патентов в разных странах.
