Data Analysis / Big Data

Аналитик данных: обзор профессии и курса от MDS Разобрали профессию аналитика данных: в каких задачах он нужен, какие инструментами пользуется для работы, и рассказали, где можно их изучить. Читать: «Аналитик данных: обзор профессии и курса от MDS» #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

Курсы по Big Data, включая онлайн-обучение для аналитиков больших данных Самые лучшие курсы по Big Data. В предложенной подборке актуальные варианты обучения от проверенных школ, а так же рейтинги и цены на курсы для аналитиков Big Data Читать: «Курсы по Big Data, включая онлайн-обучение для аналитиков больших данных» #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

Байесовские А/Б-тесты: связь с p-значениями Показана численная близость -значений -теста, -теста и -критерия Манна-Уитни в А/Б-тестах вероятностям лучшей группы байесовских моделей. Соотношения выполняются несмотря на различия в определениях. Читать Читать: https://habr.com/ru/articles/987764/ #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

От университета к дата-сайенс в МТС за год: как я проходил обучение в Школе аналитиков Максим Коновалов расскажет, как стал Data Scientist в МТС, пройдя школу аналитиков данных МТС и стажировку. Читать: «От университета к дата-сайенс в МТС за год: как я проходил обучение в Школе аналитиков» #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

Кем стать: дата-сайентистом, аналитиком, инженером данных или ML Специализации в Data Science — дата-сайентист, аналитик, дата-инженер, ML-инженер. Кем стать. Читать: «Кем стать: дата-сайентистом, аналитиком, инженером данных или ML» #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

Identifying the Top 10 Failures in the Process of Monitoring Your Software Application Look at ten mistakes that companies often make when monitoring applications, and give professional advice on how to avoid them. Читать: «Identifying the Top 10 Failures in the Process of Monitoring Your Software Application» #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

Утвердить методологию DWH, практическое руководство для менеджмента Статья о создании процессов управления данными, о том, какие фундаментальные вопросы следует прояснить на старте, какую методологию стоит утвердить от технических специалистов менеджменту направления data. Читать: https://habr.com/ru/articles/987562/ #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

Анатомия данных: как устроено управление информацией Объем информации растет, но без системного подхода данные превращаются в шум. Разбираемся, как в компаниях структурируют, анализируют и защищают данные, чтобы они работали на бизнес, а не создавали хаос. Читать: «Анатомия данных: как устроено управление информацией» #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

От университета к дата-сайенс в МТС за год: как я проходил обучение в Школе аналитиков Максим Коновалов расскажет, как стал Data Scientist в МТС, пройдя школу аналитиков данных МТС и стажировку. Читать: «От университета к дата-сайенс в МТС за год: как я проходил обучение в Школе аналитиков» #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

Хроники Valkey: сайдкары, операторы и один очень упрямый кластер Привет! Меня зовут Никита Кречетов, я работаю в команде Datawave в юните DBA в Авито. В этой статье рассказываю, как мы перевели полторы тысячи инстансов Redis на Valkey Cluster, как отказались от ручного решардирования и что это дало разработчикам и бизнесу. Материал будет полезен инженерам, которые ищут практичный опыт миграции на новые базы данных. Читать: https://habr.com/ru/companies/avito/articles/978590/ #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

Comparing Cloudwatch and Grafana: Unveiling the Power of Cloud Monitoring Talk about Cloudwatch and Grafana tools and find out which is better for your specific needs in this comprehensive comparison. Читать: «Comparing Cloudwatch and Grafana: Unveiling the Power of Cloud Monitoring» #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

Почему дата-сайентисту нужны ещё и графы Разбираемся, что это такое, в анализе каких данных они нужны. А также рассматриваем, в каких задачах найдётся применение теории графов. Читать: «Почему дата-сайентисту нужны ещё и графы» #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

Кручу-верчу, обмануть хочу: как испортить картинку, чтобы нейросеть стала умнее Главной проблемой при обучении нейросетей остаётся нехватка качественной информации. Всем моделям глубокого обучения может потребоваться большой объём данных для достижения удовлетворительных результатов. Для успешного обучения модели данные должны быть разнообразными и соответствовать поставленной задаче. В противном случае пользы от такой сети будет мало. Хорошо известно, что нехватка данных легко приводит к переобучению. Но вот беда, трудно предусмотреть и собрать данные, которые покрывали бы все ситуации. Допустим, вы хотите научить систему находить на фото конкретную кошку. Вам потребуются снимки этого животного в самых разных позах — будь то сидя, стоя или обдирающей диван. А если требуется распознавать кошек в принципе, то вариантов становится в разы больше. Видов кошек в природе тысячи, они все разных цветов и размеров. Почему это важно? Представьте, что наш набор данных может содержать изображения кошек и собак. Кошки в наборе смотрят исключительно влево с точки зрения наблюдателя. Неудивительно, что обученная модель может неправильно классифицировать кошек, смотрящих вправо. Поэтому всегда нужно проверять свою выборку на разнообразие. Если данные не подходят под реальные условия, то и задачу решить не получится. Что делать, если у нас дефицит данных? Читать: https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/985934/ #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

Лучшие курсы по анализу данных для начинающих с нуля — онлайн обучение Data Analyst Лучшие курсы для аналитика данных: рейтинг актуальных обучающих программ. Подборка онлайн-обучения профессии Data Analyst с нуля и для специалистов с опытом Читать: «Лучшие курсы по анализу данных для начинающих с нуля — онлайн обучение Data Analyst» #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

Кем стать: дата-сайентистом, аналитиком, инженером данных или ML Специализации в Data Science — дата-сайентист, аналитик, дата-инженер, ML-инженер. Кем стать. Читать: «Кем стать: дата-сайентистом, аналитиком, инженером данных или ML» #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

Как настроить интеграцию между Great Expectations и Impala для работы с большими данными Рассказываем, как мы заставили GX подружиться с Impala. Читать: «Как настроить интеграцию между Great Expectations и Impala для работы с большими данными» #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

Процедурное SQL-расширение в Lakehouse-платформе – новые возможности для работы с данными Вас приветствует команда Data Sapience, и в сегодняшней публикации мы расскажем о реализации процедурного расширения для работы с MPP-движками Lakehouse-платформы данных Data Ocean Nova, которое стало доступным для пользователей. В материале пойдет речь о возможностях, применимости и сценариях использования процедурного языка в аналитической платформе данных и примеры реализации решения типовых задач. Читать: https://habr.com/ru/companies/datasapience/articles/987006/ #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

Почему Data Office – не модный термин, а новая карьерная возможность Потребность в специалистах по Data Office растёт. В статье рассказали, кто эти люди — и как устроена сфера в целом. Читать: «Почему Data Office – не модный термин, а новая карьерная возможность» #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

Big Data в 2025: Как изменились технологии работы с данными и что нас ждет дальше? Big Data в 2025. Показываем основные технологии работы с большими данными. Рассматриваем пошаговую инструкцию ✔ Tproger Читать: «Big Data в 2025: Как изменились технологии работы с данными и что нас ждет дальше?» #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы

Лучшие курсы по анализу данных для начинающих с нуля — онлайн обучение Data Analyst Лучшие курсы для аналитика данных: рейтинг актуальных обучающих программ. Подборка онлайн-обучения профессии Data Analyst с нуля и для специалистов с опытом Читать: «Лучшие курсы по анализу данных для начинающих с нуля — онлайн обучение Data Analyst» #ru @big_data_analysis | Другие наши каналы