Методы обработки big data

Открытие программы для магистрантов "Лаборатория Big Data". Программа нацелена на подготовку специалистов в области программирования и анализа данных, способных как разрабатывать новые алгоритмы, так и реализовывать их с помощью самых современных технологий. При обучении по программе большое внимание будет уделено практическому применению полученных теоретических знаний, научно-исследовательской работе, в процессе которой будут решаться реальные научно-технологические задачи, возникающие при обработке больших потоков данных. При участии всех партнеров проекта состоится торжественное открытие и старт второго года программы. В рамках мероприятия запланированы выступления участников проекта, презентация программы, сессия вопросов и ответов с партнерами проекта и магистрантами прошлого года. Новосибирск, Николаева, д.

Поиск данных по Вашему запросу:

Дождитесь окончания поиска во всех базах.
По завершению появится ссылка для доступа к найденным материалам.

Содержание:

• Конкурс для магистрантов на программу обучения «Лаборатория Big Data»
• Большие данные
• Магистерская программа «Методы и инструменты обработки больших данных»
• Большие данные (big data), методы анализа, алгоритмы 2018
• IT.UA - home page
• Общее понятие BigData.
• Вы точно человек?
• Big Data: как не утонуть в океане информации

ПОСМОТРИТЕ ВИДЕО ПО ТЕМЕ: BigData изнутри: технологии и алгоритмы

Конкурс для магистрантов на программу обучения «Лаборатория Big Data»

Огромные потоки информации подчиняются новым правилам. Что изменилось в "мультипетабайтном" мире? Как большие данные меняют нашу деятельность? Лавина информации кардинально меняет ландшафт мира информационных технологий. Ее порождают 4. Сейчас никто даже не пытается работать со всеми этими данными одновременно. Но по мере увеличения пирога отдельные куски становятся больше. Когда пирог измеряется в зетабайтах, даже маленький кусочек становится весьма ощутимым.

Вот отрезвляющая статистика: один Твиттер добавляет 12 терабайтов данных каждый день, причем эти данные состоят только из текстовых сообщений длиной не более символов.

Работа с данными такого масштаба — это новый уровень, и многие достигают его самыми разными путями. Но все больше ощущается, что мы являемся свидетелями рождения новой проблемы, которая не похожа ни на что, известное до сих пор. Некоторые называют ее "большие данные" big data. Большинство людей, услышав слова " большие данные" или данные большого объема , представляют себе большие наборы данных; когда объемы данных достигают многих терабайтов и петабайтов, к их обработке необходим другой подход.

Алгоритмы, хорошо работавшие с меньшими наборами данных, часто медленны и недостаточно эффективны при обработке больших наборов данных, а кроме того, не существует бесконечной емкости, несмотря на все достижения в области средств хранения информации и управления ими. Но большой объем — это только первое измерение проблемы больших данных; двумя другими являются скорость и многообразие.

Скорость — это быстрота прироста, обработки и использования данных. Многие аналитические алгоритмы могут обрабатывать большие объемы информации, если позволить им работать всю ночь. Но если это нужно делать в режиме реального времени например, в области национальной безопасности или детского здравоохранения , ночная обработка сразу становится плохим вариантом. Многообразие означает возрастающий массив типов данных — аудио, видео, изображения, а также смесь информации, полученной из различных источников, например, данные о розничных сделках, текстовые сообщения, генетические коды.

Традиционные аналитические методы и методы работы с базами данных отлично справляются с обработкой данных, представленных в строках и столбцах и управляемых такими командами как select и join. Но многие артефакты, описывающие наш мир, либо нельзя втиснуть в строки и столбцы, либо непросто проанализировать программным обеспечением, зависящим от выполнения последовательности команд select, join и других реляционных команд. Объединив объем, многообразие и скорость, мы получим данные, работа с которыми требует такого уровня гибкости и изменчивости базы данных, которого трудно или невозможно достичь, используя только современные технологии.

Если данные меняются или меняется то, о чем вы хотите знать, либо вы хотите объединить данные с информацией, полученной из другого потока или хранилища данных, необходимо полностью изменить структуру хранилища.

При работе с большими данными мы часто сталкиваемся с растущими требованиями и множеством источников данных, среди которых далеко не все создаются нами и хотим иметь возможность менять выполняемое задание, а не дизайн базы данных".

Поскольку одних хранилищ и менеджеров традиционных баз данных часто недостаточно для работы с большими данными, многие организации адаптируют свои системы, чтобы справиться с "плохим поведением" данных.

Эти решения различаются между собой в зависимости от конкретного характера проблем, которые они пытаются решать — некоторые справляются с быстро растущим объемом информации, тогда как другие должны обрабатывать огромные объемы разнообразной информации. Кроме того, имеется возможность выявить некоторые общие стратегии и методики, которые либо уменьшают объем сохраняемой или обрабатываемой информации, либо обрабатывают ее с использованием более новых, высокопроизводительных технологий, предназначенных для работы в новых тяжелых условиях.

Одной из компаний, борющихся со всеми тремя V, является TerraEchos — ведущий поставщик систем скрытной разведки и сенсорных систем наблюдения, который использует потоковые данные для мониторинга секретного оборудования, национальных границ и утечек нефтепроводов. Интеллектуальная сенсорная система TerraEchos Adelos S4 сочетает акустические данные, поступающие от километровых массивов оптических сенсоров, с данными, поступающими от различных датчиков, таких как камеры наблюдения и спутники.

Этот огромный объем чрезвычайно разнообразных и быстро растущих данных иногда терабайты всего за несколько часов необходимо собрать, объединить с информацией, поступающей из других потоков, и проанализировать с ошеломляющей скоростью, чтобы найти злоумышленников, обнаружить сейсмические толчки или выявить аварии оборудования.

У нас нет возможности структурировать их и поместить в базу данных, поскольку нужно классифицировать их в течение секунд, — говорит главный исполнительный директор TerraEchos Алекс Филп Alex Philp. В TerraEchos первой жертвой этого почти подавляющего натиска данных стала парадигма "извлечение-преобразование-загрузка", которая десятилетиями доминировала в обработке данных: извлечение данных из источника, выполнение многочисленных затратных по времени операций для преобразования данных в строки и столбцы по предопределенной схеме, и, наконец, загрузка данных в хранилище.

Все чаще компании преобразуют и анализируют входящую информацию по мере ее поступления. Если она удовлетворяет определенным условиям например, если в аудиопотоке встречается образец, звучащий как приближающийся автомобиль , немедленно активизируется дополнительный анализ, а часто и другие действия по сбору или сохранению данных. Это по-прежнему огромный объем потоковых данных, но данный алгоритм реально сокращает информацию, которую нужно обработать и сохранить".

Для обработки входящего потока данных TerraEchos использует аналитические алгоритмы, специально разработанных для тех типов потоков данных, с которыми работает компания. IBM InfoSphere Streams анализирует входящие данные и распределяет вычислительную работу на несметное число процессоров, а его аналитические пакеты предназначены для работы с конкретными типами данных, такими как аудио и видео.

Например, один из видов анализа включает в себя строгий статистический анализ форм входящих сигналов для определения вероятной природы возможных угроз. Тенденция разработки на заказ специализированных аналитических алгоритмов обработки данных конкретных типов уже набирает обороты. Например, аналитические алгоритмы обработки текстовых данных уже используются для изучения огромных потоков твитов и электронных писем, генерируемых ежедневно, для поиска угроз терроризма или изменения восприятия продукта.

Система TerraEchos сочетает специализированную аналитику в данном случае от IBM InfoSphere Streams с усовершенствованной аппаратурой параллельной обработки, выполняющей миллионы одновременных быстрых вычислений над двоичными акустическими данными, получаемыми от тысяч датчиков.

Многие эксперты говорят, что эти технологии фильтрация и анализ данных на лету, использование специализированной аналитики, умеющей обрабатывать разнообразные данные в их "родном" формате, и больших массивов параллельных процессоров для работы с входящими данными скоро будут доминировать в сфере обработки данных, поскольку ИТ-сектор пытается справиться со специфичными проблемами обработки большого объема разнообразных данных, движущихся с огромными скоростями.

Общая картина такова, что компании, возможно, будут тратить меньше времени и денег на определение, очистку и организацию структуры данных и хранилищ данных. И наоборот, они будут тратить больше времени на выяснение того, как собрать, проверить и быстро использовать данные, так что потребуется приобретение этих навыков. В будущем вместо чтения данных, их преобразования и загрузки, мы будем просто загружать данные на как можно большей скорости и преобразовывать их при выполнении запросов.

Этот новый подход является более гибким, но он означает изменение нашего представления о данных. Он очень отличается от управления на основе традиционной реляционной модели". Что можно сделать, чтобы подготовиться к новым реалиям? Ниже перечислены навыки, о приобретении которых следует подумать:. Некоторые эксперты предсказывают, что ПО глубинного анализа данных, такое как BigSheets аналогичный электронным таблицам интерфейс, используемый в IBM InfoSphere BigInsights , сделает аналитику больших данных более доступной для ИТ-профессионалов и бизнес-аналитиков.

Освоение этих средств и их возможностей, вероятно, даст преимущества работникам разных ИТ-направлений. Многие программы, использующиеся для обработки больших данных например, Hadoop и MapReduce , написаны на Java, поэтому изучение этого языка программирования является важным навыком.

Если вы уже знаете Java, можете начинать работу с интерактивными учебниками или книгами по Hadoop. Различные партнерские программы уже исследуют сложные факторы, влияющие на лояльность клиентов, анализируя различные источники данных, такие как информация центров обработки звонков и Твиттер-фиды. Понимание использования различных источников данных и применения их в подобных бизнес-задачах станет более важным для специалистов разных областей, от маркетинга до ИТ. В основе аналитического ПО лежит статистика.

Знание основ распределений, выборки и статистической значимости поможет понять, что делать и как интерпретировать результаты. Наилучшее вложение — курс статистики маркетинга или бизнес-операций, который, скорее всего, принесет пользу немедленно.

Сила больших наборов данных во многом определяется сочетанием проприетарной информации например, данные о продажах, собранные компанией с открытыми источниками данных например, картографическая информация или правительственные данные. Простое знание того, какие данные доступны, часто может подсказать новые идеи полезных способов комбинирования этой информации. Несмотря на то, что хорошие методы обработки потоковой информации "в движении" являются важной составляющей решения многих проблем больших данных, простая обработка очень больших объемов данных в состоянии покоя может быть трудоемкой, особенно при их большом разнообразии.

Одним из подходов к эффективному решению широкого круга проблем являются массовые параллельные вычисления на относительно недорогом оборудовании. Например, аналитическое ПО IBM InfoSphere BigInsights основано на проекте с открытыми исходными кодами Apache Hadoop, но использует свою собственную файловую систему и добавляет другие проприетарные технологии.

Hadoop — это Java-инфраструктура, поддерживающая распределенные приложения, которые используют большие объемы данных, и позволяющая им выполнять работу на тысячах процессорных узлов и обрабатывать петабайты данных. Оптимизированная для последовательного чтения больших файлов она автоматически поддерживает репликацию и восстановление данных. Даже если на каком-то процессоре происходит авария, данные реплицируются и обработка продолжается без прерывания или потери результатов вычисления, что делает всю систему отказоустойчивой и способной очень быстро сортировать терабайты данных.

Для достижения приемлемой скорости и масштабируемости Hadoop использует MapReduce, простую, но мощную инфраструктуру параллельных вычислений. MapReduce разбивает проблему на миллионы параллельных вычислений на фазе отображения Map , генерируя поток пар ключ-значение.

Затем MapReduce смешивает выходные данные отображения по ключу и выполняет еще одно параллельное вычисление с выходными данными распределенного отображения, записывая результаты вычислений в файловую систему на фазе сокращения Reduce вычислений. Например, при обработке больших объемов транзакций продаж для определения количества проданных товаров Hadoop выполнит операцию Map для каждого блока или файла, содержащего транзакции, добавит количество всех товаров, проданных в каждой транзакции, и "сократит" информацию при возврате ответа.

Поскольку эта технология проста в освоении и использовании она основана всего на двух действиях — Map и Reduce , Hadoop-системы используются для решения разнообразных задач, в частности, в социальных сетях. Некоторые обозреватели предсказывают хранилищам данных судьбу телефонов с дисковым набором номера, но слухи о кончине хранилищ данных сильно преувеличены. По словам Дойча хранилища данных будут продолжать играть важную роль на многих предприятиях. Их все чаще будет использовать другое ПО с целью выявления взаимосвязей данных, которые затем можно будет использовать для обработки входящих потоков данных на лету.

Например, Дойч говорит, что когда исследователи университета University of Ontario Institute of Technology впервые использовали программное обеспечение мониторинга потока данных, получаемых из отделений для новорожденных, они искали образцы в неструктурированных данных, которые могли бы предсказать ухудшение или улучшение состояния младенцев. Они начали анализировать информацию о каждом младенце, включая аудиозаписи, частоту сердцебиений и другие показатели, и случайно выделили корреляцию между образцами в аудио записях плача ребенка и началом недомогания новорожденного несколько часов спустя.

Эти открытия были использованы при мониторинге новых потоков данных для обнаружения изменений в плаче ребенка и раннего предупреждения врачей и медперсонала о предстоящих проблемах.

Способность анализировать огромные объемы разнообразных данных из хранилищ привела к обнаружению закономерностей, и это изменило способ мониторинга новых входящих потоков данных. По мере роста наборов данных и уменьшения времени, выделяемого на их обработку, необходимо искать все более инновационные технологии, чтобы помочь организациям в том, с чем им придется столкнуться в управляемом данными будущем.

Простое изменение способа представления данных может потребовать много времени. Ясно одно — новые способы обработки больших данных ускоряются почти так же быстро, как и поток информации, направляемый к ним. Как говорит Филп: "Я чувствую, что занял место в первом ряду революции". Войдите или зарегистрируйтесь для того чтобы оставлять комментарии или подписаться на них. Укрощение больших данных.

Лиза K. Стэплтон Опубликовано Комментарии Войдите или зарегистрируйтесь для того чтобы оставлять комментарии или подписаться на них.

Подпишите меня на уведомления к комментариям. Applied Analytix, Inc. Fourth Millennium Technologies. Informix Conference. Melissa Data. Niteo Partners. Quest Software. Relational Architects International.

Safari Books Online.

Большие данные

Главная Перечень курсов Обработка больших объемов структурированной и неструктурированной информации из различных источников Big Data. Обработка больших объемов структурированной и неструктурированной информации из различных источников Big Data. Код курса: F. PBD Длительность: 2 д. Цена: 40 Р Описание курса Рекомендуемая схема обучения.

Магистерская программа «Методы и инструменты обработки больших данных»

Big data надолго останется среди востребованных информационных технологий. Практически непрерывно потоки информации генерируют компании в сфере финансов, телекоммуникаций, электронной коммерции. Подобный бизнес нуждается в технологических решениях, которые помогут эффективно собирать, хранить и использовать большие объемы данных. Это одна из причин, почему в ближайшие годы спрос на профессионалов в big data будет только расти. Принято считать, что объем big data начинается с терабайта, так как такое количество данных уже сложно хранить и обрабатывать в реляционных системах. Есть и другие критерии, которые объясняют, почему потребовались новые методы для работы с большими данными. Большие данные чаще всего состоят из неструктурированной информации, которая может поступать из нескольких источников в виде разных по формату данных видео и аудиофайлы, текст, изображения и др. Технологии big data позволяют обрабатывать разнородные данные одновременно.

Большие данные (big data), методы анализа, алгоритмы 2018

Мой коллега Рафаэль Григорян eegdude недавно написал статью о том, зачем человечеству потребовалась ЭЭГ и какие значимые явления могут быть зарегистрированы в ней. Сегодня в продолжение темы нейроинтерфейсов мы используем один из открытых датасетов, записанных на игре, использующей механику P, чтобы визуализировать сигнал ЭЭГ, посмотреть ст Netflix опубликовали фреймворк на Python для создания и управления data science проектов. Metaflow представляет собой API к инфраструктуре для запуска ML пайплайнов: от прототипирования до внедрения в продукт. Библиотека была изначально разработана в Netflix для решения внутренних data science задач компании.

IT.UA - home page

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 28 декабря , печатный экземпляр отправим 1 января. Автор : Веретенников Александр Валерьевич. Рубрика : Информационные технологии. Дата публикации :

Общее понятие BigData.

Описание Алирокумаб относится к фармакологической группе моноклональных антител. Данный препарат используется в терапии гиперхолестеринемических состояний у пациентов с серьезными заболеваниями Решение Совета Евразийской экономической комиссииот 3 ноября г. Вход Регистрация. Все Врачам Пациентам Вики Форум. Везде Акушерство и гинекология Эндокринная гинекология Педиатрия Инфекционные болезни Вопросы врачу Вакцинопрофилактика Терапия Кардиология Неврология Дерматология и венерология Эндокринология Хирургия Оториноларингология Онкология Генетика Психотерапия, психиатрия, наркология, сексология Частная медицинская практика Поиск работы Медицинское право Обсуждение статей Медицинские ссылки Разное Организация здравоохранения Другие медицинские вопросы Туберкулез.

Вы точно человек?

В был определен принцип 3-х V velocity, volume, variety. В году в популярном журнале Nature вышла статья, обозревающая тенденцию увеличения объема неструктурированных данных, названных Big Data. Активное употребление термина, по данным Google Trends, началось в году.

Big Data: как не утонуть в океане информации

ВИДЕО ПО ТЕМЕ: За нами идет слежка. Big data. Артур Хачуян

В современной экономической теории одним из важных факторов производства является информация. На сегодняшний день информация рассматривается как ресурс всех экономических процессов. Она может являться как предметом, так и средством труда, а ее многофункциональность и возможность неограниченного использования объясняет ееценность как ресурса. В связи с этим введем понятие информации как фактора-ресурса.

Размер больших данных в г. Термин большие данные относится к таким данных, которые связаны с высокой изменчивостью источников данных, сложностью взаимосвязей и трудностями удаления и изменения отдельных записей. Большие данные это большой объем, высокая скорость поступления и выбытия данных и большое разнообразие типов данных и типов источников данных модель "3Vs" Gartner Большие данные это данные больших размеров, высокой изменчивости, и большого разнообразия, для которых требуются новые способы обработки. Такая обработка может привести к улучшению методов принятия решений, поиска закономерностей и оптимизации процессов - Gartner. Компьютерные данные от наследуемых систем События сообщения, обычно в реальном времени Неструктурированные данные речь, аудио, видео Социальные данные блоги, твиты, соц. Теперь это можно сделать за 1 неделю.

Большие данные чаще всего неструктурированные, и для их обработки нужны особые алгоритмы. Хранение и анализ информации осуществляется на большом количестве серверов высокой производительности. Ключевой технологией является Hadoop, с открытым исходным кодом. Так как количество информации со временем будет только увеличиваться, то сложность состоит не в том, чтобы получить данные, а в том как их обработать с максимальной пользой.