Data Analysis / Big Data — канал, где собираются лучшие материалы по анализу данных и работе с большими данными. А значит и на русском языке, и на английском.
Сбор, хранение, обработка, очистка, анализ, визуализация данных, статистика, построение предиктивных моделей, использование этих знаний на практике — обо всём этом читайте в канале: @big_data_analysis
Сбор, хранение, обработка, очистка, анализ, визуализация данных, статистика, построение предиктивных моделей, использование этих знаний на практике — обо всём этом читайте в канале: @big_data_analysis
Почему PropTech — это новый FinTech? Зачем недвижимости технологии
PropTech — digital-проекты на рынке недвижимости, задача которых — создание удобной и благоприятной среды вокруг зданий, домов и квартир.
Читать: Почему PropTech — это новый FinTech? Зачем недвижимости технологии
PropTech — digital-проекты на рынке недвижимости, задача которых — создание удобной и благоприятной среды вокруг зданий, домов и квартир.
Читать: Почему PropTech — это новый FinTech? Зачем недвижимости технологии
Tproger
Почему PropTech — это новый FinTech? Зачем недвижимости технологии
PropTech — digital-проекты на рынке недвижимости, задача которых — создание удобной и благоприятной среды вокруг зданий, домов и квартир.
A complete guide to installing TensorFlow on M1 Mac with GPU capability
One of the major innovations that come with the new Mac ARM M1-based machines is CPU, GPU and deep learning hardware support on a single chip, unlike the older-intel based chips.
This article will discuss how to set up your Mac M1 for your deep lear...
Read: https://davidakuma.hashnode.dev/a-complete-guide-to-installing-tensorflow-on-m1-mac-with-gpu-capability
One of the major innovations that come with the new Mac ARM M1-based machines is CPU, GPU and deep learning hardware support on a single chip, unlike the older-intel based chips.
This article will discuss how to set up your Mac M1 for your deep lear...
Read: https://davidakuma.hashnode.dev/a-complete-guide-to-installing-tensorflow-on-m1-mac-with-gpu-capability
David Akuma
a-complete-guide-to-installing-tensorflow-on-m1-mac-with-gpu
how to set up your Mac M1 for your deep learning project using TensorFlow
[Scala Spark 001] - Word Count Program
Get Data: https://github.com/AlexNgan/Library-Database/blob/master/Books.txt
TIP:
Get AbsolutePath of Current Working Directory:
val a = new java.io.File(".").getAbsolutePath()
Set File path:
val book_path:String = "/learning/data/books"
val book_f...
Read: https://kaushl.hashnode.dev/scala-spark-001-word-count-program
Get Data: https://github.com/AlexNgan/Library-Database/blob/master/Books.txt
TIP:
Get AbsolutePath of Current Working Directory:
val a = new java.io.File(".").getAbsolutePath()
Set File path:
val book_path:String = "/learning/data/books"
val book_f...
Read: https://kaushl.hashnode.dev/scala-spark-001-word-count-program
GitHub
Library-Database/Books.txt at master · AlexNgan/Library-Database
This is a Java project designed to act as a rudimentary database system for a library. - Library-Database/Books.txt at master · AlexNgan/Library-Database
Как внедрить информационную систему управления проектами, чтобы она «взлетела»?
Если вы приняли решение внедрить систему управления проектами – а особенно, если вы делаете это впервые, то наверняка задаетесь вопросом: как сделать все правильно, минимизировать ошибки, прийти именно к тому результату, который ожидаете?
Прежде всего, нужно понимать, что внедрение информационной системы управления проектами (ИСУП) существенно отличается от внедрения других классов информационных систем. Если вы внедряете, например, систему биллинга, или финансового учета или систему управления складом – то ваше внедрение в некотором смысле обречено на успех. В определенный момент возврат к прежним инструментам становится невозможным, а без использования нового инструмента бизнес попросту остановится. В итоге внедренная система будет работать, даже если процессы настроены не оптимально, и дефекты латаются на ходу.
С ИСУП все не так однозначно: эффекты от внедрения наступают далеко не сразу, видны не на всех уровнях управления, в умах пользователей возникают сомнения, а нужно ли это все, ведь работали как-то раньше, и неплохо работали.
Именно поэтому систему управления проектами недостаточно установить и настроить. Недостаточно даже обучить пользователей и написать для них инструкции. Что еще можно сделать, чтобы ваши усилия и деньги были потрачены не зря, обсудим ниже.
Читать: https://habr.com/ru/post/655401/?utm_campaign=655401
Если вы приняли решение внедрить систему управления проектами – а особенно, если вы делаете это впервые, то наверняка задаетесь вопросом: как сделать все правильно, минимизировать ошибки, прийти именно к тому результату, который ожидаете?
Прежде всего, нужно понимать, что внедрение информационной системы управления проектами (ИСУП) существенно отличается от внедрения других классов информационных систем. Если вы внедряете, например, систему биллинга, или финансового учета или систему управления складом – то ваше внедрение в некотором смысле обречено на успех. В определенный момент возврат к прежним инструментам становится невозможным, а без использования нового инструмента бизнес попросту остановится. В итоге внедренная система будет работать, даже если процессы настроены не оптимально, и дефекты латаются на ходу.
С ИСУП все не так однозначно: эффекты от внедрения наступают далеко не сразу, видны не на всех уровнях управления, в умах пользователей возникают сомнения, а нужно ли это все, ведь работали как-то раньше, и неплохо работали.
Именно поэтому систему управления проектами недостаточно установить и настроить. Недостаточно даже обучить пользователей и написать для них инструкции. Что еще можно сделать, чтобы ваши усилия и деньги были потрачены не зря, обсудим ниже.
Читать: https://habr.com/ru/post/655401/?utm_campaign=655401
Хабр
Как внедрить информационную систему управления проектами, чтобы она «взлетела»?
А чего особенного именно в ИСУП? Если вы приняли решение внедрить систему управления проектами – а особенно, если вы делаете это впервые, то наверняка задаетесь вопросом: как сделать все правильно,...
👍1
Demand Forecasting Using Traditional and Contemporary Data Science
Dissatisfied with your demand forecasts? Instead of giving up on them completely, try reconsidering the methods you use. Here, we describe the approaches that will definitely work: traditional and contemporary data science.
Read: https://www.scnsoft.com/blog/demand-forecasting-with-data-science
Dissatisfied with your demand forecasts? Instead of giving up on them completely, try reconsidering the methods you use. Here, we describe the approaches that will definitely work: traditional and contemporary data science.
Read: https://www.scnsoft.com/blog/demand-forecasting-with-data-science
Scnsoft
Demand Forecasting Using Data Science
Dissatisfied with your demand forecasts? Instead of giving up on them completely, try reconsidering the methods you use. Here, we describe the approaches that will definitely work: traditional and contemporary data science.
NLP-инженер: чем он занимается и как помогает компаниям становиться умнее
NLP-инженер (NLP от англ. natural language processing) — специалист, обладающий компетенциями в сферах прикладной математики, лингвистики и разработки программного обеспечения. Сегодня предлагаем поближе познакомиться с профессией NLP-инженера, узнать об основных задачах и роли в компании. Помог разобраться в непростой теме Иван Харченко, руководитель математико-лингвистического отдела системы управления репутацией и медиа анализа «СКАН-Интерфакс».
Читать: https://habr.com/ru/post/656047/?utm_campaign=656047
NLP-инженер (NLP от англ. natural language processing) — специалист, обладающий компетенциями в сферах прикладной математики, лингвистики и разработки программного обеспечения. Сегодня предлагаем поближе познакомиться с профессией NLP-инженера, узнать об основных задачах и роли в компании. Помог разобраться в непростой теме Иван Харченко, руководитель математико-лингвистического отдела системы управления репутацией и медиа анализа «СКАН-Интерфакс».
Читать: https://habr.com/ru/post/656047/?utm_campaign=656047
Хабр
NLP-инженер: чем он занимается и как помогает компаниям становиться умнее
NLP-инженер (NLP от англ. natural language processing) — специалист, обладающий компетенциями в сферах прикладной математики, лингвистики и разработки программного обеспечения. Сегодня предлагаем...
Fueled by Oracle, SailGP is setting a new standard for the power of sports analytics
SailGP is a thrilling sailing championship using high performance F50 foiling catamarans. It’s also a groundbreaking opportunity for sports analytics because both the athletes and their equipment are producing tens of thousands of data points per second, all of which can be analyzed, utilized, and b...
Read: https://blogs.oracle.com/analytics/post/fueled-by-oracle-sailgp-is-setting-a-new-standard-for-the-power-of-sports-analytics
SailGP is a thrilling sailing championship using high performance F50 foiling catamarans. It’s also a groundbreaking opportunity for sports analytics because both the athletes and their equipment are producing tens of thousands of data points per second, all of which can be analyzed, utilized, and b...
Read: https://blogs.oracle.com/analytics/post/fueled-by-oracle-sailgp-is-setting-a-new-standard-for-the-power-of-sports-analytics
Oracle
Fueled by Oracle, SailGP is setting a new standard for the power of sports analytics
SailGP is a thrilling sailing championship using high performance F50 foiling catamarans. It’s also a groundbreaking opportunity for sports analytics because both the athletes and their equipment are producing tens of thousands of data points per second,…
Что в глубинах Data Lake? Строим архитектуру, укладываем слои, распределяем ответственность
Привет, Хабр! Меня зовут Григорий Коваль, я технический руководитель Core Data Lake центра Big Data МТС. Сегодня я расскажу о том, какие слои находятся внутри Data Lake, как построить архитектуру базы данных и чем распределенный Data Mesh-подход отличается от монолитного хранения данных.
Для создания Data Lake нужен итерационный подход – agile и все, что с этим связано. Еще необходимо правильно организовать работу команд, синхронизировать их распределить ответственность между участниками. Тогда получится прямая связь между пользователями и людьми, которые развивают витрины данных или домены. В этой статье поговорим о задачах, архитектуре и проблемах развития Data lake, а также обсудим способы решения возникающих проблем, специфику процессов и перспективы развития.
Читать: https://habr.com/ru/post/655779/?utm_campaign=655779
Привет, Хабр! Меня зовут Григорий Коваль, я технический руководитель Core Data Lake центра Big Data МТС. Сегодня я расскажу о том, какие слои находятся внутри Data Lake, как построить архитектуру базы данных и чем распределенный Data Mesh-подход отличается от монолитного хранения данных.
Для создания Data Lake нужен итерационный подход – agile и все, что с этим связано. Еще необходимо правильно организовать работу команд, синхронизировать их распределить ответственность между участниками. Тогда получится прямая связь между пользователями и людьми, которые развивают витрины данных или домены. В этой статье поговорим о задачах, архитектуре и проблемах развития Data lake, а также обсудим способы решения возникающих проблем, специфику процессов и перспективы развития.
Читать: https://habr.com/ru/post/655779/?utm_campaign=655779
Хабр
Виктор Кантор — об учебе в МФТИ, работе в ABBYY, Яндексе, МТС и о том, каким должен быть data scientist
В прошлом году директор центра Big Data МТС Виктор Кантор вошел в рейтинг Forbes самых перспективных россиян до 30 лет. Специально для блога МТС руководитель образовательного проекта MTC — МТС.Teta...
👍1
Enterprise Class Hadoop, the Best Tool for Mining Data
This is a special contributed post by Charles Zedlewski (@zedlewski), VP of Products at Cloudera, about Oracle's and Cloudera's joint work in bringing enterprise-grade Hadoop to the corporate computing environment. Strata + Hadoop World in Singapore is just around the corner and we were reminded abo...
Read: https://blogs.oracle.com/bigdata/post/enterprise-class-hadoop-the-best-tool-for-mining-data
This is a special contributed post by Charles Zedlewski (@zedlewski), VP of Products at Cloudera, about Oracle's and Cloudera's joint work in bringing enterprise-grade Hadoop to the corporate computing environment. Strata + Hadoop World in Singapore is just around the corner and we were reminded abo...
Read: https://blogs.oracle.com/bigdata/post/enterprise-class-hadoop-the-best-tool-for-mining-data
Oracle
Enterprise Class Hadoop, the Best Tool for Mining Data
This is a special contributed post by Charles Zedlewski (@zedlewski), VP of Products at Cloudera, about Oracle's and Cloudera's joint work in bringing enterprise-grade Hadoop to the corporate computing environment. Strata + Hadoop World in Singapore is just…
How definitions drive outcomes
Read: https://junkcharts.typepad.com/numbersruleyourworld/2022/03/how-definitions-drive-outcomes.html
Read: https://junkcharts.typepad.com/numbersruleyourworld/2022/03/how-definitions-drive-outcomes.html
Big Data, Plainly Spoken (aka Numbers Rule Your World)
How definitions drive outcomes
Kaiser shows why it's important to define statistical measures carefully before we collect data.
Uncertainties: Statistical, Representational, Interventional
Read: https://www.unofficialgoogledatascience.com/2021/12/uncertainties-statistical.html
Read: https://www.unofficialgoogledatascience.com/2021/12/uncertainties-statistical.html
Unofficialgoogledatascience
Uncertainties: Statistical, Representational, Interventional
by AMIR NAJMI & MUKUND SUNDARARAJAN Data science is about decision making under uncertainty. Some of that uncertainty is the result of stat...
6 Responsibilities of a Data Engineer
Read: https://www.startdataengineering.com/post/n-job-reponsibilities-of-a-data-engineer/
Read: https://www.startdataengineering.com/post/n-job-reponsibilities-of-a-data-engineer/
Startdataengineering
6 Responsibilities of a Data Engineer
Unclear data engineering job denoscription ? Wondering what responsibilities falls within a data team ? Then this post is for you. In this post we go over the 6 key responsibilities of a data engineer. The number of these responsibilities that you may end up…
Bundling Vs. UnBundling: The Tale of Airflow Operator and dbt Ref
Read: https://www.dataengineeringweekly.com/p/bundling-vs-unbundling-the-tale-of
Read: https://www.dataengineeringweekly.com/p/bundling-vs-unbundling-the-tale-of
Data Engineering Weekly
Bundling Vs. UnBundling: The Tale of Airflow Operator and dbt Ref
A throwback lesson on the history of data orchestration engine
👍1
Build a cost-effective extension to your Elasticsearch cluster with Amazon OpenSearch Service
During the past year, we’ve seen customers running self-managed Elasticsearch clusters on AWS who were running out of compute and storage capacity because of the non-elasticity of their clusters. They adopted Amazon OpenSearch Service (Successor To Amazon Elasticsearch Service) to benefit from better flexibility for their logs and enhanced retention periods. In this post, we […]
Read: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/build-a-cost-effective-extension-to-your-elasticsearch-cluster-with-amazon-opensearch-service/
During the past year, we’ve seen customers running self-managed Elasticsearch clusters on AWS who were running out of compute and storage capacity because of the non-elasticity of their clusters. They adopted Amazon OpenSearch Service (Successor To Amazon Elasticsearch Service) to benefit from better flexibility for their logs and enhanced retention periods. In this post, we […]
Read: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/build-a-cost-effective-extension-to-your-elasticsearch-cluster-with-amazon-opensearch-service/
Amazon
Build a cost-effective extension to your Elasticsearch cluster with Amazon OpenSearch Service | Amazon Web Services
During the past year, we’ve seen customers running self-managed Elasticsearch clusters on AWS who were running out of compute and storage capacity because of the non-elasticity of their clusters. They adopted Amazon OpenSearch Service. to benefit from better…
10 вопросов на позицию специалиста по Data Science
По 5 вопросов с собеседований из двух обязательных для Data Scientist областей знаний — теории вероятности и машинного обучения
Читать: «10 вопросов на позицию специалиста по Data Science»
По 5 вопросов с собеседований из двух обязательных для Data Scientist областей знаний — теории вероятности и машинного обучения
Читать: «10 вопросов на позицию специалиста по Data Science»
Big Data и лучшие инструменты аналитики в 2021 году
Обзор самых популярных инструментов аналитики на 2021 год.
Читать: «Big Data и лучшие инструменты аналитики в 2021 году»
Обзор самых популярных инструментов аналитики на 2021 год.
Читать: «Big Data и лучшие инструменты аналитики в 2021 году»
Что нужно знать, чтобы построить карьеру в Big Data: объясняет эксперт
Эксперт из мира Big Data рассказывает о базовых знаниях и продвинутых навыках дата-аналитиков, дата-инженеров и специалистов в области Data Science.
Читать: «Что нужно знать, чтобы построить карьеру в Big Data: объясняет эксперт»
Эксперт из мира Big Data рассказывает о базовых знаниях и продвинутых навыках дата-аналитиков, дата-инженеров и специалистов в области Data Science.
Читать: «Что нужно знать, чтобы построить карьеру в Big Data: объясняет эксперт»
How to determine your goals and metrics to adopt a data-informed culture
When you are thinking about your Engineering analytics, some common questions might cross your mind:
What should I be tracking?What are other companies in my industry tracking?What goals should each team be aiming for?
There is no single set of m...
Read: https://allthingscodequality.hashnode.dev/how-to-determine-your-goals-and-metrics-to-adopt-a-data-informed-culture
When you are thinking about your Engineering analytics, some common questions might cross your mind:
What should I be tracking?What are other companies in my industry tracking?What goals should each team be aiming for?
There is no single set of m...
Read: https://allthingscodequality.hashnode.dev/how-to-determine-your-goals-and-metrics-to-adopt-a-data-informed-culture
WFM: планирование рабочего времени и управление персоналом
Одной из проблем, свойственным заведениям из сферы HoReCa (рестораны, фастфуды, кафе и отели) и Call Center/Contact Center, является планирование расписания. Проблемы с планированием, в первую очередь, возникают из-за плавающих графиков, различных типов совмещений и построения рабочих графиков исходя из квалификации сотрудников (компетенции). Особенно остро данный вопрос стоит у крупных сетей с большим товарооборотом, где правильная расстановка смен определяет качество обслуживания, оперативность и, самое главное, влияет на выручку и прибыль заведения либо всей сети.
Для решения данных вопросов были придуманы многочисленные системы планирования, учета и оптимизации рабочего времени сотрудников (workforce management, WFM), которые уже не первый год пользуются популярностью за рубежом.
Читать: https://habr.com/ru/post/655813/
Одной из проблем, свойственным заведениям из сферы HoReCa (рестораны, фастфуды, кафе и отели) и Call Center/Contact Center, является планирование расписания. Проблемы с планированием, в первую очередь, возникают из-за плавающих графиков, различных типов совмещений и построения рабочих графиков исходя из квалификации сотрудников (компетенции). Особенно остро данный вопрос стоит у крупных сетей с большим товарооборотом, где правильная расстановка смен определяет качество обслуживания, оперативность и, самое главное, влияет на выручку и прибыль заведения либо всей сети.
Для решения данных вопросов были придуманы многочисленные системы планирования, учета и оптимизации рабочего времени сотрудников (workforce management, WFM), которые уже не первый год пользуются популярностью за рубежом.
Читать: https://habr.com/ru/post/655813/
Django Datta Able - Premium Starter
Hello Coders!
This article presents a simple Django Starter crafted by AppSeed on top of a colorful Bootstrap design. Django Datta Able is a premium starter that provides a solid codebase enhanced with database, authentication, and Docker support on...
Read: https://app-generator.hashnode.dev/django-datta-able-premium-starter
Hello Coders!
This article presents a simple Django Starter crafted by AppSeed on top of a colorful Bootstrap design. Django Datta Able is a premium starter that provides a solid codebase enhanced with database, authentication, and Docker support on...
Read: https://app-generator.hashnode.dev/django-datta-able-premium-starter