Большие данные и работа с ними.
Big Data /большие данные/ — огромные массивы данных, которые накапливаются в каких-то больших системах. Так, мобильные операторы собирают информацию о звонках и СМС; банки — информацию о кредитах, вкладах, переводах, торговые сети — о продаже товаров и покупательских предпочтениях.
Оплачивая услуги, совершая покупки, отправляя письма, интересуясь чем-то в интернете, мы оставляем информацию о своих действиях, которую накапливают магазины, провайдеры, банки, почта и т.д. Наша работа, досуг, шопинг — ежедневно пополняют big data новыми цифрами.
Если данные собирают — значит, это кому-нибудь нужно?
Чтобы работать с такими данными, используют математическую статистику и методы машинного обучения.
Это — Data Science /дата-сайенс/, работа с большими данными.
Специалист в этой области — Data Scientist /дата-сайентист/.
Дата-сайентисты анализируют данные, находят закономерности и делают прогнозы. Какие именно прогнозы — зависит от того, какую задачу нужно решить.
А точный прогноз — основа успеха в любом деле, хоть в банковской сфере, хоть в сельском хозяйстве.
По данным компании IBM, специальности дата-сайентист и дата-аналитик стали самыми востребованными в 2020 году.
Мы живём в условиях взрывного роста количества информации.
Специалисты утверждают, что избыточность, противоречивость, логическая несвязность, высокий темп предъявления информации могут приводить нас к информационному стрессу.
Информационный стресс влияет на качество жизни, чреват социальными последствиями и проблемами со здоровьем.
Поэтому важно уметь пользоваться информационными технологиями, контролировать качество и объём получаемой информации
