Bigdata — Программирование на R. Кто в теме


Содержание

Топ 30 инструментов Big Data (Биг Дата) для анализа данных. Как анализировать данные?

На сегодняшний день существуют тысячи Big Data — инструментов для анализа данных. Анализ данных — это процесс проверки, очистки, преобразования и моделирования данных с целью получения полезной информации, выводов и обоснований для принятия решений. Чтобы сэкономить ваше время, в этой статье перечислю 30 лучших Big Data — инструментов для анализа данных в области инструментов с открытым исходным кодом, инструментов визуализации данных, инструментов анализа настроений, инструментов извлечения данных и баз данных.

Open source инструменты для анализа данных

1. Knime

KNIME Analytics Platform — ведущий open source фреймворк для инноваций, зависящих от данных. Он поможет вам раскрыть скрытый потенциал ваших данных, найти новые свежие идеи, или предсказать будущие тенденции. KNIME Analytics Platform содержит в себе более 1000 модулей, сотни готовых к запуску примеров, широкий спектр интегрированных инструментов и широкий выбор современных доступных алгоритмов, определённо, это идеальный набор инструментов для любого специалиста в data science.

2. OpenRefine

OpenRefine (ранее Google Refine) — это мощный инструмент для работы с сырыми данными: их очистки, преобразования из одного формата в другой и расширения с помощью веб-сервисов и внешних данных. OpenRefine поможет вам с легкостью исследовать большие наборы данных.

3. R-Programming

Что если я скажу вам, что Project R это проект GNU, написанный на самом R? В первую очередь он написан на C и Fortran. И большинство его модулей написаны на самом R. Это открытая среда программирования для статистических вычислений и графики. Язык R широко используется среди майнеров данных для разработки статистического программного обеспечения и анализа данных. Простота его использования и расширяемость значительно повысили популярность R в последние годы. Помимо интеллектуального анализа данных, он предоставляет статистические и графические методы анализа, включая линейное и нелинейное моделирование, классические статистические тесты, анализ временных рядов, классификацию, кластеризацию и другое.

4. Orange

Orange это набор open source инструментов для анализа и визуализации результатов обработки данных, он прекрасно подходить как для экспертов, так и для новичков. Orange предоставляет большой набор инструментов для создания интерактивных рабочих процессов для анализа и визуализации данных. Orange предлагает пользователю различные способы визуализации — от точечных диаграмм, гистограмм, деревьев, до дендрограмм, сетей и тепловых карт.

5. RapidMiner

Как и KNIME, RapidMiner работает через визуальное программирование и способен обрабатывать, анализировать и моделировать данные. Благодаря открытому исходному коду платформы подготовки данных, машинного обучения и развертывания моделей RapidMiner дает командам, изучающим Data Science, больший простор для действий. Единая платформа для обработки данных ускоряет построение полных аналитических рабочих процессов — от подготовки данных и машинного обучения до проверки моделей и развертывания их в единой среде, что значительно повышает эффективность и сокращает время, затрачиваемое на проекты в сфере Data Science.

6. Pentaho

Pentaho уничтожает барьеры, которые мешают вашей компании получить всю выгоду от ваших данных. Платформа упрощает подготовку и трансформацию любых данных и включает в себя спектр инструментов для простого анализа, визуализации, исследования, составления отчетов и прогнозирования. Открытый, встраиваемый и расширяемый, Pentaho спроектирован так, чтобы любой член вашей команды — от разработчиков до бизнес-пользователей мог легко преобразовать данные в нечто стоящее.

7. Talend

Talend это ведущий поставщик программного обеспечения с открытым исходным кодом для компаний, управляющих данными. Наши клиенты подключаются в любом месте, при любой скорости соединения. От конкретного пользователя до облака, от пакетной до потоковой передачи и интеграции данных или интеграции приложений Talend подключается в масштабе больших данных, в 5 раз быстрее и за 20% от стоимости.

8. Weka

Weka, программное обеспечение с открытым исходным кодом, представляет собой набор алгоритмов машинного обучения для задач интеллектуального анализа данных. Алгоритмы могут быть применены непосредственно к набору данных или вызваны из вашего собственного Java-кода. Он также хорошо подходит для разработки новых схем машинного обучения, поскольку полностью реализован на языке программирования Java, а также поддерживает несколько стандартных задач интеллектуального анализа данных.

Для тех, кто некоторое время не программировал, Weka с ее графическим интерфейсом, обеспечивает самый простой переход в мир Data Science. Для пользователей с опытом программирования на Java есть возможность встраивать в библиотеку свой собственный код.

9. NodeXL

NodeXL — это программное обеспечение для анализа данных и визуализации, зависимостей и сетей. NodeXL предоставляет точные расчеты. Это бесплатное (но не профессиональное) программное обеспечение для анализа и визуализации сети с открытым исходным кодом. Это один из лучших статистических инструментов для анализа данных, который включает в себя расширенные сетевые метрики, доступ к импортерам данных в социальных сетях и автоматизацию.

10. Gephi

Gephi также представляет собой пакет программного обеспечения для сетевого анализа и визуализации с открытым исходным кодом, написанный на Java на платформе NetBeans. Подумайте об огромных картах дружбы, которые вы видите на LinkedIn или Facebook. Gephi развил это дальше, предоставляя точные расчеты.

Какие существуют программы для для визуализации собранных данных?

11. Datawrapper

Datawrapper — это интерактивный онлайн сервис для создания графиков и таблиц. После того, как вы загрузите данные из файла CSV, PDF или Excel или вставите их непосредственно в поле загрузки, Datawrapper генерирует гистограммы, графики, карты или любую другую связанную визуализацию. Графики Datawrapper можно встроить в любой веб-сайт или CMS с готовым для интеграции кодом. Многие журналисты и новостные организации используют Datawrapper для встраивания графиков в свои статьи. Он очень прост в использовании и создаёт эффективное и понятное визуальное представление информации.

12. Solver

Solver специализируется на предоставлении финансовой отчетности, составлении бюджета и анализа мирового уровня с помощью кнопки доступа ко всем источникам данных, которые обеспечивают рентабельность всей компании. Solver предоставляет инструмент BI360, который доступен как для облачного, так для и локального развертывания, с акцентом на четыре ключевых области аналитики.

13. Qlik

Qlik позволяет создавать визуализации, информационные панели и приложения, которые отвечают на самые важные вопросы вашей компании. Теперь вы можете увидеть всю историю, которая живет в ваших данных.

14. Tableau Public

Tableau демократизирует визуализацию с помощью элегантного, простого и интуитивно понятного инструмента. Он исключительно мощный в бизнесе, потому что он передает информацию через визуализацию данных. В процессе аналитики визуальные эффекты Tableau позволяют вам быстро исследовать гипотезу, верифицировать и просто исследовать данные, прежде чем отправиться в коварное статистическое путешествие.

15. Google Fusion Tables

Fusion Tables работает с Google Spreadsheets гораздо лучше и быстрее, чем его двоюродный брат . Google Fusion Tables — это невероятный инструмент для анализа данных, визуализации больших наборов данных и составления карт. Неудивительно, что невероятное картографическое программное обеспечение Google играет большую роль в продвижении этого инструмента в рейтинге ПО. Возьмите, к примеру, эту карту, которую я сделал, чтобы посмотреть на нефтедобывающие платформы в Мексиканском заливе

16. Infogram

Infogram предлагает более 35 интерактивных диаграмм и более 500 карт, которые помогут вам красиво визуализировать ваши данные. Создайте различные диаграммы, включая гистограммы, круговые диаграммы или облако слов. Добавьте карту к своей инфографике или отчету, чтобы произвести неизгладимое впечатление на вашу аудиторию.

Сентимент-инструменты

17. Opentext

Модуль OpenText Sentiment Analysis — это специализированный механизм классификации, используемый для идентификации и оценки субъективных моделей и выражений настроений в текстовом контенте. Анализ выполняется на уровне темы, предложения и документа и настроен на распознавание того, являются ли части текста фактическими или субъективными, если мнение, выраженное в этих частях контента, является положительным, отрицательным, смешанным или нейтральный.

18. Semantria

Semantria — это инструмент, который предлагает уникальный сервисный подход, собирая тексты, твиты и другие комментарии от клиентов и тщательно их анализируя, чтобы получить действенные и очень ценные идеи. Semantria предлагает анализ текста через API и плагин Excel. Он отличается от Lexalytics тем, что предлагается через API и плагин Excel, и включает в себя большую базу знаний и использует глубокое обучение.

19. Trackur

Автоматический анализ настроений Trackur анализирует конкретное ключевое слово, которое вы отслеживаете, а затем определяет, является ли мнение по этому ключевому слову положительным, отрицательным или нейтральным по отношению к документу. Это основная функция в алгоритме Trackur. Его можно использовать для мониторинга всех социальных сетей и основных новостей, чтобы получить представление руководителей о тенденциях, обнаружении ключевых слов, автоматическом анализе настроений.

20. SAS Sentiment Analysis

Анализ настроений SAS автоматически извлекает настроения в режиме реального времени или в течение определенного периода времени с помощью уникальной комбинации статистического моделирования и методов обработки естественного языка на основе правил. Встроенные отчеты показывают шаблоны и подробные реакции. Таким образом, вы можете отточить выраженные чувства.
С помощью текущих оценок вы уточните модели и скорректируете классификации, чтобы отразить возникающие темы и новые термины, относящиеся к вашим клиентам, компании или отрасли.

21. Opinion Crawl

Opinion Crawl — это онлайн-анализ настроений в отношении текущих событий, компаний, продуктов и людей. Opinion Crawl позволяет посетителям оценить настроение в сети по темам: человек, событие, компания или продукт. Выберите тему и вы получите оценку настроения для каждого конкретного случая. Для каждой темы вы получаете круговую диаграмму, показывающую текущее настроение в режиме реального времени, список заголовков последних новостей, несколько миниатюрных изображений и облако тегов ключевых семантических концепций, которые публика связывает с субъектом. Концепции позволяют вам увидеть, какие проблемы или события положительно влияют на настроение. Для более глубокой оценки веб-сканеры будут находить последние опубликованные материалы по многим популярным темам и текущим публичным вопросам и рассчитывать настроения для них на постоянной основе. Затем в постах блога будет показана тенденция настроений с течением времени, а также соотношение «положительный/отрицательный».

Какие существуют программы для парсинга данных в Интернете?

Отдельно отмечу наш сервис парсинга сайтов и мониторинга цен xmldatafeed.com. Мы на ежедневной основе парсим более 500 крупнейших сайтов России и наши клиенты могут использовать данные для аналитики и более точного ценообразования.


22. Octoparse

Octoparse — это бесплатный и мощный сканер веб-сайтов, используемый для извлечения практически всех видов данных с веб-сайта, которые Вас интересуют. Вы можете использовать Octoparse для копирования веб-сайта с его обширными функциями и возможностями. Его удобный интерфейс помогает людям без опыта программирования быстро привыкнуть к Octoparse. Он позволяет вам парсить весь текст с сайтов использующих AJAX, JavaScript, файлы cookie и, таким образом, вы можете загрузить практически весь контент веб-сайта и сохранить его в структурированном формате, таком как EXCEL, TXT, HTML или в ваши базы данных. Будучи усовершенствованным, он поддерживает запланированный облачный парсинг, позволяющий Вам извлекать динамические данные в режиме реального времени и вести лог-файл.

23. Content Grabber

Content Graber — это программное обеспечение для парсинга в Интернете, предназначенное для компаний. Он может извлекать контент практически с любого веб-сайта и сохранять его в виде структурированных данных в формате по вашему выбору, включая отчеты Excel, XML, CSV и большинство баз данных.
Он больше подходит для людей с продвинутыми навыками программирования, поскольку предлагает множество мощных сценариев редактирования, отладки интерфейсов для продвинутых пользователей. Пользователи могут использовать C # или VB.NET для отладки или написания сценариев по управлению процессом парсинга.

24. Import.io

Import.io — это платный веб-инструмент для парсинга данных, позволяющий извлекать информацию с веб-сайтов, что раньше было доступно только специалистам в области программирования. Просто выделите то, что вы хотите, и Import.io пройдёт по сайту и «изучит» то, что вас интересует. Import.io будет парсить, очищать и извлекать данные для анализа или экспорта.

25. Parsehub

Parsehub — это отличный веб-сканер, который поддерживает сбор данных с сайтов, использующих технологии AJAX, JavaScript, файлы cookie и т.д. Его технология машинного обучения позволяет считывать, анализировать а затем преобразовывать веб-документы в готовые данные. В бесплатной версии Parsehub вы можете настроить не более пяти публичных проектов. Платные планы подписки позволяют вам создать как минимум 20 частных проектов для парсинга веб-сайтов.

26.Mozenda

Mozenda — это облачный сервис парсинга. Он предоставляет множество полезных утилит для извлечения данных. Пользователи могут загружать извлеченные данные в облачное хранилище

Базы данных

27. Data.gov

Правительство США пообещало в прошлом году сделать все правительственные данные свободно доступными в интернете. Этот сайт является первым этапом и служит порталом для получения всевозможной удивительной информации обо всем — от климата до преступности.

28. US Census Bureau

Бюро переписи и статистики США — это обширная информация о жизни граждан США, охватывающая данные о населении, географические данные и информацию по образованию.

29. The CIA World Factbook

Общемировая книга фактов, выпускаемая ЦРУ, предоставляет информацию по истории, людям, правительству, экономике, географии, коммуникациям, транспорту, военным и транснациональным проблемам для 267 мировых юридических лиц.

30. PubMed

PubMed, разработанный Национальной медицинской библиотекой (NLM), предоставляет бесплатный доступ к MEDLINE, базе данных из более чем 11 миллионов библиографических ссылок и рефератов из почти 4500 журналов в области медицины, сестринского дела, стоматологии, ветеринарной медицины, фармации, системы здравоохранения и доклинической науки. PubMed также содержит ссылки на полнотекстовые версии статей на веб-сайтах партнерских издателей. Кроме того, PubMed обеспечивает доступ и ссылки на интегрированные базы данных молекулярной биологии, которые ведет Национальный центр биотехнологической информации (NCBI). Эти базы данных содержат последовательности ДНК и белка, данные о трехмерной структуре белка, наборы данных исследования населения и сборки полных геномов в интегрированной системе. Дополнительные библиографические базы данных NLM, такие как AIDSLINE, добавляются в PubMed. PubMed включает в себя «Old Medline». «Old Medline» охватывает промежуток 1950-1965 гг. (Обновляется ежедневно.)

Программирование с большими данными в R — Programming with Big Data in R

pbdR
парадигма СПМД и MPMD
Разработано Вэй Чен Чен, Джордж Ostrouchov, Pragneshkumar Patel, и Дрю Шмидт
разработчик Основная группа pbdR
Во-первых появился Сентябрь 2012 ; 6 лет назад ( 2012-09 )
релиз Preview
Typing дисциплины динамический
Операционные системы Кросс-платформенная
Лицензия General Public License и Mozilla Public License
Веб-сайт WWW .r-PBD .org
Под влиянием
R , C , Fortran , MPI и ØMQ

Программирование с большими данными в R (pbdR) представляет собой серия R пакетов и среду для статистических вычислений с большими данными , используя высокопроизводительное статистическое вычисление. PbdR использует тот же язык программирования , как R с S3 / S4 классов и методов , который используется среди статистиков и шахтеров данных для разработки статистического программного обеспечения . Существенное различие между pbdR и R кода является то , что pbdR в основном ориентирована на распределенных памяти систем, где данные распределены по нескольким процессорам и проанализированы в пакетном режиме , в то время как обмен данными между процессорами основаны на MPI , которые легко использовать в больших высокопроизводительных вычислений (HPC) систем. Система R в основном сосредоточена на отдельных многоядерные машинах для анализа данных через интерактивный режим , такие как интерфейс GUI .

Два основных реализаций в R с использованием MPI являются RMPI и pbdMPI из pbdR.

  • PbdR построен на pbdMPI использует SPMD параллелизм , где каждый процессор рассматривается как работник и владеет части данных. СПМД параллелизм представлен в середине 1980 особенно эффективен в однородных вычислительных средах для больших объемов данных, например, выполняя разложение по сингулярным значениям на большой матрицы, или при выполнении анализа кластеризации на высокой размерности больших объемов данных. С другой стороны, нет никаких ограничений на использование менеджера / рабочие параллелизм в параллельности SPMD среды.
  • RMPI использует менеджер / Рабочие параллелизм , где один главный процессор (менеджер) серверов, контроль всех других процессоров (работников). Менеджер / рабочие параллелизм введен около начала 2000 особенно эффективен для больших задач в малых кластерах , например, бутстраповский метод и моделирование по методу Монта — Карло в прикладной статистике , поскольку н.о.р. предположение обычно используется в большинстве статистического анализа . В частности, задача тянуть параллелизм имеет лучшую производительность для RMPI в гетерогенных вычислительных средах.

Идея SPMD параллельности это позволить каждый процессор делать тот же объем работы, но и на разных частях большого набора данных. Например, современный GPU является большой коллекцией медленных сопроцессоров , которые могут просто применить то же вычисление на разных части относительно небольших данных, но SPMD параллелизм заканчивается эффективным способом получения окончательных решений (т.е. время решения является короче). Совершенно очевидно , что pbdR не подходит только для небольших кластеров , но также является более стабильным для анализа больших данных и более масштабируемых для суперкомпьютеров . Короче говоря, pbdR

  • это не нравится RMPI, снег, снегопады, делать подобные, ни параллельных пакетов в R,
  • никак не сосредоточиться на интерактивных вычислений , ни мастер / работников,
  • но может использовать как СПМД и параллелизм задач.

содержание

дизайн упаковки

Программирование с pbdR требует использования различных пакетов, разработанных основной командой pbdR. Пакеты разработаны следующие.

генеральный I / O вычисление заявка профилирование Клиент / сервер
pbdDEMO pbdNCDF4 pbdDMAT pmclust pbdPROF pbdZMQ
pbdMPI pbdADIOS pbdBASE pbdML pbdPAPI Remoter
pbdSLAP hpcvis pbdCS
kazaam pbdRPC

Среди этих пакетов, pbdMPI обеспечивает функции оболочки для MPI библиотеки, а также производит общую библиотеку и файл конфигурации среды MPI. Все остальные пакеты основываются на этой конфигурации для установки и загрузки библиотеки , что позволяет избежать трудностей библиотеки компоновки и компиляции. Все остальные пакеты могут непосредственно использовать функции MPI легко.

  • pbdMPI — эффективный интерфейс MPI либо OpenMPI или MPICH2 с акцентом на отдельной программе / Несколько данных ( SPMD ) параллельный стиль программирования
  • pbdSLAP — пучков масштабируемых плотных линейных библиотеки алгебры с двойной точностью для R, основанные на ScaLAPACK версии 2.0.2 , которая включает в себя несколько масштабируемых линейных пакетах алгебры (а именно BLACS , PBLAS и ScaLAPACK ).
  • pbdNCDF4 — интерфейс Parallel UniData NetCDF файлы данных формата 4
  • pbdBASE — низкого уровня ScaLAPACK кода и обертки
  • pbdDMAT — распределенные классы матриц и вычислительные методы, с акцентом на линейной алгебре и статистике
  • pbdDEMO — множество пакетов демонстраций и примеров, и это объединяющая виньетка
  • pmclust — параллельная модель на основе кластеризации с использованием pbdR
  • pbdPROF — профилирование пакет для кодов MPI и визуализация разбираемых статистики
  • pbdZMQ — интерфейс ØMQ
  • R — более дистанционный клиент с удаленными серверами R
  • pbdCS — pbdR клиент с удаленными серверами pbdR
  • pbdRPC — удаленный вызов процедуры
  • kazaam — очень высокие и тощие распределенные матрицы
  • pbdML — машинного обучения набор инструментов

Среди этих пакетов, пакет pbdDEMO представляет собой набор 20+ пакета демок, которые предлагают примеры использование различных пакетов pbdR и содержат виньетку, которая предлагает подробные объяснения демоса и обеспечивает некоторую математическую или статистическую проницательность.

Примеры

Пример 1

Привет, мир! Сохраните следующий код в файл с именем «demo.r»

и использовать команду

для выполнения кода , где Rscript одна из командной строки исполняемой программы.

Пример 2

Следующий пример модифицированный из pbdMPI иллюстрирует основной синтаксис языка из pbdR. Поскольку pbdR разработан в SPMD , все сценарии R хранятся в файлах и выполняются из командной строки с помощью Mpiexec, mpirun и т.д. Сохранить следующий код в файле с именем «demo.r»

и использовать команду

для выполнения кода , где Rscript одна из командной строки исполняемой программы.

Пример 3

Следующий пример модифицированного из pbdDEMO иллюстрирует основную ddmatrix вычисление pbdR , который выполняет разложение по сингулярным значениям на данной матрице. Сохраните следующий код в файл с именем «demo.r»

и использовать команду


для выполнения кода , где Rscript одна из командной строки исполняемой программы.

Я в Big Data пойду – пусть меня научат: большие данные — с чего начать

Этой статьей мы продолжаем серию материалов по ИТ-специальностям мира больших данных и начинаем описывать профессиональные компетенции в области Big Data и машинного обучения (Machine Learning). Ищите в сегодняшнем выпуске ответ на главный вопрос новичка Big Data – с чего начать, что нужно знать и уметь, а также где этому учиться – ликбез для чайников и начинающих.

Цукерберг рекомендует:  Android - Как настроить Android Studio

Профессиональные направления в мире Big Data

Под термином «большие данные» скрывается множество понятий: от непосредственно самих информационных массивов до технологий по их сбору, обработке, анализу и хранению. Поэтому, прежде чем пытаться объять необъятное в стремлении изучить все, что относится к Big Data, выделим в этой области знаний следующие направления:

  • аналитика – формулирование гипотез, визуализация информации, поиск закономерностей в наборе данных (датасете), подготовка информации к моделированию, разработка алгоритмов машинного обучения (Machine Learning) и интерпретация их результатов. Здесь задействованы аналитики и ученые по данным или исследователи данных (Data Analyst и Data Scientist), а также специалисты по машинному обучению. Помимо задач, связанных непосредственно с датасетами (Data Science, Data Mining), иногда аналитики также выполняют обязанности по анализу предметной области и бизнес-процессов (Business Intelligence). Все это необходимо для точного понимания потребностей заказчика, чтобы определиться с независимыми переменными, которые нужны для построения аналитических или предиктивных моделей. Подробнее про работу аналитика Big Data, набор его профессиональных компетенций и зарплату читайте здесь. А чем Data Analyst отличается от Data Scientist’а, мы рассказываем в этой статье.
  • инженерия – создание, настройка и поддержка программно-аппаратной инфраструктуры для систем сбора, обработки, аналитики и хранения информационных потоков и массивов, включая конфигурирование локальных и облачных кластеров. За эти процессы отвечают администратор и инженерBig Data. Чем отличается работа администратора больших данных от деятельности сисадмина, мы писали в этом материале. Какие именно навыки, знания и умения нужны специалистам по инженерии больших данных, а также сколько они за это получают, мы описываем в отдельных материалах.

На стыке вышеуказанных 2-х направлений находятся программист Big Data и DevOps-инженер, а также специалист по сопровождению жизненного цикла корпоративных данных (DataOps) и директор по данным (CDO, Chief Data Officer), который курирует на предприятии все вопросы, связанные с информацией. О роли каждого профессионала в Agile-команде мы немного рассказывали здесь.

Профессиональные направления и специальности Big Data

Большие данные: с чего начать

Зная, как в общем делится работа между специалистами больших данных, ответить на главный вопрос новичка в мире Big Data «с чего начать», становится гораздо проще. Прежде, чем погружаться в изучение множества мануалов по Apache Hadoop и алгоритмам Machine Learning, необходимо понять, что вас больше привлекает:

  • прикладное программирование;
  • администрирование;
  • проектирование архитектуры информационных потоков и сопровождение;
  • анализ данных;
  • создание математических моделей и алгоритмов обработки информации.

Кроме того, отметим, что, помимо линейных специалистов (программистов, администраторов, инженеров, архитекторов), знания в области больших данных также необходимы руководителям, чтобы видеть возможности цифровизации своего бизнеса и потенциальную выгоду от его цифровой трансформации. При этом менеджеру совсем не обязательно знать во всех деталях, как, например, работает Apache Kafka. Однако, чтобы не быть «чайником», руководителю крайне полезно ориентироваться в отраслевых сценариях применения средств Big Data (use-cases), понимать способы монетизации больших данных и специфику корпоративной цифровизации, чтобы эффективно расходовать временные, трудовые и материальные ресурсы, а также не ждать от технологий больше, чем они могут дать. Обо всем этом и не только мы рассказываем на обучающем курсе «Аналитика Big Data для менеджеров».

В качестве дополнительной мотивации изучения Big Data, отметим, что профессионалы в этой области больше всех зарабатывают среди ИТ-специалистов. Например, в 2020 году, согласно ежегодному исследованию Stack OverFlow, годовая зарплата аналитиков, инженеров и исследователей данных в США равнялась 60-70 тысяч долларов, т.е. около 350 тысяч рублей в месяц. При этом, поскольку цифровизация стремительно проникает во все сферы деятельности, от промышленности до образования, спрос на специалистов по данным все время растет по всему миру, в т.ч. и в России. Таким образом, большие данные – это очень перспективная и финансово выгодная область ИТ.

Зарплаты ИТ-специалистов в 2020 году по данным Stack OverFlow

Что необходимо знать и уметь аналитику, исследователю, инженеру и администратору больших данных, мы рассмотрим в следующих статьях. А практику работы с прикладными инструментами Big Data, Machine Learning и Internet of Things, вы узнаете на наших курсах обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в лицензированном учебном центре для руководителей, аналитиков, архитекторов, инженеров и исследователей Big Data в Москве.

Глобальному миру — глобальные данные: 12 курсов по data science и аналитике

Наташа Федоренко

Ученых, специализирующихся на больших данных, нередко называют новой элитой, а Harvard Business Review считает эту профессию самой сексуальной в ХХI веке. Неплохая мотивация задуматься о переквалификации, особенно если вы уже что-то понимаете в математике и программировании. T&P собрали 12 курсов по анализу больших данных — и для тех, кто только начинает осваивать профессию, и для тех, кому необходимо прокачать уже имеющиеся навыки.

Специализация Дата-сайентист

Где и когда: онлайн с 15 мая (продолжительность — 1 год)

Стоимость: 120 000 рублей

SkillFactory предлагают стать дата-сайентистом с нуля всего за год — за это время вы освоите Python, классическое машинное обучение, секреты работы с нейросетями и deep learning.

Дата-сайентист

Где и когда: онлайн с июля (продолжительность — 5 месяцев)

Стоимость: 60 000 рублей

Создание архитектуры нейросетей и предсказательных моделей, разбор алгоритмов машинного обучения и интерпретация результатов исследований — серия интенсивных вебинаров пригодится тем, кто хочет овладеть востребованной профессией дата-сайентиста.

Машинное обучение и анализ данных

Организатор: «Яндекс», МФТИ

Где и когда: онлайн в любое время (продолжительность — 8 месяцев)

Стоимость: 41 600–69 600 рублей

Курс начинается с азов — фундаментальной математики и программирования на Python. Затем преподаватели расскажут, как использовать алгоритмы для конкретных бизнес-задач, например прогнозов спроса на товар или расчетов вероятности клика по рекламе. В конце обучения студенты создадут собственный проект по анализу данных для социальных сетей, электронной коммерции и др. Для выпускников доступна программа трудоустройства.

Data Science. Уровень 1

Организатор: МГТУ им. Баумана

Где и когда: онлайн или очно в Москве с 5 мая (продолжительность — 24 ак. часа)

Стоимость: 15 990–61 200 рублей

Студенты научатся решать задачи по большим данным с помощью языка R, строить аналитические модели, оценивать их качество и визуализировать результаты в Excel. Курс подойдет тем, кто уже знаком с математической статистикой, языками SQL и R.

Hadoop.Система для обработки больших объемов данных

Организатор: Mail.Ru Group

Где и когда: онлайн в любое время (продолжительность — 29 часов)

Hadoop — одна из самых популярных систем для обработки больших данных. В этом онлайн-курсе объяснят, как ей пользоваться. Для участия очень желательно знание языков программирования.

Основы программирования на Python

Организатор: НИУ ВШЭ

Где и когда: онлайн в любое время (продолжительность — 9 недель)

Стоимость: бесплатно, сертификат — 1901 рубль

Python — один из самых популярных языков программирования, который пригодится и для анализа больших данных, и для написания программ. Курс поможет освоить язык на базовом уровне.

Специализация: Большие данные

Где и когда: онлайн в любое время (продолжительность — 8 месяцев)

Стоимость: 3213 рублей в месяц


Большая онлайн-специализация, которая будет полезна всем, кто уже работает с большими данными. На курсах расскажут об основах Hadoop, MapReduce, Spark, обработке данных в реальном времени, крупномасштабном машинном обучении и т. д.

Визуализация данных

Организатор: Гарвардский университет

Где и когда: онлайн в любое время (продолжительность — 8 недель)

Стоимость: бесплатно, сертификат — $49

Как визуализировать исследования больших данных, расскажут в 8-недельном гарвардском курсе. Студенты освоят пакет визуализации ggplot2 для языка статистического программирования R.

Наука о данных для менеджеров

Организатор: Федеральная политехническая школа Лозанны

Где и когда: Лозанна, с 3 июня (продолжительность — 5 дней)

Стоимость: 3400–4200 CHF

Пятидневная программа в Лозанне будет полезна менеджерам, которые хотят использовать большие данные для стратегического планирования в бизнесе. На курсе расскажут об основах науки о данных и популярных методах исследования в здравоохранении, машиностроении, финансах, телекоммуникациях, городском развитии и т. д.

Прикладная наука о данных

Организатор: Мичиганский университет

Где и когда: осенью, онлайн (продолжительность — 1–3 года)

Стоимость: $31 688–42 262 (больше половины студентов получат стипендию)

Магистерская онлайн-программа Мичиганского университета подойдет всем, кто всерьез задумывается о карьере дата-сайентиста. Диапазон тем — от практических навыков программирования и анализа данных до профессиональной этики. От претендентов ожидают наличие базовых знаний в области статистики и языка Python.

Сертификат IBM в области науки о данных

Где и когда: онлайн в любое время (продолжительность — 2 месяца)

Стоимость: 2557 рублей в месяц

Python, SQL, машинное обучение и визуализация — онлайн-программа повышения квалификации от IBM пригодится всем, кто хочет улучшить свои навыки работы с большими данными.

Наука данных от Microsoft

Где и когда: онлайн в любое время (продолжительность — 160–320 ак. часов)

Большая специализация по большим данным от Microsoft подойдет как тем, кто хочет освоить новую профессию, так и тем, кому необходимо улучшить конкретный навык — от сторителлинга (чтобы лучше презентовать свои исследования) до аналитики в Excel.

Наука данных для практических целей

Где и когда: онлайн, с 30 апреля (продолжительность — 3 месяца)

Сегодня большие данные необходимы почти везде — от кибербезопасности и здравоохранения до финансов и индустрии развлечений. Этот курс поможет увидеть реальные перспективы для применения своих знаний тем, кто уже освоил азы статистики и программирования.

Какой *** язык программирования использовать для обработки больших данных?

Перевод статьи «Which freaking big data programming language should I use?» представил канал Nuances of programming.

Автор статьи представляет на суд читателя языки программирования для анализа и обработки больших массивов данных. Без навязывания личного мнения, автор старается расширить пониманием читателя и осознанно подойти к выбору, исходя из индивидуальных условий и потребностей.

Когда дело доходит до масштабируемой обработки данных, в основном, приходится использовать R, Python, Scala и Java

Допустим у вас есть проект с большими данными. Вы разбираетесь в предметной области, знаете, какую инфраструктуру использовать, и, возможно, даже решили использовать определенную среду для обработки, и тут в центре внимания оказывается одна проблема: какой язык программирования выбрать? (Или, возможно, вопрос стоит еще острее: на каком языке заставить работать разработчиков и специалистов по обработке и анализу данных?) Это вопрос, ответ на который можно отложить лишь до поры до времени.

Конечно, ничто не помешает обработать большие данные с помощью, скажем, XSLT преобразований (такая первоапрельская шутка, посмотрите на следующий день на лица этих людей). Однако, как правило, сегодня для обработки больших данных предлагается на выбор три языка– R, Python и Scala – плюс несгибаемая под тяжестью лет универсальная «черепаха» Java. Какой язык выбрать и почему … или когда?

Чтобы помочь принять решение, дадим краткое описание каждого из упомянутых языков.

R часто называют «языком статистиков, созданными статистиками». Если вам нужна эзотерическая статистическая модель для вычислений, скорее всего, вы найдете ее на CRAN – и между прочим, она вовсе не называется «Исчерпывающая и всеобъемлющая сеть архивов кода на R. Для анализа и построения графика вы не сможете использовать ggplot2. И, если вам потребуется больше вычислительной мощности, можно воспользоваться запустить R на Spark (с помощью привязки SparkR).

Однако, если вы не специалист по обработке и анализу данных и никогда не использовали Matlab, SAS или OCTAVE, они могут помочь в первоначальной адаптации к языку R. Хотя он отлично подходит для анализа данных, для общих задач он не настолько хорош . Если построив модель на R, вы бы подумали о ее переводе на Scala или Python для промышленного применения, вы вряд ли станете писать систему управления кластерами с использованием языка R (желаю удачи в отладке, если вы все же за это возьметесь).

Python

Если ваши специалисты по обработке и анализу данных не используют R, они, вероятно, досконально владеют Python. Этот язык популярен в науке на протяжении уже более десятка лет, особенно в таких областях, как обработка естественного языка (NLP – Natural Language Processing). В результате, если у вас есть проект, требующий работы с NLP, вы столкнетесь с удручающе огромным количеством вариантов, включая классический NTLK, выделением тем текстов на естественном языке с помощью GenSim или молниеносной быстротой и точность spaCy. Подобным же образом, Python имеет огромные преимущества в прикладных задачах для нейронных сетей, с помощью Theano и Tensorflow; имеется scikit-learn для машинного обучения, а также NumPy и Pandas для анализа данных.

Также имеется Juypter / iPython – веб-сервер, который позволяет использовать микс из кода, графиков, ну и, всего, что может потребоваться в формате журнала. Сначала, казалось, это вероятный убийца Python, но к сейчас эта концепция стала настолько признанной, что распространилась на большинство языков, поддерживающих REPL-концепцию (цикл чтение-вычисление-печать – Read-Evaluate-Print-Loop), включая Scala и R.

Python, как правило, поддерживается фреймворками обработки больших данных, но в то же время он не входит в высшую лигу в этой сфере. Например, новые функции Spark почти всегда выходят в первую очередь для Scala / Java, тогда как для PySpark может потребовать ожидание нескольких новых младших версий (особенно это касается разработки на Spark Streaming / MLLib).

В отличие от R, Python является традиционным объектно-ориентированным языком программирования, поэтому большинству разработчиков будет комфортно с ним работать, тогда как уже начальное знакомство с R или Scala может отпугнуть. Трудностью может стать и соблюдение правильных отступов в форматировании программного кода. Эта особенность делит программистов на две группы: на тех, для кого «это отлично подходит для обеспечения удобочитаемости» и тех, кто считает, что в 2020 году отпадет необходимость бороться с интерпретатором за запуск программы на исполнение, потому что строка является лишним, неуместным символом (вы, наверное, догадываетесь к чему я клоню).

Scala

Ох, Scala – из четырех рассматриваемых языков программирования, Scala – это язык, который любого восхитит своей системой типов. Начиная с JVM, Scala – это, в общем, успешный брак между функциональной и объектно-ориентированной парадигмами, и в настоящее время он нашел весьма успешное применение в финансовой сфере и среди компаний, работающих с большими объемами данных, зачастую плохо структурированных (например, такими как Twitter и LinkedIn). Этот язык к тому же теснит как Spark, так и Kafka.

Поскольку он работает на JVM, это дает бесплатный доступ к экосистеме Java, хотя у него имеется и множество «родных» библиотек для обработки масштабных данных (в частности, Algebird и Summingbird от Twitter). Он также включает очень удобный REPL для интерактивной разработки и анализа, как в Python и R.

Мне очень нравится Scala, поскольку включает множество полезных функций программирования, таких как сопоставление с образцами (паттернами проектирования) и значительно менее многословен, чем стандартный Java. Однако в Scala часто имеется несколько способов что-то сделать и эта особенность языка используется в его рекламе как преимущество. И это хорошо! Но учитывая, что в Scala имеет полную по Тьюрингу систему типов и всевозможные операторы (‘/:’ для foldLeft и ‘: \’ для foldRight), довольно просто открыв файл с кодом на Scala подумать, что вы видите на особенно отвратительный вариант кода на Perl. Необходим хороший опыт и подробные рекомендаций для успешного написания кода на Scala (имеет смысл посмотреть рекомендации от Databricks).

Еще одним недостатком является медленная работа компилятора Scala, что в каком-то смысле возвращает нас во времена классической «компиляции!» (лента XKCD). Тем не менее, у него есть REPL, поддержка больших данных и веб-тетради в формате Jupyter и Zeppelin, благодаря чему этому языку можно простить его многочисленные причуды.

Наконец, всегда есть Java – нелюбимая, покинутая, принадлежащая компании, которая, единственная, по-видимому, о не только и заботится, которая делает деньги из исков против Google, и совершенно немодная. Только промышленные дроны используют Java! Однако Java может отлично подойти для вашего проекта по большим данным. Рассмотрим Hadoop MapReduce — Java. HDFS? Написан на Java. Даже Storm, Kafka и Spark работают на JVM (в Clojure и Scala), а что означает, что Java является перворазрядным рекордсменом на участие в проектах по большим данным. Также возникаю новые технологии, такие как Google Cloud Dataflow (теперь Apache Beam), которые до недавнего времени поддерживались только на Java.

Java, возможно, сегодня и не является самым предпочитаемым и звездным языком. Но пока большинство перенапрягается при попытках разбраться с обратными вызовами в Node.js-приложениях, применение Java открывает доступ к большой экосистеме профилировщиков, отладчиков, средств мониторинга, библиотек для обеспечения безопасности и, множеству всего прочего, большинство из которых прошли «боевые» испытания в течение последних двух десятков лет. (Прошу прощения, в этом году Java исполняется 21 год, все мы стареем.)

Основными притензиями к Java являются многословность и отсутствие REPL (представленных в R, Python и Scala) для итеративного применения. Я видел десяти строковый Scala-код в Spark в 200-строчном чудовище на Java, в купе с огромным количеством операторов типов, занимающих большую часть экрана. Тем не менее, новая поддержка лямбда в Java 8 привносит многое для исправления этой ситуации. Java никогда не будет такой компактной, как Scala, но Java 8 действительно делает разработку на Java менее болезненной.

А как насчет REPL? Хорошо, тут вы попали в точку. Но Java 9 будет включать JShell, которая сможет удовлетворить всех ваши потребности в REPL.


А теперь — внимание

Какой язык следует использовать для вашего проекта больших данных? Боюсь, я собираюсь просто уйти от прямого ответа, утверждая, что «это зависит от…». Если вы проводите анализ больших данных с загадочными статистическими расчетами, тогда вы будете просто не в своём уме, если откажетесь от использования R. Если вы занимаетесь NLP или интенсивной обработкой данных с помощью нейронных сетей на графических процессорах, то Python – наилучший выбор. А для высокопроизводительных решений с применением всех важных средств обработки отличным выбором станут Java или Scala.

Конечно, не стоит впадать и в другую крайность – или-или. Например, вы можете использовать Spark для моделирования и машинного обучения на хранимых данных с помощью R или Python, а затем создать рабочий (промышленный) вариант, который сможет использоваться вашим приложением на Scala Spark Streaming. Не стоит также пренебрегать и использованием однородного набора языков, обладающих сильными сторонами только с точки зрения обработки больших данных (в противном случае ваша команда может начать быстро страдать от языковой усталости).

Язык R: из учебной лаборатории — в мир больших данных

Еще недавно практически все, что связано со статистической обработкой данных, прочно ассоциировалось с пакетами SPSS и SAS, но за несколько лет в лидеры вышел язык R, и чем дальше, тем сильнее укрепляются его позиции.

Еще недавно практически все, что связано со статистической обработкой данных, прочно ассоциировалось с пакетами SPSS и SAS, но за несколько лет в лидеры вышел язык R, и чем дальше, тем сильнее укрепляются его позиции.

За последние несколько лет весьма скромно начинавший свое существование язык R приобрел невероятную популярность, став одним из основных инструментов для специалистов по статистике. По оценке аналитиков, тех, кто пишет на R, уже свыше двух миллионов, и их число постоянно растет — язык постепенно превращается в стандарт де-факто для категории специалистов, называющих себя data scientist. Язык R признан в качестве аналитического мэйнстрима, он используется во множестве организаций, встраивается во всевозможные системы, разработчики пишут для него пакеты, адаптированные к конкретным отраслям. Например, в The New York Times активно используются визуализационные возможности R при оценке новостных лент, а одно из самых крупных туристических агентств Orbitz с помощью R решает задачи, связанные с оценкой конкурентоспособности своих продуктов. Это классические примеры использования R, а новая волна интереса к языку возникла в связи с возможностью применения систем с массовым параллелизмом (MPP) и таких платформ, как Hadoop, способных в сочетании с реляционными СУБД хранить петабайты структурированных и квазиструктурированных данных, которые можно использовать для аналитических задач. Язык R обеспечивает аналитикам доступ к таким объемам данных, которые при работе на обычных серверах невозможно было представить.

Из истории R

Взлет R начался четыре года назад, когда The New York Times опубликовала большую статью под названием «Аналитики очарованы R», посвященную этому языку. По словам автора, этот язык привлекателен прежде всего своей доступностью для прикладных специалистов-аналитиков, не владеющих навыками программирования, — иногда R называют «форсированной таблицей Excel», позволяющей решать сложные аналитические задачи, не зная анатомии компьютерных систем. Поддерживающее R программное обеспечение распространяется как свободное и включает несколько тысяч специализированных библиотек, таких как BiodiversityR, предназначенная для анализа окружающей среды, или GenABEL, используемая при изучении генома человека.

Росс Айхак (слева) и Роберт Джентльмен

Язык R был создан в середине девяностых двумя профессорами-статистиками, работавшими в университете новозеландского города Окленд. Их имена — Росс Айхак и Роберт Джентльмен, отсюда нетрудно догадаться, чем они руководствовались, выбирая название для языка. Хотя R стал плодом сотрудничества двоих, ему предшествовала самостоятельная работа одного Айхака, который в условиях островной изолированности много читал, в том числе изучил книгу «Структура и интерпретация компьютерных программ» Хала Абельсона и Джеральда Сассмана, изданную в МТИ в 1985 году. В «Википедии» есть отдельная статья, ей посвященная. Книга была написана в качестве введения в курс программирования, преподаваемый студентам инженерных специальностей, авторы книги и курса отдали предпочтение языку Scheme, диалекту Lisp. Кроме этого, Айхак познакомился с работами Рика Беккера и Джона Чамберса, посвященными не слишком популярному языку программирования S, предназначенному специально для обработки данных. Язык S относится к категории объектно-ориентированных, в нем объектами являются наборы данных, функции и модели анализа, что отличает его от классических специализированных программных пакетов, ориентированных на работу с данными. Преимущество языкового подхода по сравнению с пакетами — в возможности по шагам контролировать процесс обработки, что повышает уверенность в корректности результатов. А далее Айхак обратил внимание на общие и различающие языки S и Scheme черты и поделился своими наблюдениями с коллегой Джентльменом, который, как и он сам, вел курс статистики и тоже испытывал потребность в соответствующем программном обеспечении, но не мог найти ничего подходящего. После недолгих размышлений Айхак и Джентльмен сошлись на том, что следует объединить усилия и создать собственное учебное ПО, — так и родился R.

Для начала авторы решили сделать небольшой интерпретатор, аналогичный тому, что используется в Scheme, с нуля, так как готовые разработки их не устраивали, поскольку было понятно — в процессе работы будет множество изменений. В итоге было решено строить интерпретатор по принципам, изложенным в книге Абельсона — Сассмана, с использованием технологических наработок из доступных на тот момент свободно распространяемых интерпретаторов Scheme. Первая версия интерпретатора, поддерживающая основную функциональность языка R, была размером около тысячи строк кода на Cи, но ее требовалось расширить описанием структур данных и математической составляющей для статистики, кроме того, нужен был пользовательский интерфейс. Оба автора были хорошо знакомы с S, поэтому отдали предпочтение используемому в нем командному стилю.

Цукерберг рекомендует:  Подготовка к собеседованию на стажёра по тестированию

В итоге R получился только внешне похожим на S, внутри он имеет существенные отличия, и прежде всего в распределении памяти — в R в момент запуска резервируется фиксированный объем памяти, а в процессе работы программы осуществляется уборка «мусора» с использованием механизма, который принято называть on-the-fly garbage collector, то есть «уборка на лету». Это значит, что ограничен рост мусора. Второе отличие — в двух языках по-разному определяется область действия переменных. Кроме этих двух фундаментальных различий в R есть то, чего вообще нет в S. Речь идет о средствах, которые облегчают построение графиков: наименование цветов, так называемая цифровая модель (Colour Model); система для описаний линий на графиках (Line Texture Description); техника для вывода математических формул в графиках.

На первых порах язык использовался исключительно в учебных целях, но в 1993 году авторы включили его в библиотеку Statlib, которая распространялась по подписке, с 1995 года R стал распространяться как свободное ПО по лицензии GNU, после чего он нашел множество приверженцев, особенно в Европе, а с начала 2000-х годов ему сопутствовал грандиозный успех — R был принят на вооружение не только университетами, но и государственными органами и крупными корпорациями. Росс Айхак получил за свою работу самую высокую академическую награду Новой Зеландии — медаль Пикеринга.

Загадка R

Про R можно сказать, что этот язык принимает эстафету у доминирующего среди статистических пакетов SPSS, ныне принадлежащего IBM, становясь универсальным языком для специалистов по обработке данных. В том, что это так, а не иначе, убеждает очевидный факт: главным апологетом R стал Норман Ни, создатель Tex и SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), в 2009 году основавший компанию Revolution Analytics, являющуюся дистрибьютором продуктов на базе R. В своем комментарии Forbes по этому поводу он сказал: «R — это возможность изменить правила игры в самом быстрорастущем сегменте программной индустрии».

Возникает естественный вопрос: как случилось, что произведение двух академических ученых из Новой Зеландии опередило то, что делается профессионалами софтверной индустрии в Америке и Европе?

Роберт Мюнхен, автор книги «R для пользователей SAS и SPSS», убежден, что язык радикально изменил «ландшафт в области разработки ПО»: пользование R не только дешевле, чем применение коммерческих пакетов, но к тому же в R практически нет ничего такого, что есть в SAS или SPSS, а обратное утверждение невозможно, функциональные возможности R выше, чем у известных статистических пакетов. Мало того, при работе в мегабайтном масштабе данных R вполне может заменить и Matlab, и SAS. Подобное стало реальностью потому, что R — это не закрытый пакет, принадлежащий одному производителю, а развиваемый и эволюционирующий язык, разрабатываемый членами сообщества. Можно искать секрет успеха R в аналогии с успехом Linux, и этому он обязан основополагающим принципам, заложенным Айхаком и Джентльменом.

Развитию сообщества способствует языковая модель, отличающая R от готовых пакетов, — программу можно прочитать и усовершенствовать. Прогресс R обеспечивает так называемая «ядерная группа» (core group), в которую входят не только специалисты из компьютерной науки, но и серьезные математики и специалисты по статистике. Майк Кинг, главный статистик-аналитик Bank of America, высказался следующим образом: «Уверен, нет другого языка программирования, который бы собрал такое сильное сообщество. R попросту повезло — в core group вошли таланты, способные найти самые сильные ходы». R как инструмент позволяет сообществу с невероятной скоростью создавать новые R-программы, и сегодня это сообщество превратилось в гигантскую саморегулируемую фабрику по производству такого рода пакетов. Основным резоном в переходе на R является наличие сообщества, причем действует положительная обратная связь — чем больше становится сообщество, тем привлекательнее становится R. В сообществе силен дух соревновательности, что открывает дорогу молодым талантам.

R и Большие Данные

Схема взаимодействия Hadoop и HBase в среде R

Как бы ни были велики преимущества отрытого ПО и коллаборативной деятельности виртуальных коллективов даже самых талантливых людей, иногда возникают ситуации, когда требуется предпринимать радикальные шаги, вносить такие изменения, управлять которыми можно только из единого центра. Именно такая ситуация возникла с появлением необходимости работы с Большими Данными — R не задумывался для этой цели и не эволюционировал в этом направлении. Руководство адаптацией R к таким задачам — созданию Big Data Analytics — взяла на себя компания Revolution Analytics, которая интегрировала R и Hadoop. Такая интеграция выглядит совершенно естественно, и то и другое относится к свободному ПО и подчинено данным (data driven), но есть несколько серьезных сложностей процедурного порядка. На протяжении всей своей истории R оставался итерационной технологией (как это принято в статистике), а Hadoop по определению работает в пакетном режиме: задача запускается и может работать минуты или часы. Вторая сложность заключается в ином оперировании данными. В языке R данные преимущественно размещаются в общей оперативной памяти, а Hadoop основан на процедурах map/reduce, где данные разделяются и обрабатываются параллельно. Эти противоречия были преодолены специалистами Revolution Analytics в продуктах серии RevoConnectR for Hadoop, предоставляющих программистам на R возможность работы с данными, размещенными в файловой системе Hadoop HDFS и СУБД Hbase. Из схемы взаимодействия Hadoop и HBase в среде R, показанной на рисунке, понятно, что клиент по-прежнему взаимодействует с традиционной файловой формой представления данных, которая подпитывается результатами работы Hadoop.

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями

Топ 30 Big Data инструментов для анализа данных

Сегодня для анализа данных существуют тысячи инструментов Big Data. Анализ данных — это процесс проверки, очистки, трансформации и моделирования данных с целью обнаружения полезной информации, предложения и принятия решений. В этом посте перечислены 30 лучших инструментов для анализа данных с открытым исходным кодом, для визуализации данных, извлечения данных и баз данных.

Инструменты Big Data с открытым исходным кодом

1. KNIME
Платформа KNIME Analytics является ведущим открытым решением для инноваций, основанных на данных, помогая вам выявить потенциал, скрытый в ваших данных, расширять возможности для новых идей или предсказать новые тренды.
KNIME Analytics — это идеальный инструментарий для любого ученого-исследователя с более чем 1000 модулями, сотнями готовых к запуску примеров, широким спектром интегрированных инструментов и широчайшим выбором передовых алгоритмов.

2. OpenRefine
OpenRefine (ранее Google Refine) — это мощный инструмент для работы с неподготовленными данными: очистка, преобразование их из одного формата в другой, расшаривание их с помощью веб-служб. OpenRefine может помочь вам легко исследовать Big Data.

3. R — язык программирования
Что, если я скажу вам, что Project R, проект GNU, написан в самом R? Он в первую очередь написан на C и Fortran. И многие его модули написаны в самом R. Это бесплатный программный язык программирования и программная среда для статистических вычислений и графики. Язык R широко используется для разработки статистического программного обеспечения и анализа данных. Простота использования и масштабирование значительно повысила популярность R в последние годы.
Помимо интеллектуального анализа данных, он предоставляет статистические и графические методы, включая линейное и нелинейное моделирование, классические статистические тесты, анализ временных рядов, классификацию, кластеризацию и другие.

4. Orange
Orange представляет собой визуализацию данных с открытым исходным кодом и анализ данных для новичков и экспертов, а также предоставляет интерактивные рабочие процессы с большим набором Big Data инструментов. Orange содержит в себе различные визуализации, от диаграмм разброса, гистограмм, деревьев, до дендрограмм, сетей и карт тепла.

Подобно KNIME, RapidMiner работает через визуальное программирование и способен манипулировать, анализировать и моделировать данные. RapidMiner делает вас более продуктивными с помощью платформы с открытым исходным кодом для подготовки данных, машинного обучения и развертывания модели. Его унифицированная платформа для научных исследований данных ускоряет построение полных аналитических рабочих процессов — от подготовки данных до машинного обучения, от моделирования до развертывания — в единой среде, что значительно повышает эффективность и сокращает время, затрачиваемое на реализацию проектов в области научных исследований.

6. Pentaho
Pentaho устраняет барьеры, которые блокируют способность вашей организации получать ценность от всех ваших данных. Платформа упрощает подготовку и микс любых данных и включает в себя спектр инструментов для легкого анализа, визуализации, изучения, отчета и прогнозирования. Открытая, встраиваемая и расширяемая Pentaho спроектирована так, чтобы гарантировать, что каждый член вашей команды — от разработчиков до бизнес-пользователей — может легко перевести данные в стоимость.

7. Talend
Talend является ведущим поставщиком программного обеспечения для интеграции с открытым исходным кодом на предприятия, ориентированные на данные. Наши клиенты соединяются где угодно, с любой скоростью. Talend используется в Big Data, в 5 раз быстрее и с 1/5-й стоимостью.

8. Weka
Weka, программное обеспечение с открытым исходным кодом, представляет собой набор алгоритмов машинного обучения для задач интеллектуального анализа данных и Big Data. Алгоритмы могут быть применены непосредственно к набору данных или вызваны из вашего собственного кода JAVA. Он также хорошо подходит для разработки новых алгоритмов машинного обучения, поскольку он полностью реализован на языке программирования JAVA, а также поддерживает несколько стандартных задач интеллектуального анализа данных.
Для тех, кто не знаком с Java, Weka с ее графическим интерфейсом обеспечивает самый простой переход в мир Data Science. Будучи написанными на Java, те, у кого есть опыт Java, могут также использовать библиотеку в своем коде.

9. NodeXL
NodeXL — это программное обеспечение для визуализации и анализа данных взаимоотношений и сетей. NodeXL обеспечивает точные вычисления. Это бесплатный (не профессиональный) и программный анализ и визуализация с открытым исходным кодом. Это один из лучших статистических инструментов для анализа данных, который включает в себя расширенные показатели сети, доступ к поставщикам данных сетей и автоматизацию.

10. Gephi
Gephi также представляет собой программный пакет для анализа и визуализации с открытым исходным кодом, написанный на Java на платформе NetBeans. Подумайте о гигантских картах взаимоотношений, которые представляют связанные соединения или друзей из Facebook. Gephi работает в этом направлении, предоставляя точные вычисления.

Big data инструменты для визуализации данных

11. Datawrapper
Datawrapper — это инструмент визуализации данных для создания интерактивных графиков. После того, как вы загрузите данные из файла CSV / PDF / Excel или вставьте его прямо в поле, Datawrapper создаст планку, линию, карту или любую другую связанную визуализацию. Графики Datawrapper могут быть встроены в любой веб-сайт или CMS через код вставки. Очень много новостных организаций используют Datawrapper для встраивания живых графиков в свои статьи. Он очень прост в использовании и создает эффектную графику.

12. Solver
Solver специализируется на предоставлении финансовой отчетности мирового уровня, составлении бюджетов и анализе с помощью кнопочного доступа ко всем источникам данных, которые обеспечивают прибыльность всей компании. Solver предоставляет BI360, который доступен для облачного и локального развертывания, сосредоточив внимание на четырех ключевых областях аналитики.

13. Qlik
Qlik позволяет создавать визуализации, информационные панели и приложения, которые отвечают на наиболее важные вопросы вашей компании. Теперь вы можете увидеть всю историю, которая находится в ваших данных.

14. Tableau
Tableau упрощает визуализацию в элегантном и интуитивно понятном инструменте. Он исключительно эффективен в бизнесе, потому что он передает информацию через визуализацию данных. В аналитическом процессе визуальные эффекты Tableau позволяют быстро исследовать гипотезу, проверить вашу гипотезу или просто изучить данные, прежде чем приступить к подробному анализу.

15. Таблицы Google Fusion
Таблицы Google Fusion более продвинутые таблицы похожие на Spreadsheets. Таблицы Google Fusion — это невероятный инструмент для анализа данных, big data визуализации и отображения. Неудивительно, что невероятное картографическое программное обеспечение Google играет большую роль в продвижении этого инструмента. Возьмем, к примеру, эту карту, чтобы посмотреть на платформы добычи нефти в Мексиканском заливе.

16. Infogram
Infogram предлагает более 35 интерактивных карт и более 500 карт, которые помогут вам визуализировать ваши данные красиво. Создайте множество диаграмм, включая столбцы, bar, pie, или облака слов. Вы даже можете добавить карту в свою инфографику или отчет, чтобы действительно произвести впечатление на вашу аудиторию.

Сентимент анализ текста

17. Opentext
Модуль анализа Sentiment OpenText — это специализированный механизм классификации, используемый для идентификации и оценки субъективных шаблонов и выражений чувств в текстовом контенте. Анализ выполняется на уровне темы, предложения и документа и нацелен на то, чтобы определить, являются ли части текста фактическими или субъективными, а в последнем случае, если мнение, выраженное в этих частях контента, является положительным, отрицательным, смешанным или нейтральным.

18. Semantria
Semantria — это инструмент, который предлагает уникальный сервисный подход, собирая тексты, твиты и другие комментарии от клиентов и тщательно анализируя их, чтобы получить эффективные и ценные идеи. Semantria предлагает текстовый анализ через плагин API и Excel. Он отличается от Lexalytics тем, что он предлагается через плагин API и Excel, и в нем он включает большую базу знаний и использует глубокое обучение.

19. Trackur
В автоматическом анализе настроений Trackur просматривается конкретное ключевое слово, которое вы контролируете, а затем определяет, является ли настроение по отношению к этому ключевому слову положительным, отрицательным или нейтральным. Это то что отличает Trackur от остальных. Он может использоваться для мониторинга всех социальных сетей и основных новостей, для получения информации о руководителях посредством трендов, поиска ключевых слов, автоматизированного анализа настроений и оценки влияния.

20. SAS sentiment analysis
SAS sentiment analysis автоматически извлекает настроения в реальном времени или в течение определенного периода времени с уникальной комбинацией статистического моделирования и методов обработки естественного языка на основе правил. Встроенные отчеты показывают образцы и подробные реакции.
С текущими оценками вы можете совершенствовать модели и корректировать классификации, чтобы отражать возникающие темы и новые термины, относящиеся к вашим клиентам, организации или отрасли.

21. Opinion Crawl
Opinion Crawl — это сентимент анализ в Интернете для текущих событий, компаний, продуктов и людей. Opinion Crawl позволяет посетителям оценивать веб-настроения по теме — человеку, событию, компании или продукту. Вы можете ввести тему и получить специальную оценку. Для каждой темы вы получаете круговую диаграмму, показывающую текущие настроения в реальном времени, список последних заголовков новостей, несколько уменьшенных изображений и облако тегов ключевых семантических понятий, которые публика связывает с объектом. Концепции позволяют вам видеть, какие проблемы или события приводят в чувство положительным или отрицательным образом. Для более глубокой оценки веб-сканеры найдут последнее опубликованное содержание по многим популярным темам и текущим публичным вопросам и посчитают для них настроения на постоянной основе. Затем в сообщениях в блоге будет показана тенденция настроений с течением времени, а также отношение «Позитивное отношение к отрицанию».

Big data инструменты извлечения данных или парсеры


22. Octoparse
Octoparse — это бесплатный и мощный инструмент, который используется для извлечения практически всех видов данных, которые вам нужны с веб-сайта. Вы можете использовать Octoparse для копирования веб-сайта с его обширными функциональными возможностями. Его пользовательский интерфейс с использованием курсора мыши помогает не программистам быстро привыкнуть к Octoparse. Это позволяет вам захватить весь текст с сайта с помощью AJAX, Javascript и, таким образом, вы можете загрузить практически весь контент сайта и сохранить его в виде структурированного формата, такого как EXCEL, TXT, HTML или ваши базы данных.

23. Content Grabber
Content Graber — это программное обеспечение для сканирования в Интернете, ориентированное на предприятия. Он может извлекать контент практически с любого веб-сайта и сохранять его в виде структурированных данных в выбранном вами формате, включая отчеты Excel, XML, CSV и большинство баз данных.
Он более подходит для людей с передовыми навыками программирования, поскольку он предлагает множество мощных скриптовых редакций, отладочных интерфейсов для нуждающихся людей. Пользователям можно использовать C# или VB.NET для отладки или записи сценария для управления процессом обработки обхода.

24. Import.io
Import.io — это web инструмент для извлечения данных, который позволяет извлекать информацию с сайтов. Просто выделите, что вам нужно, и Import.io проведет вас и «узнает» то, что вы ищете. Оттуда Import.io будет копать, извлекать данные для анализа или экспорта.

25. Parsehub
Parsehub — отличный веб-краулер, который поддерживает сбор данных с веб-сайтов, использующих технологии AJAX, JavaScript, куки и т. Д. Его технология машинного обучения может читать, анализировать, а затем преобразовывать веб-документы в соответствующие данные. В качестве бесплатного программного обеспечения вы можете создать не более пяти проектов для публикации в Parsehub.

26. Mozenda
Mozenda — это служба веб-поиска. Она предоставляет множество полезных функций для извлечения данных. Пользователям будет разрешено загружать извлеченные данные в облачное хранилище.

27. Scraper
Scraper — это расширение Chrome с ограниченными возможностями извлечения данных, но оно полезно для онлайн-исследований и экспорта данных в электронные таблицы Google. Этот инструмент предназначен как для новичков, так и для экспертов, которые могут легко копировать данные в буфер обмена или хранить их в электронных таблицах с использованием OAuth. Scraper — это бесплатный инструмент для веб-поиска, который работает прямо в вашем браузере и автоматически генерирует XPath для определения URL-адресов.

Наборы данных или datasets в Big Data

28. Data.gov
Правительство США пообещало сделать доступными все правительственные данные в Интернете. Этот сайт является первым этапом и выступает в качестве портала для всех видов удивительной информации обо всем: от климата до преступления.

29. Бюро переписи населения США
Бюро переписи населения США представляет собой обширную информацию о жизни граждан США, охватывающих данные о населении, географические данные и образование.

30. Всемирный информационный бюллетень ЦРУ
World Factbook предоставляет информацию об истории, людях, правительстве, экономике, географии, коммуникациях, транспорте, военных и транснациональных проблемах для 267 мировых организаций.

31. PubMed
PubMed, разработанный Национальной медицинской библиотекой (NLM), предоставляет бесплатный доступ к MEDLINE, базе данных более 11 миллионов библиографических ссылок и рефератов из почти 4500 журналов в области медицины, сестринского дела, стоматологии, ветеринарии, аптеки, систем здравоохранения и доклинических наук. PubMed также содержит ссылки на полнотекстовые версии статей на сайтах участвующих издателей. Кроме того, PubMed обеспечивает доступ и ссылки на интегрированные базы данных молекулярной биологии, поддерживаемые Национальным центром биотехнологической информации (NCBI). Эти базы данных содержат последовательности ДНК и белка, 3-D данные структуры белка, наборы данных обследований популяций и сборки полных геномов в интегрированной системе. В PubMed добавляются дополнительные библиографические базы данных NLM, такие как AIDSLINE. PubMed включает в себя «Old Medline». «Old Medline» охватывает 1950-1965 годы. (Обновляется ежедневно)

Автор статьи: Nora Choi, Octopus Data Inc.

Добавить комментарий Отменить ответ

Для отправки комментария вам необходимо авторизоваться.

Как программисту перейти в big data

Содержание:

Big data надолго останется среди востребованных информационных технологий. По прогнозам, к 2025 году предприятия будут создавать около 60% всех мировых данных. 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.

Мы расскажем, какие есть специальности в сфере big data и какие основные технологии нужно изучить программисту, чтобы связать свою карьеру с большими данными.

Где проходит грань между обычными и большими данными

В русском языке для термина big data часто используют кальку с английского – «большие данные». Но где проходит та грань, которая разделяет данные на «большие» и «обычные»? 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.

Многообразие. 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.

Скорость накопления. Данные генерируются все быстрее. Например, онлайн-магазину нужно постоянно собирать информацию о количестве клиентов и их покупках. Для хранения таких данных лучше подходят нереляционные базы данных, так как их легко масштабировать горизонтально, добавляя новые сервера (большинство реляционных баз данных масштабируются вертикально за счет увеличения оперативной памяти).

Скорость обработки. Большие данные, не смотря на свой внушительный объем, должны очень быстро обрабатываться, часто – в режиме реального времени. Например, рекомендательные системы в онлайн-магазинах мгновенно анализируют поведение клиента и выдают результат, какие еще товары могут ему понравиться. Такая высокая скорость обработки достигается за счет распределенных вычислений.

Таким образом, для программистов работа с большими данными подразумевает решение сложной, противоречивой задачи: как обеспечить сбор и хранение постоянно растущего объема разнородных данных, достигая при этом очень высокой скорости обработки.

Что нужно знать для работы с большими данными

Обработка больших данных – непростая задача для программистов, для решения которой постоянно появляются новые методы и инструменты. Однако есть основной стек технологий, которые чаще всего встречаются в вакансиях.

  • Apache Hadoop – платформа для параллельной обработки и распределенного хранения данных. Представляет собой большой комплекс инструментов, самые важные из которых – Hadoop Distributed File System, или HDFS (хранение данных), и MapReduce (обработка данных).
  • Apache Spark – фреймворк для параллельной обработки данных. Может использоваться для обработки потоковых данных в реальном времени. Поддерживает обработку в оперативной памяти компьютера, что повышает производительность приложений для анализа больших данных.
  • Apache Kafka платформа для потоковой обработки данных. Преимущества технологии – высокая скорость обработки данных и их сохранность (все сообщения реплицируются).
  • Apache Cassandra распределенная система управления нереляционными базами данных. Состоит из множества узлов хранения данных и легко масштабируется. Cassandra устойчива к сбоям – все данные автоматические реплицируются между узлами кластера.

Какие парадигмы программирования используются

Работая с большими данными, вы будете обращаться к разным парадигмам программирования: императивной, декларативной и параллельной. Например, для программирования баз данных на языке SQL используется декларативный подход, когда задается задача и нужный результат без указания промежуточных шагов. Чтобы справиться с быстрой обработкой большого массива данных, нужно применять многопоточные и параллельные вычисления. Один из вариантов решения проблемы – парадигма MapReduce. Это вычислительная модель параллельной обработки распределенных данных. Алгоритм позволяет разделить задачи между машинами кластера, чтобы обработка данных происходила одновременно на всех задействованных компьютерах.

Какой язык программирования выбрать

На этот вопрос нельзя ответить однозначно. Раньше специализированными языками для аналитики данных считались R и MATLAB, но сегодня выбор у разработчиков больше. Возможно, вам не придется менять язык программирования, чтобы заниматься обработкой больших данных. Мы составили список наиболее востребованных языков программирования в этой сфере.

  • Python. Активно применяется в big data, так как поддерживает множество библиотек для анализа данных (Pandas, Dask, Keras и др.) и может пригодиться для статистики и визуализации. В науке о данных Python используется для выполнения задач машинного обучения (библиотека TensorFlow).
  • Java. Преимущество Java – в адаптивности к разным платформам. Язык подходит для написания алгоритмов машинного обучения (библиотеки Weka, Deeplearning4j). Также может применяться для создания статистических приложений.
  • Scala. Может понадобиться для обработки потоковых данных. В языке доступны объектно-ориентированные и функциональные парадигмы программирования. Но для новичков Scala может оказаться сложным в изучении.
  • R. Основная сфера применения R наука о данных, включая статистическую обработку данных, машинное обучение. Также этот язык может помочь с визуализацией данных (библиотека ggplot2). Однако сейчас R теряет свою актуальность, уступая в производительности Python.
Цукерберг рекомендует:  Java. Уровень 1. Java SE 8 и выше

Чем вы можете заниматься в big data

Работу с большими данными можно разделить на два направления. Первое – создание и поддержка инфраструктуры для сбора, хранения и обработки данных, второе – анализ и извлечение полезной информации. Для каждого из этих процессов нужны специалисты со знанием программирования. В первом направлении задействованы привычные для IT специальности – инженеры, архитекторы, администраторы, но владеющие технологиями для работы с большими данными. Анализ данных – более узкая специализация, часто требующая определенного образования или опыта.

  • Инженер больших данных (Big data engineer). Разрабатывает технические решения, связанные с хранением и обработкой больших данных. Также он может отвечать за доставку и распределение данных из разных источников (веб-сайт, соцсети, датчики и т.д.) в систему хранилищ.
  • Архитектор баз данных(Dataarchitect).Проектирует базы данных, исходя из потребностей организации, которая собирает информацию. Архитектор выбирает технологии для хранения и обработки данных.
  • Менеджер баз данных(Databasemanager).Контролирует производительность баз данных и при необходимости устраняет неисправности в их работе. Специалист обеспечивает постоянную работу серверов, чтобы данные всегда оставались в сохранности.
  • Аналитикданных(Big data analyst).Проводит описательный анализ данных, делает их визуализацию. Аналитик находит в массивах разрозненных данных значимую информацию.
  • Исследователь данных (Data scientist).Ищет в наборах данных скрытые закономерности, тенденции, исходя из конкретной задачи. Для этой специальности обязательны отличные знания математики и статистики – нужно применять алгоритмы машинного обучения и строить предиктивные модели.

Список возможностей для карьеры в сфере больших данных постоянно расширяется – с развитием технологий появляются новые, более узкие направления:

  • Специалист по управлению данными(Datagovernancemanager).Отвечает за процесс сбора данных. Специалист решает, какие данные следует собирать, как их хранить. Также он занимается верификацией данных.
  • Специалист по защите данных (Data security administrator). Разрабатывает стратегию защиты данных от несанкционированного доступа. Специалист может следить за безопасностью баз данных, внедрять средства защиты.

Как начать работать с big data

Программист с опытом разработки именно в сфере больших данных – все еще редкая находка для нашей страны. Белорусские компании расширяют фокус поиска и, в первую очередь, обращают внимание на способности кандидатов, а не опыт.

Программисту проще всего перейти на позицию инженера больших данных. Основная часть работы по-прежнему будет связана с кодом, а большие данные станут вашей специализацией. Начните с изучения подходящего для big data языка программирования. Беспроигрышным вариантом будет Java или Python. Если вы сейчас пишите на одном из этих языков, то осваивайте библиотеки для работы с данными. В Python полезно знать библиотеки Numpy, Pandas, SQLAlchemy.

Тем, кто только начнет разбираться с Java или Python, важно понять, как в этих языках реализуется многопоточность и сериализация и как работать с коллекциями. Для позиции junior этих знаний может быть достаточно. Дальше вы сможете изучать технологии, в зависимости от проекта, над которым будете работать. Если хотите повысить свои шансы на получение интересного предложения о работе, то осваивайте Hadoop.


С позиции инженера больших данных в перспективе вы сможете перейти на другую роль. Big data – обширная сфера IT, внутри которой будет появляться все больше специализаций, например, с акцентом на технологии (Hadoop разработчик). Возможно, вас заинтересует архитектура баз данных, и вы будете развиваться в этом направлении. Если у вас есть хорошая математическая подготовка, то можете попробовать себя в машинном обучении. В любом случае, работая над конкретным проектом, легче определиться, что вас увлекает: технические задачи или, например, анализ данных.

В big data сложно практиковаться вне компании – вы не можете дома написать приложение без доступа к терабайтам данных. Если вы уже работаете программистом в IT-секторе, то самым простым способом попробовать свои силы в big data будет проект в вашей компании. Проконсультируйтесь с коллегами, которые занимаются большими данными, узнайте, над чем они сейчас работают и какие технологии используют. Вы можете обсудить с руководством, как вам развиваться в сфере больших данных внутри компании. Если работодатель заинтересован в вашем росте, то он не откажет в помощи.

IT.UA — home page

Продажи
Производство
Затраты и контроллинг
Ремонты и обслуживание
Закупки и логистика
Финансы
Бухгалтерия
Персонал
Документооборот и BPM
Управление проектами
Правительство
  1. Технологии и Инновации
  2. Big Data (Большие данные)
Цифровая трансформация бизнеса
Методологии управления
Инструментарий управления бизнесом
ДРУГИЕ СТАТЬИ
ATS — система по управлению кандидатами
Cloud solutions

Big Data

Википедия по состоянию на середину 2020 года давала следующее определение термину Big Data:

«Большие данные (Big Data) — обозначение структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия, эффективно обрабатываемых горизонтально масштабируемыми программными инструментами, появившимися в конце 2000-х годов и альтернативных традиционным системам управления базами данных и решениям класса Business Intelligence».

Как видим, в этом определении присутствуют такие неопределенные термины, как «огромных», «значительного», «эффективно» и «альтернативных». Даже само название весьма субъективно. Например, 4 Терабайта (емкость современного внешнего жесткого диска для ноутбука) — это уже большие данные или еще нет? К этому определению Википедия добавляет следующее: «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».

Аналитики компании IBS «весь мировой объём данных» оценили такими величинами:

2003 г. — 5 эксабайтов данных (1 ЭБ = 1 млрд гигабайтов)
2008 г. — 0,18 зеттабайта (1 ЗБ = 1024 эксабайта)
2015 г. — более 6,5 зеттабайтов
2020 г. — 40–44 зеттабайта (прогноз)
2025 г. — этот объем вырастет еще в 10 раз.

В докладе также отмечается, что большую часть данных генерировать будут не обычные потребители, а предприятия 1 (вспомним Промышленный интернет вещей).

Можно пользоваться и более простым определением, вполне соответствующим устоявшемуся мнению журналистов и маркетологов.

«Большие данные — это совокупность технологий, которые призваны совершать три операции:

  1. Обрабатывать большие по сравнению со «стандартными» сценариями объемы данных
  2. Уметь работать с быстро поступающими данными в очень больших объемах. То есть данных не просто много, а их постоянно становится все больше и больше
  3. Уметь работать со структурированными и слабо структурированными данными параллельно и в разных аспектах» 2

Считается, что эти «умения» позволяют выявить скрытые закономерности, ускользающие от ограниченного человеческого восприятия. Это дает беспрецедентные возможности оптимизации многих сфер нашей жизни: государственного управления, медицины, телекоммуникаций, финансов, транспорта, производства и так далее. Не удивительно, что журналисты и маркетологи настолько часто использовали словосочетание Big Data, что многие эксперты считают этот термин дискредитированным и предлагают от него отказаться. 3

Более того, в октябре 2015 года компания Gartner исключила Big Data из числа популярных трендов. Свое решение аналитики компании объяснили тем, что в состав понятия «большие данные» входит большое количество технологий, уже активно применяемым на предприятиях, они частично относятся к другим популярным сферам и тенденциям и стали повседневным рабочим инструментом. 4

Как бы то ни было, термин Big Data по-прежнему широко используется, подтверждением чему служит и наша статья.

Три «V» (4, 5, 7) и три принципа работы с большими данными

Определяющими характеристиками для больших данных являются, помимо их физического объёма, и другие, подчеркивающие сложность задачи обработки и анализа этих данных. Набор признаков VVV (volume, velocity, variety — физический объём, скорость прироста данных и необходимости их быстрой обработки, возможность одновременно обрабатывать данные различных типов) был выработан компанией Meta Group в 2001 году с целью указать на равную значимость управления данными по всем трём аспектам.

В дальнейшем появились интерпретации с четырьмя V (добавлялась veracity — достоверность), пятью V (viability — жизнеспособность и value — ценность), семью V (variability — переменчивость и visualization — визуализация). Но компания IDC, например, интерпретирует именно четвёртое V как value (ценность), подчеркивая экономическую целесообразность обработки больших объёмов данных в соответствующих условиях. 5

Исходя из вышеприведенных определений, основные принципы работы с большими данными таковы:

  1. Горизонтальная масштабируемость. Это — базовый принцип обработки больших данных. Как уже говорилось, больших данных с каждым днем становится все больше. Соответственно, необходимо увеличивать количество вычислительных узлов, по которым распределяются эти данные, причем обработка должна происходить без ухудшения производительности.
  2. Отказоустойчивость. Этот принцип вытекает из предыдущего. Поскольку вычислительных узлов в кластере может быть много (иногда десятки тысяч) и их количество, не исключено, будет увеличиваться, возрастает и вероятность выхода машин из строя. Методы работы с большими данными должны учитывать возможность таких ситуаций и предусматривать превентивные меры.
  3. Локальность данных. Так как данные распределены по большому количеству вычислительных узлов, то, если они физически находятся на одном сервере, а обрабатываются на другом, расходы на передачу данных могут стать неоправданно большими. Поэтому обработку данных желательно проводить на той же машине, на которой они хранятся.

Эти принципы отличаются от тех, которые характерны для традиционных, централизованных, вертикальных моделей хранения хорошо структурированных данных. Соответственно, для работы с большими данными разрабатывают новые подходы и технологии.

Технологии и тенденции работы с Big Data

Изначально в совокупность подходов и технологий включались средства массово-параллельной обработки неопределённо структурированных данных, такие как СУБД NoSQL, алгоритмы MapReduce и средства проекта Hadoop. В дальнейшем к технологиям больших данных стали относить и другие решения, обеспечивающие сходные по характеристикам возможности по обработке сверхбольших массивов данных, а также некоторые аппаратные средства.

  • MapReduce — модель распределённых параллельных вычислений в компьютерных кластерах, представленная компанией Google. Согласно этой модели приложение разделяется на большое количество одинаковых элементарных заданий, выполняемых на узлах кластера и затем естественным образом сводимых в конечный результат.
  • NoSQL (от англ. Not Only SQL, не только SQL) — общий термин для различных нереляционных баз данных и хранилищ, не обозначает какую-либо одну конкретную технологию или продукт. Обычные реляционные базы данных хорошо подходят для достаточно быстрых и однотипных запросов, а на сложных и гибко построенных запросах, характерных для больших данных, нагрузка превышает разумные пределы и использование СУБД становится неэффективным.
  • Hadoop — свободно распространяемый набор утилит, библиотек и фреймворк для разработки и выполнения распределённых программ, работающих на кластерах из сотен и тысяч узлов. Считается одной из основополагающих технологий больших данных.
  • R — язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой. Широко используется для анализа данных и фактически стал стандартом для статистических программ.
  • Аппаратные решения. Корпорации Teradata, EMC и др. предлагают аппаратно-программные комплексы, предназначенные для обработки больших данных. Эти комплексы поставляются как готовые к установке телекоммуникационные шкафы, содержащие кластер серверов и управляющее программное обеспечение для массово-параллельной обработки. Сюда также иногда относят аппаратные решения для аналитической обработки в оперативной памяти, в частности, аппаратно-программные комплексы Hana компании SAP и комплекс Exalytics компании Oracle, несмотря на то, что такая обработка изначально не является массово-параллельной, а объёмы оперативной памяти одного узла ограничиваются несколькими терабайтами. 6

Консалтинговая компания McKinsey, кроме рассматриваемых большинством аналитиков технологий NoSQL, MapReduce, Hadoop, R, включает в контекст применимости для обработки больших данных также технологии Business Intelligence и реляционные системы управления базами данных с поддержкой языка SQL.


Методы и техники анализа больших данных

Международная консалтинговая компания McKinsey, специализирующаяся на решении задач, связанных со стратегическим управлением, выделяет 11 методов и техник анализа, применимых к большим данным.

Методы класса Data Mining (добыча данных, интеллектуальный анализ данных, глубинный анализ данных) — совокупность методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных знаний, необходимых для принятия решений. К таким методам, в частности, относятся обучение ассоциативным правилам (association rule learning), классификация (разбиение на категории), кластерный анализ, регрессионный анализ, обнаружение и анализ отклонений и др.

Краудсорсинг — классификация и обогащение данных силами широкого, неопределённого круга лиц, выполняющих эту работу без вступления в трудовые отношения

Смешение и интеграция данных (data fusion and integration) — набор техник, позволяющих интегрировать разнородные данные из разнообразных источников с целью проведения глубинного анализа (например, цифровая обработка сигналов, обработка естественного языка, включая тональный анализ, и др.)

Машинное обучение, включая обучение с учителем и без учителя — использование моделей, построенных на базе статистического анализа или машинного обучения для получения комплексных прогнозов на основе базовых моделей

Искусственные нейронные сети, сетевой анализ, оптимизация, в том числе генетические алгоритмы (genetic algorithm — эвристические алгоритмы поиска, используемые для решения задач оптимизации и моделирования путём случайного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, аналогичных естественному отбору в природе)

Распознавание образов

• Прогнозная аналитика

• Имитационное моделирование (simulation) — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Имитационное моделирование можно рассматривать как разновидность экспериментальных испытаний

Пространственный анализ (spatial analysis) — класс методов, использующих топологическую, геометрическую и географическую информацию, извлекаемую из данных

Статистический анализ — анализ временных рядов, A/B-тестирование (A/B testing, split testing — метод маркетингового исследования; при его использовании контрольная группа элементов сравнивается с набором тестовых групп, в которых один или несколько показателей были изменены, для того чтобы выяснить, какие из изменений улучшают целевой показатель)

Визуализация аналитических данных — представление информации в виде рисунков, диаграмм, с использованием интерактивных возможностей и анимации как для получения результатов, так и для использования в качестве исходных данных для дальнейшего анализа. Очень важный этап анализа больших данных, позволяющий представить самые важные результаты анализа в наиболее удобном для восприятия виде. 7

Большие данные в промышленности

Согласно отчету компании McKinsey «Global Institute, Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity», данные стали таким же важным фактором производства, как трудовые ресурсы и производственные активы. За счет использования больших данных компании могут получать ощутимые конкурентные преимущества. Технологии Big Data могут быть полезными при решении следующих задач:

  • прогнозирование рыночной ситуации
  • маркетинг и оптимизация продаж
  • совершенствование продукции
  • принятие управленческих решений
  • повышение производительности труда
  • эффективная логистика
  • мониторинг состояния основных фондов 8,9

На производственных предприятиях большие данные генерируются также вследствие внедрения технологий Промышленного интернета вещей. В ходе этого процесса основные узлы и детали станков и машин снабжаются датчиками, исполнительными устройствами, контроллерами и, иногда, недорогими процессорами, способными производить граничные (туманные) вычисления. В ходе производственного процесса осуществляется постоянный сбор данных и, возможно, их предварительная обработка (например, фильтрация). Аналитические платформы обрабатывают эти массивы информации в режиме реального времени, представляют результаты в наиболее удобном для восприятия виде и сохраняют для дальнейшего использования. На основе анализа полученных данных делаются выводы о состоянии оборудования, эффективности его работы, качестве выпускаемой продукции, необходимости внесения изменений в технологические процессы и т.д.

Благодаря мониторингу информации в режиме реального времени персонал предприятия может:

  • сокращать количество простоев
  • повышать производительность оборудования
  • уменьшать расходы на эксплуатацию оборудования
  • предотвращать несчастные случаи

Последний пункт особенно важен. Например, операторы, работающие на предприятиях нефтехимической промышленности, получают в среднем около 1500 аварийных сообщений в день, то есть более одного сообщения в минуту. Это приводит к повышенной усталости операторов, которым приходится постоянно принимать мгновенные решения о том, как реагировать на тот или иной сигнал. Но аналитическая платформа может отфильтровать второстепенную информацию, и тогда операторы получают возможность сосредоточиться в первую очередь на критических ситуациях. Это позволяет им более эффективно выявлять и предотвращать аварии и, возможно, несчастные случаи. В результате повышаются уровни надежности производства, промышленной безопасности, готовности технологического оборудования, соответствия нормативным требованиям. 10

Кроме того, по результатам анализа больших данных можно рассчитывать сроки окупаемости оборудования, перспективы изменения технологических режимов, сокращения или перераспределения обслуживающего персонала — т.е. принимать стратегические решения относительно дальнейшего развития предприятия. 11

Курс 20773А: Анализ больших данных (Big Data) с помощью Microsoft R

Бизнес-аналитика

Этот курс в нашем Центре
успешно закончили
2888 человек!

Course 20773A: Analyzing Big Data with Microsoft R

Этот курс предназначен для специалистов, анализирующих огромные наборы данных, а также разработчиков, использующих R в своих проектах.

Цель курса – предоставить слушателям знания и навыки, необходимые для создания и запуска сценариев анализа больших данных на сервере Microsoft R. Также в курсе описано как работать с Microsoft R в средах обработки больших данных как Hadoop, кластер Spark или база SQL Server.

Курс читается на русском языке!

Скидка до 60% всем слушателями и выпускникам Центра «Специалист» на курсы английского языка.

Скидка не суммируется с программой «Резерв» и другими скидками Центра «Специалист».

По окончании курса Вы будете уметь:

  • описывать работу Microsoft R;
  • использовать клиента R и Server R для обработки больших данных из разных хранилищ;
  • визуализировать данные с помощью графиков и схем;
  • преобразовывать и очищать наборы больших данных;
  • использовать способы разделения аналитических задач на параллельные задачи;
  • строить и оценивать регрессионные модели, генерируемые на основе больших данных;
  • создавать, оценивать и разворачивать партиционированные модели на основе больших данных;
  • использовать язык R в средах SQL Server и Hadoop.

Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы. Большинство выпускников наших курсов делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.

Продолжительность курса — 24 ак. ч.

Отзывы о Центре

Cлушатель: Загер Давид Константинович

Удобство организации учебного процесса от момента заказа курсов до непосредственного обучения. Информационный обмен на высшем уровне. Обратная связь с кураторами и «бумажный» документооборот организованы прекрасно.

Cлушатель: Милованов Антон Михайлович

Предварительная подготовка

Требуемая подготовка: Успешное окончание курса Программирование на языке R. Уровень 1. Базовые знания или эквивалентная подготовка.

Требуемая подготовка: Английский язык. Уровень 2. Elementary, часть 2, или эквивалентная подготовка. Определить уровень владения языком вам поможет тест.

Рекомендуемая подготовка (необязательная): Успешное окончание курса Введение в статистику или эквивалентная подготовка.

Рекомендуемая подготовка (необязательная): Успешное окончание курса Курс 20767А: Разработка и эксплуатация хранилищ данных на SQL Server 2020 или эквивалентная подготовка.

Получить консультацию о необходимой предварительной подготовке по курсу Вы можете у наших менеджеров: +7 (495) 232-32-16.

Наличие предварительной подготовки является залогом Вашего успешного обучения. Предварительная подготовка указывается в виде названия других курсов Центра (Обязательная предварительная подготовка). Вам следует прочитать программу указанного курса и самостоятельно оценить, есть ли у Вас знания и опыт, эквивалентные данной программе. Если Вы обладаете знаниями менее 85-90% рекомендуемого курса, то Вы обязательно должны получить предварительную подготовку. Только после этого Вы сможете качественно обучиться на выбранном курсе.

Рекомендуемые курсы по специальности

Чтобы стать профессионалом, мы рекомендуем Вам вместе с этим курсом изучить:

Сертификации и экзамены


Данный курс готовит к экзаменам, входящим в программы подготовки сертифицированных специалистов международного уровня:

Данный курс готовит к успешной сдаче международных сертификационных экзаменов:

Программа курса

Тема Ак. часов
Модуль 1. Сервер и клиент Microsoft R
  • Обзор сервера Microsoft R
  • Использование клиента Microsoft R
  • Функции ScaleR

Лабораторная работа: Обзор сервера и клиента Microsoft R

  • Использование клиента R в VSTR и RStudio
  • Обзор функций ScaleR
  • Подключение к удалённому серверу
3 Модуль 2. Обзор больших данных
  • Источники данных ScaleR
  • Чтение данных в XDF-объекте
  • Обобщение данных в XDF-объекте

Лабораторная работа: Обзор больших данных

  • Чтение локального CSV-файла и передача данных в XDF-файл
  • Преобразование данных на входе
  • Чтение данных из SQL Server и передача в XDF-файл
  • Подведение итогов в XDF-файле
3 Модуль 3. Визуализация больших данных
  • Визуализация данных в памяти
  • Визуализации больших данных

Лабораторная работа: Визуализация данных

  • Использование ggplot для создания многогранной диаграммы с наложением
  • Использование rxlinePlot и rxHistogram
3 Модуль 4. Обработка больших данных
  • Преобразование больших данных
  • Управление наборами данных

Лабораторная работа: Обработка больших данных

  • Преобразование больших данных
  • Сортировка и слияние больших данных
  • Подключение к удаленному серверу
3 Модуль 5. Распараллеливание операций анализа
  • Использование вычислительного контекста RxLocalParallel с функцией rxExec
  • Использование пакета revoPemaR

Лабораторная работа: Использование rxExec и revoPemaR для распараллеливания операций

  • Использование rxExec для оптимизации использования ресурсов
  • Создание и применение класса PEMA
3 Модуль 6. Создание и оценка регрессионной модели
  • Кластеризации больших данных
  • Создание регрессионных моделей и подготовка прогнозов

Лабораторная работа: Создание линейной регрессионной модели

  • Создание кластера
  • Создание регрессионной модели
  • Генерация данных для составления прогнозов
  • Использование модели для составления прогнозов и сравнение результатов
3 Модуль 7. Создание и оценка партиционированных моделей (Partitioning Model)
  • Создание партиционированных моделей на основе дерева решений.
  • Тестирование прогнозов партиционированных моделей

Лабораторная работа: Создание и оценка партиционированных моделей

  • Разбиение набора данных
  • Построение моделей
  • Подготовка прогноза и тестирование результатов
  • Сравнение результатов
3 Модуль 8. Обработка больших данных в SQL Server и Hadoop
  • Использование R в SQL Server
  • Использование Map/Reduce в Hadoop
  • Использование Hadoop Spark

Лабораторная работа: Обработка больших данных в SQL Server и Hadoop

  • Создание модели и прогнозирования результатов в SQL Server
  • Анализ и вывод результата с помощью Map/Reduce в Hadoop
  • Интеграция скрипта sparklyr в рабочий процесс ScaleR
3 Аудиторная нагрузка в классе с преподавателем 24 +12
бесплатно
По окончании обучения на курсе проводится итоговая аттестация. Аттестация проводится в виде теста на последнем занятии или на основании оценок практических работ, выполняемых во время обучения на курсе.

По данному курсу бесплатно предоставляются дополнительные часы для самостоятельной работы в компьютерных классах Центра, где проводятся занятия. Вы можете закрепить полученные знания, выполнить домашние задания, проконсультироваться у специалистов Центра. Дополнительные часы предоставляются в дни занятий по предварительному согласованию с администратором комплекса.

  • утренним группам с 8:30 до 10:00
  • дневным группам — по 1 ак.ч. до и после занятий (13.15-14.00, 17.10-17.55)

Расписание

Звоните по тел. +7 (495) 232-32-16

Стоимость обучения (рублей)*

Курс может быть заказан согласно ФЗ-44, ФЗ-223 (закупка/аукцион/запрос котировок/конкурсные процедуры)
с 10:00 до 17:00 Вечер или Выходные
Стандартная цена
Онлайн Индивидуальное обучение Записаться
Частные лица 26 990 26 990 26 990 66 600 **
Организации 29 990 29 990 29 990

Ваша выгода может быть 5 090 рублей

Курс 20773А: Анализ больших данных (Big Data) с помощью Microsoft R + Курс 20774А: Облачная аналитика больших данных (Big Data) при помощи машинного обучения в Azure = 60 890 руб.*
65 980 руб.

*Данное предложение действует только для частных лиц.

Документы об окончании

В зависимости от программы обучения выдаются следующие документы:

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Все языки программирования для начинающих