Комментарии 13
Есть ли подобное исследование рынка в Казахстане для разработчиков?
+1
Добрый день!
Мы (Kolesa Group) планируем сделать подобное для рынка разработчиков в этом году.
Мы (Kolesa Group) планируем сделать подобное для рынка разработчиков в этом году.
0
Кстати, сделали — zerttey.kolesa.group/razrabotchiki
0
Если в компании нет DWH — откуда берутся большие данные?
Я отлично понимаю, что для полезной и нужной аналитики и отчётов хватит excel + 32Gb оперативки в правильных руках, но это не совсем Big Data.
Видимо, оттуда и зарплаты.
Я отлично понимаю, что для полезной и нужной аналитики и отчётов хватит excel + 32Gb оперативки в правильных руках, но это не совсем Big Data.
Видимо, оттуда и зарплаты.
+1
Добрый день
Есть ощущение, что график «Источники постановки задач» содержит больше, чем 100% в сумме
Есть ощущение, что график «Источники постановки задач» содержит больше, чем 100% в сумме
0
Интересно как “SQL-решения и реляционные базы данных” выводятся в отдельную категорию от “облачных сервисов”. Разве облачные сервисы не основаны на тех же “SQL-решениях и реляционных баз данных”?
Еще интересно как MySQL можно эффективно использовать хотя бы для нужд аналитики, не говоря уже для полноценного ‘data science’ и разработки ML моделей.
ИМХО, Data Scientist — не есть профессия, или даже специализация. Не имея понимания о специфике бизнеса, навыки ETL, или развертывание Hadoop кластера мало чем поможет в реальном понимании той информации, которую эти инструменты предоставляют (ну или могут предоставлять).
Еще интересно как MySQL можно эффективно использовать хотя бы для нужд аналитики, не говоря уже для полноценного ‘data science’ и разработки ML моделей.
ИМХО, Data Scientist — не есть профессия, или даже специализация. Не имея понимания о специфике бизнеса, навыки ETL, или развертывание Hadoop кластера мало чем поможет в реальном понимании той информации, которую эти инструменты предоставляют (ну или могут предоставлять).
0
Интересно как “SQL-решения и реляционные базы данных” выводятся в отдельную категорию от “облачных сервисов”. Разве облачные сервисы не основаны на тех же “SQL-решениях и реляционных баз данных”?
Не всегда, некоторые облачные хранилища очень далеки от реляционных баз данных. Например Amazon S3 — объектное хранилище.
Еще интересно как MySQL можно эффективно использовать хотя бы для нужд аналитики, не говоря уже для полноценного ‘data science’ и разработки ML моделей.Когда аналитика основана на small data вполне себе можно использовать как источник данных для аналитики DS и ML. Если данных много, то конечно MySQL станет узким местом в процессах.
+1
Не всегда, некоторые облачные хранилища очень далеки от реляционных баз данных. Например Amazon S3 — объектное хранилище.
Я говорил о хранилище данных для аналитики, при чем активной. Данные, конечно, хранить в объектном хранилище можно, ну нужно ли? Холодные копии для исторических данных разве что.
Когда аналитика основана на small data вполне себе можно использовать как источник данных для аналитики DS и ML.
Извините, но мне казалось, что аналитика на small data, Экселем называется. Ну и Machine Learning и Data Science, технически, на небольшом количестве данных проводить можно, но не целесообразно. Модели будут очень далеки от реальности.
0
Извините, но мне казалось, что аналитика на small data, Экселем называется. Ну и Machine Learning и Data Science, технически, на небольшом количестве данных проводить можно, но не целесообразно. Модели будут очень далеки от реальности.
Не соглашусь тут с Вами. Например на ежедневных данных продаж за последние 10 лет представленных как временной ряд + дополнительные регрессоры можно построить вполне себе приличный DS анализ, хотя размер таблицы будет немногом больше 3,5 тыс. строк.
Или таблица по 10 тыс. покупателям и 50 характеристикам по каждому из них. На ней прекрасно можно провести кластерный анализ и сегментацию. Хотя размер таблицы 10000х51. Тут большими данными и не пахнет. А пользу из данных можно вытащить кучу.
Так что и на small data также можно прекрасно DS алгоритмы применять. Хотя да в DS есть алгоритмы, которые требовательны к размеру данных (например нейронные сети, особенно глубокие)
+1
Например на ежедневных данных продаж за последние 10 лет представленных как временной ряд + дополнительные регрессоры можно построить вполне себе приличный DS анализ, хотя размер таблицы будет немногом больше 3,5 тыс. строк.
Мне казалось, что это называется бизнес аналитикой уже как лет 15. И занимаются ею бизнес аналитики, а не новомодные Data Scientist-ы.
0
Зарегистрируйтесь на Хабре , чтобы оставить комментарий
«Да, они существуют!» Чем занимаются и сколько зарабатывают Data Science-специалисты в Казахстане?