Коллеги, сейчас раскрываю тему РФ рынка аналитических платформ. Есть несколько тем на будущие статьи. Хотел обратиться к Вам, что было бы интересно? Может быть будут интересные острые темы от Вас?
Сколько раз звонить, чтобы дозвониться. Наша странная реальность и теория вероятности. Является ли попытка дозвониться аналогом подбрасывания монеты
Бывают ситуации когда надо дозвониться до какой-то организации или человека, но телефон адресата то занят, то не отвечает, то вне зоны доступа и т.д. Мне попались любопытные данные внутренней статистики от одного из провинциальных операторов связи. Получается оптимальное количество попыток 4..7, а больше 15 раз делать попыток дозвониться теряет смысл, вероятность дозвона сильно уменьшается. И всё-таки это не подбрасывание монетки.
А пока встречайте последних участников со статьями о распределенной обработке данных, вариации архитектур для задач детекции, аналитике данных и антифроде в логистике:
? Масштабируемая Big-Data-система в Kubernetes со Spark и Cassandra
⚓ Все DETRы мира: denoising queries и positive anchors. Часть 2
??? Что такое Self-Service BI и зачем он нужен?
?️ Расчет скидки за первый и последний этаж в Excel (Часть 2)
? Как «Почта» моделирует риски потери отправлений
Сезон Big Data мы провели с Газпромбанком. Новые статьи больше не принимаются. Ваши голоса могут повлиять на итоговый рейтинг — голосуем и выбираем победителя сезона по ссылке ?
На наш бигдата-торт упали ещё три больших вишни: рейтинговые хабрааавторы рассказали про оптимизацию расходов на железо, кластеризацию sms‑сообщений с pyspark.ml и проверку госзакупок с помощью СУБД BaseX:
? Сassandra для бедных — пускаем в ход HDD
? Кластеризация текста в PySpark
? Извлечение открытых данных сайта zakupki.gov.ru с помощью СУБД BaseX
Другие интересные кейсы:
? Бигдата, ты ли это?
? Как дать крылья своей сводной таблице в Apache Superset
? Все DETR’ы мира
? Байесовский подход к A/B-тестированию
? Геопространственные технологии для управления паспортом медицинского участка
Посмотреть всех участников и правила сезона можно по ссылке. Если вы тоже хотите поделиться опытом, ждём ваших статей на Хабре. Только поторопитесь, сезон Big Data мы проводим вместе с Газпромбанком до 7 июня.
В бигдате два вида спорта. Первый — организация загрузки, мониторинга и бэкапирования, второй — применение имеющихся данных для бизнес-задач. Участники сезона Big Data уверенно идут в обоих дисциплинах.
Читайте невыдуманные истории о том, как ошибки в мониторинге привели к 30 Tb лишних данных, а также о структурирования кредитного портфеля и неклассической детекции.
? Структурирование кредитного портфеля методами машинного обучения
Какие ещё были интересные кейсы в сезоне:
? Байесовский подход к A/B-тестированию
? Как дать крылья своей сводной таблице в Apache Superset
? Как мы делали скоринг на микросервисной архитектуре руками не-программистов
? Геопространственные технологии для управления паспортом медицинского участка
⚖️ Тварь дрожащая или право имею: как мы лепили виртуального юриста из русскоязычных нейросетей
Если вы тоже хотите поделиться опытом, ждём ваших статей на Хабре. Только поторопитесь, сезон Big Data мы проводим вместе с Газпромбанком до 7 июня.
До конца сезона Big Data осталась всего пара недель! Решится ли кто-то ворваться под конец с хардкорной статьей — и победить?
А пока — встречайте новых участников, которые ещё раз напомнили нам золотое правило: именно сбор, обработка и классификация больших данных позволяют получить качественные ИИ-модели и аналитику:
⚖️ Тварь дрожащая или право имею: как мы лепили виртуального юриста из русскоязычных нейросетей
? Её величество Иерархия. Классификация и способы хранение в MS Excel
? Анализ таблиц сопряженности средствами Python
Топ самых популярных статей сезона Big Data:
? Байесовский подход к A/B-тестированию
? Сравнение технологии JuniStat и лазерных систем для беговых тестов
? Как дать крылья своей сводной таблице в Apache Superset
? Как мы делали скоринг на микросервисной архитектуре руками не-программистов
? Как рассчитать скидку за первый и последний этаж почти без формул в Excel
Сезон Big Data мы проводим вместе с Газпромбанком до 7 июня (по ссылке полный список статей сезона).
Если ко всему подходить осознанно, то с Big-Data-аналитикой можно решать любые задачи. Участники сезона Big Data на Хабре точно оценивают недвижимость, измеряют время рывка в забегах, создают мастер-базу для управления территорией, находят новые алгоритмы А/Б-тестов и оптимизируют бизнес-процессы (в хорошем смысле этого слова).
? Байесовский подход к A/B-тестированию
? Сравнение технологии JuniStat и лазерных систем для беговых тестов
? Применение методов CRISP-DM для анализа Big Sales Data
? Data-driven-рост с помощью науки о данных и машинного обучения
? Как рассчитать скидку за первый и последний этаж почти без формул в Excel
? Геопространственные технологии для управления паспортом медицинского участка
Если вы тоже хотите поделиться опытом, ждём ваших статей на Хабре. Сезон Big Data мы проводим вместе с Газпромбанком до 7 июня → Достучаться до ИИ: сезон больших данных на Хабре (по ссылке полный список статей сезона — посмотрите, там ещё много интересного).
При слаженном DataOps данные — как вода из крана: всегда есть, поэтому можно и забыть, откуда она берётся. Большие данные не сами собой собираются из разных источников, попадают в высокоэффективные ETL/ELT-конвейеры, очищаются и загружаются в корпоративные хранилища. Участники сезона Big Data напоминают, что с DataOps всё не так-то просто:
?️ Как мы организовали Data Warehouse в MANGO OFFICE
? Мигрируем с Qlik: как создать надёжное хранилище для ваших данных
? Как дать крылья своей сводной таблице в Apache Superset
?️ MLOps-платформа Dognauts для разработки и эксплуатации ML-моделей
Сезон Big Data мы проводим вместе с Газпромбанком до 7 июня. Если у вас есть опыт в этой сфере, которым вы хотите поделиться, ждём ваших статей.
Сезон Big Data на Хабре длится всего неделю, а мы в своём познании уже настолько преисполнились, что готовы внедрять методы аналитики без привычных инструментов. В чат врываются low-code скоринговая модель и пайплайн для анализа цен на городскую недвижимость средствами Excel.
Итак, мечтают ли большие данные о low-code методах обработки:
? Как мы делали скоринг на микросервисной архитектуре руками не-программистов
? Как рассчитать скидку за первый и последний этаж почти без формул в Excel
Если вы соскучились по технохардкору:
?️ MLOps-платформа Dognauts для разработки и эксплуатации ML-моделей
? FineBI 6.0: 9 полезных обновлений, о которых вы не знали
? Геопространственные технологии для управления паспортом медицинского участка → https://u.habr.com/cjUf2
Сезон Big Data мы проводим вместе с Газпромбанком до 7 июня. Если у вас есть интересный опыт в этой сфере, которым вы хотите поделиться, ждём ваших статей на Хабре → посмотреть всех участников и правила.
Объемы данных растут, работа с данными усложняется и ускоряется. Какой должна быть современная BigData архитектура – определяем в новом сезоне на Хабре, который мы проводим вместе с Газпромбанком.
Сезон Big Data аккумулирует хардкорные материалы и вы сможете увидеть практический опыт других компаний. Наши первые участники сезона уже рассказали, как покоряют аналитику больших данных:
?️ MLOps-платформа Dognauts для разработки и эксплуатации ML-моделей
? FineBI 6.0: 9 полезных обновлений, о которых вы не знали
? Геопространственные технологии для управления паспортом медицинского участка
В финтехе особенно важно уйти от субъективного принятия решения и автоматизировать рутинные операции с данными. Сейчас Газпромбанк реализует сразу несколько крупных проектов в области computer vision, NLP, графовой аналитики, геомоделирования. А как автоматизировать проверку данных и оценить индекс зрелости ИИ уже рассказали в статьях:
? Страдающее ML: как мы автоматизировали проверку данных
? Как и зачем оценивают индекс зрелости ИИ