producTICvidad® 📲📈
@producTICvidad · Post #521 · 27.08.2021 г., 01:06
Excelente descripción de la importancia del #bigdata en cualquier modelo de negocio 👌🏽💡
Hashtags
TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Намери подобно съдържание
Изходен канал @clockstackwheels · Post #406 · 1.07
Хотел сделать большое видео об этом, но пора признаться себе, что у меня никогда не будет на него времени (чтобы сделать качественно и интересно). Поэтому расскажу вам так. Уже второй сезон езжу вот на такой технике: трицикл Can-Am Spyder 2008 года. Решение его купить основывалось на трёх пунктах. 1. Очень давно присматривался и хотел попробовать 2. Никогда не езжу в городе и вообще не использую мотоцикл как транспорт, а только как средство для удовольствия в свободных от пробок местах 3. Катать жену более безопасным образом :) Сразу скажу: техника ровно такая, какой выглядит — очень спорная, очень своеобразная. Центральный недостаток с точки зрения внешнего наблюдателя обычно выглядит так: от мотоцикла ты вроде бы ожидаешь возможности ездить сквозь пробки, а если уж нет, тогда логично взять автомобиль — он комфортнее, может ездить в дождь и снег, везти больше вещей. Это всё правда, я сейчас езжу на автомобиле в том числе, и могу со всей ответственностью заявить, что автомобиль комфортнее и удобнее как способ передвижения. Дело только в том, что мотоцикл это не способ передвижения. Я писал об этом давно, ещё когда ездил на двухколёсной технике. Для перемещения своего тела из точки А в точку Б крайне непрактично использовать транспорт, который наиболее опасен именно в плотном потоке машин, требует специальной одежды и обуви, не позволяет с собой взять много вещей, одинаково плох и в дождь и в жару. Мотоцикл это средство для катания ради кайфа. Ты выбираешь под это время и место. И вот тут трицикл показывает себя хорошо: проходимость в пробках не важна, потому что ты в любом случае не выбрал бы пробки. Вообще, по секрету вам скажу, мотоциклисты не испытывают удовольствия от необходимости протискиваться между рядами. Это довольно стрессово — тебе приходится постоянно следить, чтобы и тебя никто не прижал, и ты никому зеркало не снёс. Рука устаёт от работы сцепления и тормоза. Толкотня, выхлопы, агрессивные взбешённые из-за долгого стояния водители. А если у тебя не компактный городской нейкед, а широкий павер-круизер или Голда, тебе порой вообще лучше занимать в пробке машиноместо и стоять вместе со всеми. В каком-то смысле даже лучше, если у тебя нет выбора "стоять в пробке или пытаться тесниться с опасностью и стрессом для себя". Зато, если ты выезжаешь ранним утром или поздним вечером на кольцевую, ЗСД, в область и в другие подобные места, чтобы прокатиться с ветерком, либо едешь в дальняк — вот здесь у трицикла есть ряд серьёзных преимуществ. Самое главное это безопасность: тебе не страшны ямы, колдобины, рельсы, разметка и скользкая дорога. У тебя нет опасности завалиться на бок, словить вобблинг или боковой ветер. Как следствие, ты можешь ездить, например, в обычной обуви и относительно простой плотной одежде. Поездки в дождь, если уж пришлось, тоже существенно проще. При этом ощущения полностью мотоциклетные — динамика и обзор, чувство скорости и управление — всё как у мото (на эту штуку нужны мотоциклектные права, и вообще по документам это мотоцикл). Ты получаешь такие же эмоции, при этом меньше рискуя: отлично подходит для тех, у кого взаимоотношения с мототехникой это не адреналиновая наркомания, а просто способ приобретать определённые впечатления, недоступные другим способом. Ну и много мелочей сверху: больше вещей с собой везёшь (спереди багажник под крышкой), на пересечённой местности не страшно завалиться на грязи, меньше устаёшь сам (не нужно держать равновесие корпусом), легче ездить вдвоём с кем-то и т.д. Скоро собираюсь в средний дальняк (до этого ездил в маленький), буду вам рассказывать по пути. #moto#hobby
Резултати
Намерени 160 подобни публикации
Търсене: #bigdata
当前筛选 #bigdata清除筛选
Data Science Jobs
@datasciencejobs · Post #1440 · 27.04.2023 г., 06:31
#Работа#Удаленка#BigData Team lead Data Platform в Актион-Технологии 📍 Расположение: Москва 📌 Формат: full-time, гибридный формат или полная удалёнка (можно работать за пределами РФ) 💸 Зарплатная вилка: до 400 тысяч net + годовой KPI Кто мы? 🤔 Мы большой медиахолдинг с более, чем 25-летней историей, миллиардной выручкой, и гигантскими планами по развитию компании! Мы разрабатываем полезные сервисы и продукты для 15 профессиональных аудиторий. И для этого нам не хватает только тебя - человека, которому сможем доверить направление Data Platform 🦾 Что уже успели поделать: ✔️Мы подготовили инфраструктуру на базе Hadoop и GreenPlum для загрузки, обработки и построения витрин данных ✔️Описали и загрузили данные ряда продуктов холдинга и приступили к описанию и загрузке следующих ✔️Запилили более 100 pipelines по загрузке данных ✔️Сделали систему статистики с 40 миллионами событий в день ✔️Создали набор стандартных библиотек для загрузки данных из стандартных источников Что планируем сделать 🔜 📌Загрузить ещё десяток новых источников 📌Создать Data Catalog 📌Осуществить переход на Airflow2 📌Выделять типовые задачи и удешевлять их разработку А еще у нас есть задачи на стыке DWH и ML 🤖🦿 📌подготовка данных для обучения разнообразных моделей (у нас тут громадьё планов) 📌написание веб-сервисов для интеграции данных, полученных от ML с продуктами холдинга Что для нас важно в тебе 🤝 📌Уверенные знания SQL 📌Знание любого ЯП (у нас используется Python, Spark, Go) 📌Знание основ ООП, умение делать поддерживаемые решения 📌Умение организовать процесс загрузки, обработки и доставки обработанных данных конечным потребителям 📌Высокий уровень самообучения 📌Навыки решения бизнес-задач на основе большого количества данных 📌Желание мотивировать и развивать команду 📌Умение оптимизировать процессы разработки Не обязательно, но будет очень здорово, если 🤘 📌Знаешь Open Source фреймворки Big Data: (Hadoop, MapReduce, Spark & Spark Streaming, Hive, Kafka) 📌Знаком с Apache Nifi и Apache Airflow Что есть у нас и чем готовы делиться 🎁🍪 📌Белая, своевременная и конкурентоспособная заработная плата 📌ДМС (включая стоматологию) 📌Удобное место для работы и современное “железо” 📌Гибкий график. Начало работы с 8 до 11 📌Удалёнка из-за границы, но продолжаем взаимодействовать по ТК РФ 📌Профессиональный рост (у нас есть внутреннее обучение, возможность посещать конференции и митапы, мы спонсируем)) 📌Корпоративная библиотека (огромное количество профессиональной литературы - бери, читай, наслаждайся) 📌Может быть важно: мы аккредитованная ИТ-компания Звучит здорово? Откликается?) Напиши нам обязательно, давай обсудим) Для этого нам всего-то нужно твое CV, а начать коммуникацию можем тут, Telegram - @brauerone
Repositorio data science
@repo_science · Post #3666 · 19.10.2023 г., 22:39
#ETL#bigData 🤩 Big Data Specialization Specialization - 6 course series 1. Introduction to Big Data 2. Big Data Modeling and Management Systems 3. Big Data Integration and Processing 4. Machine Learning With Big Data 5. Graph Analytics for Big Data 6. Big Data - Capstone Project Skills you will gain - Big Data - Neo4j - Mongodb - Apache Spark ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Семён: Нейросети в каждый дом
@semasci · Post #1019 · 09.04.2025 г., 05:28
Генеративное моделирование вознаграждений (GRM) 🔥 Китайская компания DeepSeek совместно с учёными из Университета Цинхуа разработала новую методику улучшения способности больших языковых моделей рассуждать подобно человеку 🌐 Подход объединяет два метода — генеративное моделирование вознаграждений (GRM) и самонастраивающуюся критику. Новая методика позволяет языковой модели быстрее и точнее отвечать на общие запросы пользователей, приближаясь к предпочтениям человека. Тесты показали значительное улучшение производительности моделей, достигнув уровня лучших открытых аналогов. Компания планирует сделать свою разработку открытой, хотя пока конкретных сроков не называла. Почему это важно? - Уже в апреле ожидается релиз новой версии популярной модели DeepSeek-R2, обещающей революционные изменения в области обработки естественного языка (Reuters). - Новость вызвала значительный интерес среди экспертов отрасли и разработчиков, поскольку китайская индустрия стремительно догоняет мировых лидеров в сфере искусственного интеллекта. Следите за новостями! 😉#ИскусственныйИнтеллект#ИИ#BigData https://t.me/semasci
bcgincis
@bcgincis · Post #46 · 22.02.2018 г., 09:32
#bigdata#retail Ритейл - одна сфер, которая особенно преуспела в использовании инструментов аналитики Больших Данных. Наиболее успешные компании в этой сфере используют сложные алгоритмы, включающие анализ оффлайн-данных (информации о торговой площади, ассортименте и размещении товаров на полках) и онлайн (CRM, данные сайта). В результате продавцы повышают отдачу от каждого квадратного метра торговой площади. Подробности можно прочитать здесь: http://on.bcg.com/2stuxxK
VEON AdTech
@veonadtech · Post #190 · 03.12.2024 г., 06:02
Когда в 1992 году Нил Папуорт отправил своё историческое сообщение «Merry Christmas», никто не мог представить, что текстовые сообщения станут неотъемлемой частью нашей жизни. За этим простым посланием стоит невероятный прогресс в области технологий и коммуникаций. Сегодня SMS — это не просто текст, а универсальный инструмент для общения, маркетинга и бизнеса. SMS-кампании помогают эффективно взаимодействовать с аудиторией, обеспечивая мгновенную доставку сообщений и создавая удобные каналы коммуникации. Мир технологий не стоит на месте, постоянно предлагая нам новые возможности для создания инновационных и креативных решений. И мы уверенно движемся вперед вместе с этими изменениями, активно реализуя их на практике. #VEONAdTech#innovations#IT#bigdata#AI#targetSMS#СМСтаргет
Repositorio data science
@repo_science · Post #3436 · 13.07.2023 г., 23:02
#bigData#hadoop#book 🛠 Data Processing and Modeling with Hadoop: Mastering Hadoop Ecosystem Including ETL, Data Vault, DMBok, GDPR, and Various Data-Centric Tools (English Edition) ✍️ Vinicius Aquino do Vale 📆 2021 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons:@freecoupons_reposcience -----
Repositorio data science
@repo_science · Post #3431 · 12.07.2023 г., 17:56
#bigData#hadoop#book 🛠 BIG DATA ANALYTICS AND HADOOP SOLUTIONS WITH SAS TOOLS ✍️Cesar Perez Lopez 📆 2022 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons:@freecoupons_reposcience -----
IT Events RU
@iteventsru · Post #168 · 20.02.2018 г., 07:13
🔥 Сегодня SERM в mobile и Big Data в соцмедиа: новые возможности для вашего бизнеса 📅 20 февраля / 12:00 (время МСК) / Онлайн 💵 Бесплатно 📝 Регистрация тут: https://goo.gl/nuddRk 20 февраля 2018 года пройдет бесплатный вебинар, где представители компаний Ingate и YouScan расскажут об управлении репутацией в мобильной выдаче и использовании Big Data в соцсетях. Спикеры поделятся практическими рекомендациями и кейсами, а также ответят на вопросы слушателей. На вебинаре выступят эксперты Ingate и YouScan: специалист по управлению репутацией Ingate Ева Гоголева, руководитель проектов Ingate Мария Ченцова и руководитель проектов системы мониторинга YouScan Анна Лилик. Эксперты Ingate расскажут, как работать с репутацией в мобильной выдаче, создать положительный имидж бренда, увеличить лояльность клиентов к компании и повысить отдачу от интернет-рекламы. 🔗 Программа: https://goo.gl/nuddRk #BigData#онлайн#online
IT Events RU
@iteventsru · Post #166 · 19.02.2018 г., 16:14
✅ Завтра SERM в mobile и Big Data в соцмедиа: новые возможности для вашего бизнеса 📅 20 февраля / 12:00 (время МСК) / Онлайн 💵 Бесплатно 📝 Регистрация тут: https://goo.gl/nuddRk 20 февраля 2018 года пройдет бесплатный вебинар, где представители компаний Ingate и YouScan расскажут об управлении репутацией в мобильной выдаче и использовании Big Data в соцсетях. Спикеры поделятся практическими рекомендациями и кейсами, а также ответят на вопросы слушателей. На вебинаре выступят эксперты Ingate и YouScan: специалист по управлению репутацией Ingate Ева Гоголева, руководитель проектов Ingate Мария Ченцова и руководитель проектов системы мониторинга YouScan Анна Лилик. Эксперты Ingate расскажут, как работать с репутацией в мобильной выдаче, создать положительный имидж бренда, увеличить лояльность клиентов к компании и повысить отдачу от интернет-рекламы. 🔗 Программа: https://goo.gl/nuddRk #BigData#онлайн#online
Ciencia, tecnología y política 🇦🇷
@cienciaytecnologiaarg · Post #1101 · 19.10.2019 г., 11:12
Muy bien, para lxs estudiantes y graduadxs de #fsoc😉 (aunque está destinado también para el público general) El 2/11 empieza este curso de Lorena Santa Cruz que es prometedor. No lo recomiendo -sólo- porque es una actividad no arancelada sino porque la conozco a ella y sé que es una excelente profesional. ¿Cómo influye la #IA, #BigData, la automatización y la robotización? Acá el programa completo: http://comunicacion.sociales.uba.ar/wp-content/uploads/sites/16/2019/10/TEX-2019-TransfDigital.pdf
Data Science Jobs
@datasciencejobs · Post #1431 · 22.04.2023 г., 16:02
#вакансия#Москва#fulltime#BigData#DS Позиция: A/B-tests Team Lead (сейчас команда – 0 человек). Куда: Альфа-Банк, Департамент продвинутой аналитики Формат работы: Гибрид - Москва, м. Технопарк + удаленно. Что нужно делать? 1. Общаться (много!) с владельцами процессов, определять методологию проведения тестов, запускать тесты самостоятельно (или контролировать процесс запуска), анализировать данные и формировать аналитические отчёты, описывать всё это в Confuence, помогать бизнес-заказчикам принимать правильные решения. 2. Создавать с нуля и описывать обобщённую методологию проведения сплит-тестов, которую смогут переиспользовать другие; выстраивать формализованные процессы; распространять и пропагандировать лучшие практики по механикам проведения экспериментов (как в Альфе, так и вовне). 3. Растить функцию на основе череды успехов – с фактами в руках защищать планы роста, быть руководителем и лидером для будущей команды. 4. Принимать участие в создании архитектурных решений для платформ проведения сплит-тестов, в идеале - создания единого контура тестирования моделей машинного обучения. 5. Первоочередные задачи – поддержка экспериментов команды Центра компетенций по NLP Лаборатории машинного обучения. Мы ожидаем от вас: 1. Опыт руководства функцией сплит-тестирования. Общий опыт работы в этом направлении – от 2 лет. 2. Лидерский опыт (начинать придётся одному), опыт руководства командой (будут успехи – будет команда), проактивность и умение самостоятельно достигать результат. 3. Hard skills: Python, bash, SQL, Hadoop; Tableau/ClickView/PowerBI; BitBucket (Git), JIRA и Confluence. 4. Образование: физ.-мат., техническое, ИТ; хорошая база в мат.стате и теор.вере; чёрный пояс по пакетам для стат. анализа и визуализации в Python (statsmodels, seaborn и т.п.). У нас нет и не будет R 😈 5. Развитые коммуникативные навыки для ведения переговоров с внутренними и внешними контрагентами, некоторые из которых могут быть (ошибочно) уверены, что и так всё понятно, и так всё хорошо работает. Умение писать понятную и грамотную документацию, аналитические записки. Грамотная устная и письменная речь, структурированное изложение мыслей. Время от времени придётся делать презентации на понятном для конкретного заказчика языке - это тоже надо уметь. 6. Идеально, если есть ещё и опыт создания, сопровождения и развития единого фреймворка сплит-тестирования в организации. Ответы на 10 важных вопросов: 1. Данные: Обычно - Hadoop (все данные Альфа-Банка) + внешние источники по API. Могут быть эзотерические источники – локальные БД (Vertica, MongoDB и т.п.). 2. Железо: Потенциально – 2 TB RAM, 96 cores. Будем отталкиваться от необходимости и можем расширять аллокацию ресурсов. Для работы: MacBook + удалённое рабочее место. 3. Масштаб влияния на core-бизнес? Модели - ядро большинства банковских процессов. Амбиция – ответственность за все тестирование моделей (или процессов, с ними связанных) в Альфа-Банке. 4. Уровень развития Data Science в компании? Все линии бизнеса покрыты ML моделями, где необходимо - успешно внедрен DL. 5. Роль: см. что нужно делать (выше). 6. Бэкграунд у вашего руководителя? https://www.linkedin.com/in/vadimayuyev/ 7. Как часто вам будут мешать работать? Пока непонятно. Минимум, 1 час организационных встреч в неделю. Остальное будет зависеть от конкретных заказчиков и операционного ритма с ними. 8. Карьерный рост: формализованная матрица компетенций не создана – придётся разрабатывать. 9. Prod/Research: на начальном этапе Prod – 80% (надо проводить тестирование в боевых процессах), Research – 20% (инвестиция в развитие методологии). В целевом сценарии, после создания и роста команды, пропорция обратная. 10. Функция сервиса или лидера? 50/50. Функция создаётся с 0. Задача – обеспечивать качественный аналитический сервис. Буду рада познакомиться лично и рассказать подробнее о задачах и компании. Направить резюме и задать вопросы можно в ТГ @nellismo или на почту [email protected]