Новость-молния: наш центр Big Data запускает Школу аналитики данных! Стать её учениками могут школьники и студенты, опытные специалисты и абсолютно все желающие.
Конкурсный набор открыт до 24 октября. Чтобы его пройти, нужно разбираться в основах статистики и теории вероятностей, линейной алгебры и операций с векторами, метрике качества моделей в ML, функций распределения и Python.
Тех, кто справится с тестовым заданием, ждут 10 месяцев бесплатного онлайн-обучения. Сотрудники центра Big Data МТС научат студентов продвинутому программированию на Python, основам машинного обучения, инструментам работы с Big Data и принципам построения ML-моделей.
А лучших из лучших по результатам курса ждёт работа в МТС. Присоединяйтесь!
Объем данных, генерируемых и потребляемых в Интернете, экспоненциально растет каждый год. Каждый малый и средний бизнес хранит от нескольких терабайт. Более крупные предприятия, особенно отраслевые, могут хранить петабайты (тысячи терабайт) данных.
Компании собирают, обрабатывают и хранят огромные объемы данных: резервные копии баз данных, архивы, программный код, скрипты и другую цифровую информацию. Чтобы справляться с растущими объемами данных, требуется эффективное решение.
Зачем нужны объектные хранилища данных?
Объектное хранилище данных – это технология хранения и управления файлами в качестве отдельных объектов для обеспечения быстрого доступа к ним посредством метаданных. Объектное хранилище S3 (Simple Storage Service) – это тип хранения объектов в облаке, основанный на протоколе доступа S3 API от Amazon Web Services.
Архитектура подразумевает хранение в плоском адресном пространстве, что обеспечивает масштабируемость и простоту управления неструктурированных данных. К таким данным относятся:
видео,
картинки,
аудиофайлы,
тексты (книги, журналы),
коды веб-страниц,
архивы корпоративной почты,
резервные копии баз данных и т. п.
Как осуществляется хранение в объектном хранилище.
Компании, как правило, используют S3 хранилища для архивирования, резервного копирования и сохранения критически важных данных. Ведь отсутствие бэкапов способно привести к катастрофическим последствиям в случае потери данных. Но почему для этих потребностей идеально подходит именно объектное хранилище?
Преимущества S3 над другими видами хранилищ
Бэкап и аварийное восстановление:
Объектное хранилище защитит от потерь важных файлов при аппаратных сбоях, человеческих ошибок и стихийных бедствий и поможет восстановить данные при необходимости.
Масштабируемость и экономичность:
Практически неограниченная масштабируемость решения позволяет хранить огромные массивы данных без закупки дорогостоящего оборудования. Вы платите только за используемые объемы.
Репликация данных для надежного хранения:
Полное копирование файлов на несколько независимых узлов обеспечивает высокую надежность и доступность данных даже в случае выхода из строя одного из дата-центров.
Простой поиск и легкое управление:
Метаданные и расширенные атрибуты (дата создания, тип содержимого, автор и пр.) позволяют мгновенно находить нужные объекты. Вы также можете настраивать доступы конкретным группам пользователей.
Гибкие протоколы доступа к данным:
Объектное хранилище обеспечивает универсальный доступ через Интернет из любой точки мира с использованием стандартных протоколов, таких как HTTP или HTTPS. Доступ к системе хранения осуществляется через S3 API (интерфейс взаимодействия).
Как выбрать хранилище данных
Объектное облачное хранилище S3 удовлетворяет запросам как стартапов и небольших компаний, так и крупных корпораций, позволяя хранить любые форматы и объемы данных. Для выбора правильного решения необходимо учитывать надежность хранилища, его отказоустойчивость, масштабируемость, интеграционные возможности.
При выборе объектного хранилища учитывайте следующие факторы:
Масштабируемость – система должна полностью покрывать рост ваших данных. Ищите хранилища с возможностью добавления дополнительных объемов хранения без прерывания доступа к данным.
Требования к производительности – обратите внимание на характеристики, необходимые для ваших приложений. Некоторые системы обеспечивают более быстрое время поиска или лучшую пропускную способность.
Надежность и отказоустойчивость данных – ищите хранилище с функциями защиты, например, репликацией данных или географическим распределением.
Совместимость и интеграция – оцените, насколько хорошо решение объектного хранилища интегрируется с существующей инфраструктурой и приложениями.
Безопасность и соответствие требованиям – решение для хранения должно соответствует вашим требованиям безопасности. Система должна включать шифрование, контроль доступа и журналы аудита.
Стоимость решения – оцените факторы ценообразования различных поставщиков объектных хранилищ (стоимость хранения, плата за передачу данных и расходы на дополнительные услуги).
В заключение
Масштабируемое облачное хранилище поможет в развитии вашего бизнеса и повысит вашу конкурентоспособность. Вы сможете надежно хранить резервные копии и в случае киберинцидентов быстро восстановить важные данные.
Экономичность, надежность и высокая скорость доступа – основные преимущества объектных хранилищ. При выборе подходящего решения обращайте внимание на масштабируемость, совместимость и отказоустойчивость (катастрофоустойчивость).
в форме математических закономерностей перетекания одних чисел, проявляющих себя на поверхности явлений, в другие.
Но если физики силятся не потерять связь с глубинной сущностью наблюдаемых явлений, увязывая численные результаты с рассуждениями о цепочках причинно-следственных связей или давая другие интерпретации числам в понятиях за пределами языка математики, то нумерологи полностью отбрасывают эту связь как несущественный элемент анализа, отдавая всё внимание математическим закономерностям внутри рассматриваемых числовых рядов.
Наивысшего технологического развития нумерология достигла в 21-м веке в форме
инструментов построения прогнозных математических моделей на основе больших массивов данных, или, по-простому, в форме технологий бигдаты и ML.
короткая версия: дата саентисты — современные нумерологи.
Заинтригованы? Сегодня расскажем, как ИИ помогает сервису бронирования МТС Travel. Бонус для тех, кто дочитает до конца: анонс мероприятия, посвященного Big Data и ИИ в туризме. Не переключайтесь!
Большинство туристов при выборе отелей изучают отзывы. Иногда речь идёт о сотнях отзывов на десятки отелей в рамках одного направления — представьте, сколько времени может уйти на их изучение. А как насчёт метаотзывов, сгенерированных искусственным интеллектом?
Такие отзывы — своеобразное саммари множества мнений реальных людей. Они помогут составить представление о разных объектах и выбрать подходящий вариант для предстоящей поездки.
Именно так мы думали, когда начали обучать нейросеть писать обобщенный отзыв. И получили такие варианты:
Выглядит сомнительно, не так ли? Расскажем, удалось ли научить нейросеть писать адекватные отзывы на отели и увидят ли их пользователи, 12 сентября на выставке «Отдых Leisure 2023» в рамках технологического трека от МТС Travel.
Участников ждут четыре полезных часа с реальными кейсами и ответами на вопросы:
Как работать с большими данными в России?
Как правильно оценивать туристические потоки на основе данных?
Как туризм сегодня использует искусственный интеллект?
Чтобы послушать доклады и задать вопросы спикерам, нужно зарегистрироваться в качестве посетителя «Отдыха 2023» и добраться до московского Экспоцентра 12 сентября. Начало в 13:15. Обещаем, будет познавательно!
Интерпретатор позволяет запускать код Python прямо в боте, что дает возможность загружать и анализировать файлы и генерировать таблицы, графики, редактировать фото
Для чего можно использовать новую функцию:
Анализ больших данных, в том числе и финансовых
Визуализация данных (графики, гистограммы)
Конвертация файлов
Анализ и улучшение кода
Обработка изображений и видео
Список промптов для Code Interpreter в pdf можно скачать здесь
Реальные примеры
Для примера я скачала с KaggleПолный ассортимент продукции Farfetch и с помощью интерпретатора кода узнала какой самый ходовой товар, был ли он на скидке и тд. Так же, я скачала инфу о стоимости акций Microsoft с 1986 по 2023 годы, извлекла данные, построила графики и позадавала вопросы по файлу. Из данных попросила написать пост в телеграмм - и он успешно справился.
Так же, я обработала фото и сделала надпись на фото прямо в ChatGPT. Более того, я попросила создать QR- код для моего телеграмм канала.
Что не получилось:
У меня не получилось: загрузить файл pdf и перевести его сразу на русский язык, не получилось прочитать вордовский документ и не получилось сделать из моего видео GIF
Хотите узнавать первыми о полезных сервисах с искусственным интеллектом для работы, учебы и облегчения жизни? Подпиcывайтесь на мой телеграм канал НейроProfit, там я рассказываю, как можно использовать нейросети для бизнеса.
Databricks, ведущая облачная платформа по работе с большими данными и применению ИИ, выпустили крайне интересный репорт, посвященный трендам индустрии, опросив 9000+ своих клиентов.
Каждая страница наполнена суперполезной инфой, ниже подсвечу лишь самые важные мысли:
1. Компании распробовали ИИ — количество клиентов, использующих те самые LLM модели по генерации текста на запрос, выросло аж в 14 раз всего лишь за 6 месяцев с запуска chatGPT
2. Основным применением LLM моделей стало создание кастомных чатботов для внутренних нужд компаний, а также автоматизации общения с клиентами
3. Модели тренировать в разы быстрее и эффективнее на собственных датасетах и кастомных LLM моделях компаний, нежели обращаться через API к GPT-4 (OpenAI), который грешит обобщением и непониманием специфики конкретного случая
4. Решения на основе открытого исходного кода сегодня в фаворе — 8 из 10 самых популярных продуктов по работе с данными и ИИ открыты всему миру. Самыми быстро растущими среди клиентов Databricks стали решения по интеграции и трасформации данных — dbt (+206% г/г), Fivetran (+181% г/г), Informatica (+174% г/г) и Qlik (+152% г/г)
5. Организации все больше отдают предпочтение единой платформе lakehouse от Databricks, где можно консолидировать все разнородные потоки данных и сразу использовать как для нужд BI аналитики, так и ML. Компании переносят свои массивы (более 50%) из хранилищ данных, заточенных исключительно под SQL бизнес аналитику, в универсальный lakehouse
Продвинутая аналитика (ИИ) становится сегодня доступной реальностью для все более широкого круга компаний, хотя еще несколько лет назад считалась исключительной привилегией бигтеха.
ИИ — один из главных драйверов технологического прогресса, однако победителями 2020-х будут только те компании, которые сумеют полностью выстроить инфраструктуру данных с применением кастомных LLM моделей на основе открытого исходного кода.
Databricks же поможет в ИИ трансформации каждой организации, от мала до велика.
🤘 Следить за выходом новых материалов приглашаю Вас в тг канал Венчурная Прожарка. Подписывайтесь и делитесь с друзьями, а пока что до скорого!
Интересно, все эти достойные люди задумываются о том, что они участвуют в массовом деаноне и сборе кем-то базы данных. Не удивлюсь, если к каким-то портретам удастся найти почту и телефон, чтобы потом дурить очередную "биометрию" от сбербанка, например
