Большие данные (big data)

Классный способ построить совместные модели — вертикальное федеративное обучение. Так считает Арсений Селякин, руководитель команды Data Science в VK Predict.

Подробные тезисы из его выступления, кому этот инструмент нужен и как работает — рассказали в карточках.

Тестирование API вносит значительный вклад в обеспечение надежности, безопасности, функциональности и эффективности приложений. Рассмотрим 6 базовых типов тестирования API:

Тестирование рабочего процесса (Workflow Testing)

Китайские исследователи разработали молекулярную систему хранения данных высокой плотности, которая использует органические молекулы для хранения и шифрования данных

Теперь весь процесс – от загрузки датасета до итогового анализа – берёт на себя нейросеть.

Агент самостоятельно генерирует код на Python, создаёт блокноты, визуализирует данные и шаг за шагом предлагает оптимальное решение.

Достаточно загрузить набор данных объемом до 1 Гб, и ИИ выполнит всю работу.

DeepSeek представили Fife-Flyer File System (3FS) – параллельную файловую систему, способную использовать всю пропускную способность современных SSD и RDMA-сетей.

Это решение показывает впечатляющие результаты:

• 6.6 TiB/s – суммарная скорость чтения в 180-узловом кластере

Актуальность и цель.

Выявить особенности времени употребления кофе в популяции США и оценить их ассоциации со смертностью от всех причин и специфической смертностью.

Методы.

Итак, вы прочитали кучу статей о том, как не выгорать. Возможно, вы уже выгорали не раз, уже поделали (или не поделали) упражнения, и вроде как всё вам об этом известно. И всё таки что-то не то: на работу или учёбу «ноги не идут», «руки опускаются» и «головой о потолок бьюсь». 

Этим летом я прошел курс "Аналитик данных (Data Science)" от МГТУ им. Баумана в рамках федерального проекта "Искусственный интеллект". Этот проект интересен тем, что позволяет освоить специальность, связанную с ИИ, с финансовой поддержкой государства (до 90%). Большинство курсов стоило порядка 10 000 - 20 000 рублей.

В современном мире данных нагрузка на базы данных стремительно растёт. Когда один сервер перестаёт справляться с объёмом запросов, встаёт вопрос о масштабировании: как эффективно распределить нагрузку, сохранив высокую производительность и доступность?

Масштабируемость архитектуры — это способность системы справляться с возросшей рабочей нагрузкой, многократно применяя экономически эффективную стратегию. Это означает, что может быть сложно масштабировать систему за пределы определенной точки, если стратегия масштабирования финансово невыгодна.

Она может заменить или дополнить инструменты бизнес-аналитики для многих команд, интегрируясь с различными источниками данных.

Под капотом:

• No-code интерфейс для быстрого построения диаграмм.

• Мощный веб-редактор SQL для расширенных запросов.

Мир, в котором мы живем, – это не просто физическое пространство, а гигантская, постоянно расширяющаяся библиотека данных.

Каждый наш шаг, каждый вздох, каждое мгновение оставляют свой след в этом цифровом потоке, формируя сложнейшую картину бытия.

Технология искусственного интеллекта совершает революцию в управлении сообществом, оптимизируя сбор и анализ данных. Удобные платформы позволяют жителям участвовать в процессе принятия решений. Благодаря расширению участия населения цифровые технологии раскрывают свой инклюзивный и человекоориентированный потенциал.

The Well (https://polymathic-ai.org/the_well/) – коллекция датасетов для машинного обучения, содержащая 15 ТБ данных численного моделирования различных физических систем. Коллекция состоит из 16 наборов данных из областей: биологии, гидродинамики, акустики, магнитогидродинамики, внегалактических субстанций и взрывы сверхновых.

Темные данные – это определение, данное информации, которая не является полной, достоверной и точно относящейся к конкретной интересующей вас теме.

ЧТО БУДЕМ ИЗУЧАТЬ? ? #1

ПРОВЕРКА УСТАНОВКИ ? #2

ПЕРВЫЙ КОНТЕЙНЕР ? #3

КАК ЗАЛЕЗТЬ В КОНТЕЙНЕР ? #4

КАК СКОПИРОВАТЬ ФАЙЛЫ В КОНТЕЙНЕР? ? #5

КАК ПОДКЛЮЧИТЬ VOLUME? ? #6

КАК УСТАНАВЛИВАТЬ БИБЛИОТЕКИ? ? #7

DOCKER-COMPOSE ? #8

КАК УСТАНОВИТЬ POSTGRES ? #9

Cognitive Low Level Data Fusion

(Как решать сложные задачи мне подсказал Искусственный Интеллект.)

Меня сейчас забросают палками и камнями мои же коллеги, среди которых огромный процент выпускником Физтеха, но ...

Лечащий врач при слове "физтех" понимающе кивнул:

Технический анализ в трейдинге ? это метод изучения и анализа финансовых рынков на основе исторических ценовых данных для прогнозирования будущих цен.

Основная идея технического анализа заключается в том, что ценовая динамика актива отражает все известные факторы, в том числе фундаментальные, и что история повторяется.

Разбор задания "Прогнозирование оттока клиентов".

https://t.me/ai_machinelearning_big_data - наш канал, для всех, кто любит машинное обучение и data science

https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy а здесь целая папка крутых ресурсов для Дата Саентиста, наслаждайтесь.

Изучение data science в 2024 году может быть полезным и важным по нескольким причинам:

Здесь обсуждается и показывается, как производить конкатенацию, сегментацию данных, объединять данные — и ещё очень много насущных вещей DS

Годно)

https://machinelearningmastery.com/harmonizing-data-a-symphony-of-segmenting-concatenating-pivoting-and-merging/

Почему же Сири, Алекса и Алиса не хотят нас понимать, Google находит не то, что мы ищем, а машинные переводчики веселят нас примерами «трудностей перевода» с китайского на албанский? Ответ кроется в мелочах – в алгоритмах, которые правильно работают в теории, но сложно реализуются на практике.

Доброго времени суток!

Представляю вашему вниманию чек-лист из 100 вопросов по Data Science. Вопросы покрывают 5 областей: SQL, Python, Machine Learning, статистику и собственно саму DS.

Кому это вообще может быть полезно:

желающему получить оффер в сфере DS

1) Многослойный: разделяет систему на слои с четко определенными ролями и зависимостями. Каждый слой выполняет определенную функцию.

«N-уровневая архитектура», «Чистая архитектура».

Произведение Софи Кастнер “Галактический центр" называется "Там, где сходятся параллельные линии”. Если вы музыкант и хотите попробовать сыграть в этой обработке звука дома, ознакомьтесь с нотами по адресу: https://chandra.si.edu/sound/symphony.html.