Рубрика «big data» - 70

replyr — сокращение от REmote PLYing of big data for R (удаленная обработка больших данных в R).

Почему стоит попробовать replyr? Потому что он позволяет применять стандартные рабочие подходы к удаленным данным (базы данных или Spark).

Можно работать так же, как и с локальным data.frame. replyr предоставляет такие возможности:

  • Обобщение данных: replyr_summary().
  • Объединение таблиц: replyr_union_all().
  • Связывание таблиц по строкам: replyr_bind_rows().
  • Использование функций разделения, объединения, комбинирования (dplyr::do()): replyr_split(), replyr::gapply().
  • Аггрегирование/распределение: replyr_moveValuesToRows() / replyr_moveValuesToColumns().
  • Отслеживание промежуточных результатов.
  • Контроллер объединений.

Скорее всего, вы всё это делаете с данными локально, поэтому такие возможности сделают работу со Spark и sparklyr гораздо легче.

replyr — продукт коллективного опыта использования R в прикладных решениях для многих клиентов, сбора обратной связи и исправления недостатков.

Примеры ниже.
Читать полностью »

Данные: красивые и ужасные - 1

Данные повсюду. И это прекрасно. Они меняют нашу жизнь, заново изобретают сторителлинг и оказывают влияние практически на все отрасли — бизнес, искусство, развлечения, музыку, технологии.
Вот некоторые яркие примеры…

Информационная журналистика

Данные: красивые и ужасные - 2

Совершенно ужасающая инфографика. Проект, который называется «С глаз долой, из сердца вон», — это хронология ударов беспилотных дронов в Пакистане с июля 2004 года по декабрь 2013 года.

С 2004 года США практиковали новый вид подпольной военной операции. Использование беспилотных летательных аппаратов для уничтожения вражеских целей казалось привлекательным, так как устраняло риск потери американских военных и политически было намного легче осуществимо. Показатель эффективности оказался крайне низок, а потери среди взрослого и детского гражданского населения очень высоки. Весь мир мог бы остаться в неведении о том, что на самом деле происходит, и, как говорится, с глаз долой, из сердца вон. Этот проект помогает осветить тему беспилотных летательных аппаратов, не говоря за или против. Изучив данные, вы можете самим решить, сможете ли вы поддерживать подобное использование беспилотных летательных аппаратов или нет.
Читать полностью »

«Data mining сейчас — это преимущество на рынке»: о конференции SmartData и больших данных - 1

Конференции, посвящённые одной и той же теме, могут выглядеть совершенно по-разному. И когда планируется совсем новое мероприятие, заранее не вполне понятно, чего ожидать. Если конференция посвящена «большим и умным данным», то не окажется ли она рассчитана на гигантские компании, где сотрудникам маленьких делать нечего? И не будет ли там такого уклона в data science, что людям без учёной степени лучше не заходить?

В ожидании конференции SmartData, которая впервые состоится в Санкт-Петербурге 21 октября, мы решили внести ясность и расспросили двух членов её программного комитета: Виталия Худобахшова (Одноклассники) и Романа p0b0rchy Поборчего. Они развеяли многие опасения, а разговор получился не только о конференции, но и о состоянии индустрии: что сейчас происходит вокруг machine learning, зачем маленьким компаниям лезть в data mining и почему менеджеры тоже покупают билеты на техническую конференцию обо всём этом.

Читать полностью »

image

7 июля Science Slam Digital собрал в нашем офисе более 600 зрителей, а число просмотров трансляции в соцсетях Одноклассники и ВКонтакте превысило 420 тысяч. Формат Science Slam зародился в Германии семь лет назад для популяризации научных достижений среди простых обывателей. Он состоит из серии научных лекций, которые читают молодые ученые. Доклад участника должен быть коротким (10 минут), доступным и информативным. Победителя слема определяют с помощью определения громкости аплодисментов зрителей шумометром.

Нам очень понравился этот формат, и мы захотели провести свой Science Slam, только цифровой, чтобы рассказать о технологиях просто и понятно. О том, что происходит внутри компании и чем занимаются сотрудники. Шесть разработчиков рассказали гостям и зрителям трансляции, что можно определить по почте, не открывая самих писем; как выяснить возраст человека в социальных сетях, даже если он не указан; какие тренды в медиапотреблении можно выделить уже сейчас и как они влияют на восприятие информации; как модифицировать социальную сеть, которой пользуются 100 миллионов человек, чтобы у них ничего не сломалось. Как это у нас получилось, вы можете посмотреть по нашим докладам.

Читать полностью »

Привет! Сегодня рассмотрим один из подходов к оценке временного риска, который основан на кривой выживаемости и одноименной регрессии, и применим его к анализу продолжительности карьеры игроков НХЛ.

Когда у данного пациента произойдет рецидив? Когда наш клиент уйдет? Ответы на подобные вопросы можно найти с помощью анализа выживания, который может быть использован во всех областях, где исследуется временной промежуток от «рождения» до «смерти» объекта, либо аналогичные события: период от поступления оборудования до его выхода из строя, от начала использования услуг компании и до отказа от них и т.д. Чаще всего данные модели используются в медицине, где необходимо оценить риск летального исхода у больного, чем и обусловлено название модели, однако они также применимы в сфере производства, банковском и страховом секторах.

image

Читать полностью »

От переводчика
Представляю вашему вниманию перевод статьи Мэта Камена (Matt Kamen) от 28 апреля 2016 года.
В статье рассказывается о том, какие возможности могут предоставить и предоставляют многопользовательские игры в решении важных проблем для всего человечества, связанных с необходимостью привлечения большого количества человеческих ресурсов.

image

Credit CCP Games
Читать полностью »

Яндекс уже несколько лет сотрудничает с ЦЕРНом. Он сделал для учёных-физиков поиск по событиям в БАК, предоставил свои вычислительные ресурсы и технологии обработки данных — в том числе Матрикснет и ClickHouse. В 2014 году Яндекс стал ассоциированным членом CERN openlab.

Школа анализа данных Яндекса тоже принимает участие в экспериментах ЦЕРНа. Машинное обучение в наши дни становится «микроскопом» для современных учёных, которым необходимо изучать большие объемы данных и находить в них различные закономерности. В этом году ШАД совместно с лабораторией Методов анализа больших данных Вышки и Имперским колледжем Лондона организует в Великобритании международную школу, которая посвящена способам применения современных технологий в научных исследованиях.

Машинное обучение и поиск темной материи: соревнование от ЦЕРНа и Яндекса - 1
Эксперимент OPERA — из Швейцарии в Италию (картинка взята с сайта коллаборации OPERA)

Сегодня в рамках школы начинается открытое соревнование, участники которого будут ни много ни мало искать нейтрино. Принять участие в поисках мы приглашаем всех желающих. Им предстоит обрабатывать данные с международного эксперимента OPERA. Для этого будут предоставлены исходные данные — результаты сканирования слоев фотопленок одного «кирпича» эксперимента OPERA. Соревнование состоит из двух этапов. На первом этапе участники будут искать отдельный ливень в «кирпиче», первая вершина которого известна, на втором — несколько ливней, рассредоточенных по объему «кирпича» без дополнительной информации. Победители смогут рассказать о своих решениях ученым, работающим в ЦЕРНе.

Читать полностью »

В начале ноября в Киеве уже в шестой раз пройдёт одна из ключевых в Восточной Европе Java-конференций JavaDay 2017. Хотя до события еще достаточно времени, мы предметно пообщались с одним из спикером конференции — Константином Будником, Chief BigData Technologist и Open Source Fellow EPAM Systems — о силе open-source, Big Data и будущем Hadoop.

Константин Будник, EPAM: “Apache Hadoop перешел в фазу commodity — там почти не появляется ничего нового.” - 1
Читать полностью »

Пару недель назад в Яндексе прошла встреча PyData, посвящённая анализу больших данных с использованием Python. В том числе на этой встрече выступил Василий Агапитов — руководитель группы разработки инструментов аналитики Яндекса. Он рассказал о двух наших библиотеках: для описания и запуска расчетов на MapReduce и для извлечения информации из логов.

Под катом — расшифровка и часть слайдов.

Читать полностью »

Moneyball на бирже: как новые технологии меняют не только трейдинг, но и работу хедж-фондов - 1

В 2003 году был опубликован бестселлер Майкла Льюиса под названием «Человек, который изменил все» (“Moneyball”) — это биографическая спортивная драма, рассказывающая историю генерального менеджера бейсбольной команды «Окленд Атлетикс» Билли Бина. Ему удалось добиться впечатляющих успехов с помощью анализа данных при формировании состава.

Бин смог эксплуатировать неэффективности, существовавшие на рынке игроков в бейсбол — он подбирал членов команды не на основе «шестого чувства», на которое опирались большинство скаутов команд, а с помощью статистического подхода. Это позволило ему при относительно небольшом бюджете показать лучший результат, чем большинство более богатых команд.

Этот же подход может быть применен к инвестированию и торговле на бирже — данные помогают обнаруживать и использовать существующие на финансовом рынке неэффективности, пишут финансисты Джон Гилчрист и Грант Уотсон на страницах издания Business Live.Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js