Как оценить стоимость прогноза Machine Learning и не только: строим confusion matrix

Мы уже рассказывали, как машинное обучение применяется для прогнозирования будущих событий в финансовом секторе, нефтегазовой промышленности, логистике, HR-менеджменте, девелопменте, страховании, муниципальном управлении, маркетинге, ритейле и других отраслях экономики. Сегодня рассмотрим еще несколько практических примеров такого приложения Machine Learning и в этом контексте разберем одно из ключевых понятий Data Science по...

Биометрия, GDPR, 152-ФЗ и все-все-все: как и зачем Big Data с Machine Learning сканируют наши лица и отпечатки пальцев

Продолжая тему Cybersecurity, сегодня мы поговорим про биометрические системы: что это такое, как они работают и чем нарушают требования GDPR и № 152-ФЗ. Также в этом материале мы собрали для вас примеры таких наиболее известных проектов на базе технологий Big Data и Machine Learning. Что такое биометрические персональные данные и...

Как снизить риски утечки данных в Big Data: формулируем требования к Cybersecurity

Сегодня мы коснемся процесса управления требованиями и рассмотрим, как техника SQUARE (Security Quality Requirements Engineering) помогает снизить риски в проектах по цифровизации бизнеса и разработке Big Data систем. Читайте в нашем материале, что такое информационная безопасность, BABOK и Gherkin, а также когда и как формулировать требования к cybersecurity на ранних...

Почему случаются утечки данных: системный анализ на службе Cybersecurity в Big Data

В этой статье мы снова поговорим про GDPR и наиболее крупные утечки данных, почему случаются такие инциденты cybersecurity. Также рассмотрим аналитические методы и техники, которые помогут обнаружить ключевые причины таких проблем и снизить риски их возникновения. Читайте в нашем материале, что такое диаграмма Исикавы и зачем нужен подход SQUARE при...

5 причин, почему машинное обучение не заменит другие методы Cybersecurity и реальные примеры эффективного использования ML для защиты данных

Рассказав о том, как машинное обучение работает в разных задачах cybersecurity, сегодня мы собрали для вас 5 примеров реального использования Machine Learning в информационной безопасности. Также в этой статье мы рассмотрим, способны ли эти методы искусственного интеллекта заменить существующие инструменты защиты данных и почему. Где и как машинное обучение используется...

Как машинное обучение защищает большие данные: ML в Cybersecurity

Сегодня мы расскажем, как машинное обучение (Machine Learning, ML) используется в информационной безопасности для защиты данных от утечек, несанкционированного доступа, неправомерного использования пользовательских привилегий, вирусных атак и прочих угроз cybersecurity. Читайте в нашей статье, как нейросети и другие ML-модели выявляют мошеннические операции и другие аномалии в Big Data системах и...

Реальная цифровизация: 7 примеров эффективного внедрения Big Data, PLM и IIoT в промышленности

Продолжая разговор о том, что такое цифровой двойник и где эта технология Industry 4.0 используется на практике, сегодня мы рассмотрим несколько реальных примеров такой цифровизации в отечественной и зарубежной промышленности. Читайте в нашей статье про практическую синергию технологий Big Data, ML, PLM и IIoT в нефтегазовой, теплоэнергетической и машиностроительной отраслях....

Цифровизация производства и цифровые двойники: объединяем PLM, IoT и Big Data

В этой статье мы разберем, что такое цифровой двойник – один из главных трендов развития 4-ой промышленной революции (Industry 4.0) на ближайшие 5 лет. Читайте в сегодняшнем материале, зачем нужен виртуальный макет завода, из чего состоит информационная модель изделия и где используются цифровые двойники. Также рассмотрим, как CALS- и PLM-технологии...

Кредитный скоринг от Яндекса vs GDPR и 152-ФЗ: кто собирает наши персональные данные для банковских моделей Machine Learning – Big Data для Большого Брата

Сегодня мы расскажем, почему и зачем сейчас почти все сайты собирают cookies, что такое GDPR, как банки собираются оценивать кредитоспособность потенциального заемщика по истории его запросов в браузере и насколько это легально. Читайте в нашей статье про персональные данные, синергетический эффект технологий Big Data и финансовый скоринг на основе пользовательского...

Что ждет Big Data в 2020: итоги ушедшего десятилетия и будущие перспективы

На пороге 3-го десятилетия 21 века пришло время подвести итог прошедшим годам и cделать прогнозы на будущее. В этой статье мы поговорим о ключевых событиях минувших лет, помечтаем о том, что ждет Big Data и чего нам принесет эта ИТ-область. Также поделимся с вами своими планами на 2020 год: расскажем...

Как Apache Cassandra, Kafka, Storm и Hadoop формируют рекомендации пользователям Spotify

Продолжая разговор про примеры практического использования Apache Cassandra в реальных Big Data проектах, сегодня мы расскажем вам о рекомендательной системе стримингового сервиса Spotify на базе этой нереляционной СУБД в сочетании с другими технологиями больших данных: Kafka, Storm, Crunch и HDFS. Рекомендательная система Spotify: зачем она нужна и что должна делать...

10 примеров применения Apache Cassandra в 5 направлениях Big Data

Благодаря быстроте, надежности и другим достоинствам Apache Cassandra, эта распределенная NoSQL-СУБД широко применяется во многих Big Data проектах по всему миру. В этой статье мы собрали для вас несколько интересных примеров реального использования Кассандры в 5 ключевых направлениях современного ИТ. Где используется Apache Cassandra: 5 главных приложений c примерами Промышленные...

7 основных преимуществ и пара недостатков Apache HBase для Big Data систем

В этой статье мы поговорим про ключевые достоинства и недостатки Apache HBase, а также рассмотрим наиболее интересные примеры практического использования этой нереляционной распределенной СУБД в крупных Big Data проектах. Достоинства и недостатки одной из самых популярных NoSQL СУБД для Big Data Прежде всего, отметим, что Apache HBase и Cassandra считаются...

Apache Drill vs Cloudera Impala: SQL-аналитика Big Data не только в Hadoop

Cloudera Impala – далеко не единственное SQL-решение для быстрой обработки больших данных (Big Data), хранящихся в среде Hadoop. C Impala часто сравнивают Apache Hive, однако они существенно отличаются в плане прикладного использования, как мы уже показали здесь. Гораздо ближе к Impala с точки зрения вычислительной модели и сценариев использования (use...

Hive и Impala: коллеги или конкуренты – обзор SQL-инструментов для Apache Hadoop

Сегодня мы рассмотрим Apache Hive и Cloudera Impala – аналитические SQL-средства для работы с данными, хранящимися в экосистеме Apache Hadoop и других Big Data хранилищах: HDFS, HBase, Amazon S3. Читайте в нашей статье, что такое Hive и Impala, где они используются и почему они не заменяют, а дополняют друг друга....

Что лучше: RDD, DataFrame или DataSet и почему – выбор структуры данных Apache Spark

Завершая сравнение структур данных Apache Spark, сегодня мы рассмотрим, в каких случаях разработчику Big Data стоит выбирать датафрейм (DataFrame), датасет (DataSet) или RDD и почему. Также мы приведем практический примеры и сценарии использования (use cases) этих программных абстракций, важных при разработке систем и сервисов по интерактивной аналитике больших данных с...

Apache NiFi vs StreamSets Data Collector: выбираем ETL-средство для Big Data и IoT/IIoT

Завершая разговор про ETL-инструменты Big Data и цикл статей об Apache NiFi (ANF), сегодня мы сравним его со StreamSets Data Collector (SDC): чем похожи и чем отличаются эти системы маршрутизации данных. Также рассмотрим, в каких случаях следует выбирать ту или иную платформу и почему. Что общего между Apache NiFi и...

Apache Flume vs NiFi и еще 2 потоковые ETL-платформы Big Data и IoT/IIoT

Рассмотрев пакетные ETL-инструменты больших данных, сегодня мы поговорим про потоковые средства загрузки и маршрутизации информации из различных источников: Apache NiFi, Fluentd и StreamSets Data Collector. Читайте в нашей статье про их сходства, различия, достоинства и недостатки. Также мы собрали для вас реальные примеры их практического использования в Big Data системах...

Что такое Apache Chukwa, Sqoop и Falcon: сравнение 3-х пакетных ETL-средств для Big Data

Продолжая разговор про Apache NiFi и другие ETL-инструменты больших данных, сегодня мы подробнее расскажем про пакетные средства загрузки и маршрутизации информации из различных источников: Sqoop, Chuckwa и Falcon. Читайте в нашей статье, чем они похожи и чем отличаются, а также как применяются в Big Data системах и интернете вещей (Internet...

Не только Apache NiFi: еще 6 ETL-фреймворков загрузки и маршрутизации данных в Big Data и IoT

Несмотря на очевидные достоинства Apache NiFi, этой Big Data платформе быстрой загрузке и маршрутизации данных, активно применяемой в интернете вещей (Internet of Things, IoT), в т.ч. индустриальном (Industrial Iot, IIoT), также свойственны и некоторые недостатки. Сегодня мы поговорим об альтернативах Apache NiFi: Flume, Sqoop, Chuckwa, Gobblin, Falcon, а также Fluentd...