Продвигая наш новый курс по графовой аналитике больших данных в бизнес-приложениях, сегодня рассмотрим работу Data Science исследователей из Пизанского университета и сотрудников крупного ритейлера H&M по анализу данных торгового ассортимента компании с помощью ML-моделей на графах. Читайте далее, как машинное обучение на графовых нейросетях автоматизирует подбор сочетаемых предметов одежды и...
Сегодня рассмотрим пример построения интеллектуальными конвейера потоковой обработки видео с Apache Kafka и алгоритмами машинного обучения. Читайте далее, зачем для этого нужен протокол RTSP, что такое библиотека Sarama и как интегрировать алгоритмы машинного/глубокого обучения в систему видеоаналитики реального времени. Потоковая видеоаналитика: прием мультимедиа в реальном времени Видеоаналитика – одно из...
Чтобы дополнить наши курсы по Kafka и Spark интересными примерами, сегодня рассмотрим практический кейс разработки микросервисного конвейера машинного обучения на этих фреймворках. Читайте далее, зачем выносить ML-компонент в отдельное Python-приложение от остальной части Big Data pipeline’а, и как Docker поддерживает эту концепцию микросервисного подхода. Постановка задачи и компоненты микросервисного ML-конвейера...
Сегодня рассмотрим пример построения системы потоковой аналитики больших данных на базе Apache Kafka, Spark, Flink, NoSQL-СУБД, BI-системой Tableau или визуализацией в Kibana. Читайте далее, кому и зачем исследовать Twitter-посты в реальном времени, как это реализовать технически, визуализировать в наглядных BI-дэшбордах для принятия data-driven решений и при чем здесь Kappa-архитектура. Еще...
Сегодня рассмотрим Apache Spark с точки зрения Data Science специалиста: поговорим про сходства и отличия библиотек машинного обучения в этом фреймворке. Также ответим на вопрос «Spark ML vs MLLib», разберем, зачем Data Scientist’у и аналитику больших данных нужны курсы по Apache Spark, а в заключение отметим наиболее важные улучшения библиотеки...
В рамках обучения аналитиков Big Data и разработчиков Apache Spark и Kafka, сегодня рассмотрим кейс ИТ-компании Southworks по онлайн-обработке потокового видео как наглядный пример эффективного сочетания этих потоковых фреймворков с пакетными задачами. Читайте далее, как реализовать лямбда-архитектуру масштабируемой Big Data системы на базе Apache Kafka, Spark Structured Streaming и NoSQL-СУБД...
Продвигая наши курсы для разработчиков Spark с примерами реальных систем аналитики больших данных, сегодня рассмотрим библиотеку для чтения файлов формата DICOM от индийской компании Abzooba. Читайте далее, как автоматизировать поиск по миллиардам медицинских изображений с помощью машинного обучения и технологий Big Data: Apache Spark, Hadoop, Kafka, Elasticsearch и Kibana. Что...
Вчера мы опровергали мифы о превосходстве молодого Apache Pulsar над зрелой Kafka, наглядно показав, что именно второй Big Data фреймворк больше подходит для построения по-настоящему масштабных и высоконадежных распределенных масштабируемых систем потоковой аналитики больших данных. Тем не менее, благодаря своим архитектурным особенностям Pulsar постепенно завоевывает собственную нишу и становится все...
Отвечая на вопрос, что такое большие данные для чайников, сегодня мы рассмотрим 3 практических примера использования технологий Big Data в малом и среднем бизнесе. Никакой Rocket Science, только понятные кейсы, которые актуальны для любой современной компании, даже если она состоит из пары человек: аналитика больших данных и машинное обучение для...
В продолжение разговора о применении технологий Big Data и Machine Learning в рекламе и маркетинге, сегодня рассмотрим архитектуру системы прогнозирования конверсии рекламных объявлений. Читайте далее, как организовать предиктивную аналитику больших данных на Apache Kafka и компонентах ELK-стека (Elasticsearch, Logstash, Kibana), почему так важно тщательно подготовить данные к машинному обучению, какие...