биг бури что это такое

Магнитная буря сегодня 13, 14 и 15 декабря 2021: что ждать? Неблагоприятные дни, календарь магнитных бурь на декабрь 2021

На многих людей сильно и негативно влияют магнитные бури. Вот почему к этому событию необходимо подготовиться. Вам поможет таблица, в которой указаны неблагоприятные дни в декабре 2021 года для метеочувствительных людей.

Еще в конце прошлого, 2020 года, появилось множество прогнозов от астрономов и астрологов о том, что ожидается в наступающем году. Лаборатория ФИАН спрогнозировала относительно небольшое количество потоков космической энергии, которые приведут к появлению волнений геомагнитного поля слабой и средней степени активности. Тогда же были озвучены и потенциальные магнитные бури в декабре 2021, и неблагоприятные дни для метеочувствительных людей.

Состояние людей при магнитных бурях

При спокойном Солнце здоровые люди почти не ощущают его воздействия, так как Земля имеет свое магнитное поле. Оно защищает от космических частичек до тех пор, пока не наблюдается их интенсивное движение, приводящее к возмущениям. Когда Солнце выбрасывает ионизированные частицы, наблюдается атака потоков в магнитном поле.

На многих отрицательно действуют резкие изменения погоды, катаклизмы, магнитные бури. Потоки энергии космоса, которые приходят к Земле, приводят к колебаниям в магнитном поле. Они и вызывают неприятные ощущения у метеозависимых людей.

В опасные дни входят даты магнитных бурь. Они сильно влияют на метеочувствительных людей. При этом бури могут быть сильными и слабыми, а также средними по интенсивности. Они делятся на короткие и длинные.

Уровень воздействия таких явлений зависит от разных факторов. Постепенно они имеют кумулятивное воздействие, вызывают довольно негативные последствия. Поэтому необходимо знать о датах возмущений в магнитном поле.

Метеочувствительность может проявляться в виде:

Обычно у людей наблюдаются свои в работе сердца. Может проявляться несколько симптомов одновременно. Но даже один признак иногда свидетельствует о метеозависимости.

С помощью профилактики можно минимизировать последствия. А внимательное отношение к собственному здоровью и образу жизни защитит от метеопатии и метеоневроза.

Магнитная буря сегодня 13, 14 и 15 декабря 2021

14 декабря геомагнитные колебания ослабят свою интенсивность. Удары будут регистрироваться с силой 3 балла. К вечеру, если солнечный ветер сойдет на нет, магнитная буря должна прекратиться вовсе.

17 и 18 декабря ожидается мощная, но не длительная буря. Сила колебаний 17 декабря составит 5 баллов, 18 декабря они ослабнут до показателей в 4 балла.

Опасные дни в декабре 2021 по лунному календарю

Таблица неблагоприятных дней пригодится при наличии метеочувствительности. Она поможет и тем, у кого раньше не было зависимости от погодных явлений. Необходимо быть внимательным к собственному здоровью, чтобы не навредить.

Степени метеочувствительности

В группу риска входят беременные, пожилые люди, лица с болезнями сердца и сосудов, обмена веществ и эндокринной системы, испытывающие постоянные стрессы. У них недомогание может появляться постепенно или возникать внезапно.

Врачи давно изучают связь между магнитными бурями и состоянием человека. Но не стоит обобщать выводы, так как все люди индивидуальны.

Погода влияет на самочувствие, но имеются и определенные нюансы:

Если не обращать внимания на симптомы на ранней стадии, у человека может появиться метеоневроз.

При наличии хронических недугов, вредных привычек сначала могут наблюдаться незначительные симптомы, а затем все равно возникает ярко выраженная зависимость. Со временем практически незаметное недомогание способно перейти в болезненные проявления.

Неблагоприятные дни в декабре 2021 для метеочувствительных людей

В декабре 2021 года магнитные бури и неблагоприятные дни для метеочувствительных людей распределились следующим образом:

Календарь магнитных бурь на декабрь 2021 (расписание магнитных бурь)

Что нельзя делать 13, 14 и 15 декабря 2021 года?

Специалисты предупреждают о действиях, которые могут лишь усугубить симптомы метеозависимости:

Самопомощь

В это время метеочувствительным необходимо быть особенно осторожными.

Важно соблюдать правила, благодаря которым получится уменьшить сильное влияние магнитных бурь:

Неблагоприятные дни в декабре 2021 года для всех метеочувствительных людей могут пройти намного легче, если придерживаться указанных правил. Они позволяют поддержать нормальное самочувствие, а также принять меры для улучшения здоровья.

Итоги

Источник

Внезапный геоудар может негативно сказаться на самочувствии метеозависимых людей. При этом, у каждого метеопата ухудшение здоровья происходит по-разному. Одни могут испытать на себе ее отрицательное воздействие до начала бури, другие – после. При этом остальные испытывают влияние – в самый пик.

Следует отметить, что ученые еще не пришли к единым результатам насчет того, как магнитные бури могут повлиять на здоровье метеопатов. При этом большинство людей доказывают ее воздействие на себе.

Давайте узнаем что нас ждет в первой половине декабря 2021 года.

Метеозависимостью в той или иной степени страдает около 60% населения Земли. Одни переносят бури с лёгкими недомоганиями, у других могут развиваться очень сильные головные боли, которые могут перерастать в мигрени. Люди, у которых установлен диагноз гипертония, в дни магнитных бурь страдают от перепадов артериального давления, которое может как резко понижаться, так и подниматься до критических значений.

Помимо этих симптомов могут быть боли в суставах, бессонница, нервозность и повышенная раздражительность. Если во время магнитной бури человеку становится резко плохо, рекомендуется принять одну таблетку аспирина и таблетку спазмолитика. Эти препараты помогают снять спазм с кровеносных сосудов, а также разжижить кровь, что позволит избежать кислородного голодания тканей.

Соблюдайте все предписания вашего лечащего врача, у которого вы находитесь на учёте по вашему заболеванию. В неблагоприятные дни рекомендован приём успокоительных чаёв на травах, либо приём готовых растительных препаратов с седативным эффектом. Также рекомендуется правильно и регулярно питаться, вечерами обязательно выходить на прогулку, постарайтесь ложиться спать и просыпаться в одно и то же время, соблюдая установленный режим дня.

Как и передавали предыдущие прогнозы, уже завтра, в 21:00 по московскому времени ожидается начало трёхдневной магнитной бури. Закончится она в 21:00 по московскому времени 14 декабря 2021 года. Вечером 11 декабря, 12 декабря и 14 декабря сила геомагнитных ударов ожидается на уровне 3 баллов. День 13 декабря станет самым неблагоприятным в этом периоде, поскольку геомагнитные удары могут достигать 4 баллов.

15 декабря день пройдёт совершенно спокойно для метеозависимых людей, а вот уже 16 декабря ожидается начало следующих геомагнитных колебаний. День 17 декабря будет ознаменован достаточно мощными геомагнитными ударами, сила которых будет оцениваться в 5 баллов. К 18 декабря геомагнитные колебания немного ослабнут, датчики будут регистрировать показатели в 3 балла.

Магнитные бури в декабре 2021 года: прогноз солнечных вспышек на 7 дней

Самое распространенное недомогание во время магнитной бури – головная боль. Возможны резкие скачки артериального давления, головокружение, учащенное сердцебиение, затрудненное дыхание. Может нарушиться сон, появиться бессонница. В период бури люди становятся рассеянными, раздражительными, тревожными, быстро устают. Магнитные бури могут вызывать боли в суставах, ломоту в костях.

У людей с хроническими заболеваниями возможны обострения недугов. Магнитные бури особо опасны для людей с хронически повышенным или пониженным артериальным давлением, с болезнями сердца. Около 70% гипертонических кризов, инфарктов и инсультов случается именно во время магнитных бурь.

Люди по-разному реагируют на магнитные бури. Одни плохо чувствуют себя за 2-3 дня до начала бури, другие – во время нее, третьи – через 1-2 дня после бури.

В декабре магнитные бури ударят с новой силой. Ожидается сразу три магнитные бури и три дня геомагнитных возмущений. В последнем месяце 2021 года метеочувствительным людям придется несладко. Об этом стало известно из данных Лаборатории рентгеновской астрономии Солнца.

Магнитные бури 5-го уровня (G1) ожидаются:

Магнитосфера Земли будет возбужденной:

Во время повышенной солнечной активности особенно уязвимыми являются люди пожилого возраста, люди с хроническими болезнями и беременные женщины. Особенно внимательными следует быть тем, у кого есть проблемы с работой сердца и сосудов, гипертоникам, гипотоникам.

Во время магнитной бури можно почувствовать приступы головной боли, даже сильной мигрени, ритм сердца может быть нестабильным, может болеть в области сердца, шуметь в ушах, скакать артериальное давление. Также магнитная буря может вызвать сильную усталость, бессонницу.

Что такое магнитные бури

Солнце постоянно излучает заряженные частицы. Они образуют так называемый солнечный ветер, который, приближаясь к нашей планете, взаимодействует с ее магнитным полем. Когда на Солнце происходят вспышки или сильнейшие ударные волны, поток частиц увеличивается и колоссальная энергия буквально «врезается» в магнитное поле, которое от колебаний начинает возмущаться и дрожать.

Мы не можем видеть этот процесс, но организм метеочувствительных людей реагирует на нестабильность геомагнитной обстановки.Магнитный шторм может длиться от нескольких часов до нескольких дней, негативно отражаясь на здоровье человека и его самочувствии.

Как защититься от магнитных бурь

Воздействие геомагнитных бурь на здоровье человека может быть существенным. Но если следовать рекомендациям специалистов, можно стабилизировать состояние организма, минимизировав неприятные симптомы. При нестабильных явлениях в околоземном пространстве врачи советуют:

Несмотря на технический прогресс, человек остается беззащитным перед силами природы. Геомагнитные бури способны вносить корректировки в нашу жизнь, влиять на самочувствие, создавать проблемы в энергосистемах. Возможно, когда-нибудь удастся создать защиту от солнечной активности. Пока же остается выполнять рекомендации специалистов, чтобы не навредить здоровью.

Классификация магнитных бурь

Существуют различные единицы измерения, которые помогают классифицировать магнитные бури на Солнце.

К примеру, Ар-индексы интерпретируют напряженность магнитного поля Земли. Чем интенсивнее процесс, тем ниже показатель.

Среднее отклонение магнитного поля всей планеты от нормы в течении 3-х часов можно определить с помощью Кр-индексов. Значение-1 соответствует норме. При сильных колебаниях электромагнитного поля значение индекса возрастает.

В зависимости от индексов различают несколько видов явления:

Многие люди не понаслышке знают, что такое магнитная буря и какое влияние на организм она оказывает. Не все люди чувствуют ухудшения состояния во время магнитных бурь. Дети не ощущают перемен со здоровьем и люди, которые ведут здоровый образ жизни, наступления геоударов могут не заметить. В зоне риска, те, кто страдает сердечно-сосудистыми заболеваниями, хроническими болезнями, перепадами артериального давления.

Магнитные бури чаще всего вызывают следующие симптомы: головная боль, тошнота, рвота, мигрень, головокружение, ломота в суставах и другие симптомы. Частый симптом вовремя магнитных бурь — это перепады давления. Ученые доказали, что во время геоударов чаще происходят инфаркты и инсульты. У людей имеющих хронические заболевания наступают обострения.

Специалисты советуют отслеживать дни магнитных бурь, чтобы быть к ним готовым. Накануне нее стоит как следует выспаться, лечь необходимо не позднее 24 часов, постарайтесь перед сном не играть в телефон или компьютер, это может вызвать ухудшение сна.

Очень важно правильно питаться вовремя геоударов: исключить которые, алкоголь, жирные продукты и жареное. Необходимо есть больше овощей и фруктов, пить больше воды. Полуфабрикаты лучше исключить, так как в них много пищевых добавок провоцирующих ухудшение состояния здоровья при магнитных бурях.

Магнитные бури вызывают не только ухудшение здоровья, но и перемены настроение, апатию, нервозность. Хорошим вариантом станет настой из валерианы или липы. Принимать его можно по три раза в день, данное средство поможет справиться со стрессом в период магнитных бурь.

Источник

Что такое Big Data и почему их называют «новой нефтью»

Что такое Big Data?

Big Data или большие данные — это структурированные или неструктурированные массивы данных большого объема. Их обрабатывают при помощи специальных автоматизированных инструментов, чтобы использовать для статистики, анализа, прогнозов и принятия решений.

Сам термин «большие данные» предложил редактор журнала Nature Клиффорд Линч в спецвыпуске 2008 года [1]. Он говорил о взрывном росте объемов информации в мире. К большим данным Линч отнес любые массивы неоднородных данных более 150 Гб в сутки, однако единого критерия до сих пор не существует.

До 2011 года анализом больших данных занимались только в рамках научных и статистических исследований. Но к началу 2012-го объемы данных выросли до огромных масштабов, и возникла потребность в их систематизации и практическом применении.

С 2014 на Big Data обратили внимание ведущие мировые вузы, где обучают прикладным инженерным и ИТ-специальностям. Затем к сбору и анализу подключились ИТ-корпорации — такие, как Microsoft, IBM, Oracle, EMC, а затем и Google, Apple, Facebook и Amazon. Сегодня большие данные используют крупные компании во всех отраслях, а также — госорганы. Подробнее об этом — в материале «Кто и зачем собирает большие данные?»

Какие есть характеристики Big Data?

Компания Meta Group предложила основные характеристики больших данных [2]:

Сегодня к этим трем добавляют еще три признака [3]:

Как работает Big Data: как собирают и хранят большие данные?

Большие данные необходимы, чтобы проанализировать все значимые факторы и принять правильное решение. С помощью Big Data строят модели-симуляции, чтобы протестировать то или иное решение, идею, продукт.

Главные источники больших данных:

С 2007 года в распоряжении ФБР и ЦРУ появилась PRISM — один из самых продвинутых сервисов, который собирает персональные данные обо всех пользователях соцсетей, а также сервисов Microsoft, Google, Apple, Yahoo и даже записи телефонных разговоров.

Современные вычислительные системы обеспечивают мгновенный доступ к массивам больших данных. Для их хранения используют специальные дата-центры с самыми мощными серверами.

Помимо традиционных, физических серверов используют облачные хранилища, «озера данных» (data lake — хранилища большого объема неструктурированных данных из одного источника) и Hadoop — фреймворк, состоящий из набора утилит для разработки и выполнения программ распределенных вычислений. Для работы с Big Data применяют передовые методы интеграции и управления, а также подготовки данных для аналитики.

Big Data Analytics — как анализируют большие данные?

Благодаря высокопроизводительным технологиям — таким, как грид-вычисления или аналитика в оперативной памяти, компании могут использовать любые объемы больших данных для анализа. Иногда Big Data сначала структурируют, отбирая только те, что нужны для анализа. Все чаще большие данные применяют для задач в рамках расширенной аналитики, включая искусственный интеллект.

Выделяют четыре основных метода анализа Big Data [4]:

1. Описательная аналитика (descriptive analytics) — самая распространенная. Она отвечает на вопрос «Что произошло?», анализирует данные, поступающие в реальном времени, и исторические данные. Главная цель — выяснить причины и закономерности успехов или неудач в той или иной сфере, чтобы использовать эти данные для наиболее эффективных моделей. Для описательной аналитики используют базовые математические функции. Типичный пример — социологические исследования или данные веб-статистики, которые компания получает через Google Analytics.

«Есть два больших класса моделей для принятия решений по ценообразованию. Первый отталкивается от рыночных цен на тот или иной товар. Данные о ценниках в других магазинах собираются, анализируются и на их основе по определенным правилам устанавливаются собственные цены.

Второй класс моделей связан с выстраиванием кривой спроса, которая отражает объемы продаж в зависимости от цены. Это более аналитическая история. В онлайне такой механизм применяется очень широко, и мы переносим эту технологию из онлайна в офлайн».

2. Прогнозная или предикативная аналитика (predictive analytics) — помогает спрогнозировать наиболее вероятное развитие событий на основе имеющихся данных. Для этого используют готовые шаблоны на основе каких-либо объектов или явлений с аналогичным набором характеристик. С помощью предикативной (или предиктивной, прогнозной) аналитики можно, например, просчитать обвал или изменение цен на фондовом рынке. Или оценить возможности потенциального заемщика по выплате кредита.

3. Предписательная аналитика (prescriptive analytics) — следующий уровень по сравнению с прогнозной. С помощью Big Data и современных технологий можно выявить проблемные точки в бизнесе или любой другой деятельности и рассчитать, при каком сценарии их можно избежать их в будущем.

4. Диагностическая аналитика (diagnostic analytics) — использует данные, чтобы проанализировать причины произошедшего. Это помогает выявлять аномалии и случайные связи между событиями и действиями.

Например, Amazon анализирует данные о продажах и валовой прибыли для различных продуктов, чтобы выяснить, почему они принесли меньше дохода, чем ожидалось.

Данные обрабатывают и анализируют с помощью различных инструментов и технологий [6] [7]:

Как отметил в подкасте РБК Трендов менеджер по развитию IoT «Яндекс.Облака» Александр Сурков, разработчики придерживаются двух критериев сбора информации:

Чтобы обрабатывать большие массивы данных в режиме онлайн используют суперкомпьютеры: их мощность и вычислительные возможности многократно превосходят обычные. Подробнее — в материале «Как устроены суперкомпьютеры и что они умеют».

Big Data и Data Science — в чем разница?

Data Science или наука о данных — это сфера деятельности, которая подразумевает сбор, обработку и анализ данных, — структурированных и неструктурированных, не только больших. В ней используют методы математического и статистического анализа, а также программные решения. Data Science работает, в том числе, и с Big Data, но ее главная цель — найти в данных что-то ценное, чтобы использовать это для конкретных задач.

В каких отраслях уже используют Big Data?

Павел Иванченко, руководитель по IoT «МегаФона»:

«IoT-решение из области так называемого точного земледелия — это когда специальные метеостанции, которые стоят в полях, с помощью сенсоров собирают данные (температура, влажность) и с помощью передающих радио-GSM-модулей отправляют их на IoT-платформу. На ней посредством алгоритмов big data происходит обработка собранной с сенсоров информации и строится высокоточный почасовой прогноз погоды. Клиент видит его в интерфейсе на компьютере, планшете или смартфоне и может оперативно принимать решения».

Big Data в России и мире

По данным компании IBS [8], в 2012 году объем хранящихся в мире цифровых данных вырос на 50%: с 1,8 до 2,7 Збайт (2,7 трлн Гбайт). В 2015-м в мире каждые десять минут генерировалось столько же данных, сколько за весь 2003 год.

По данным компании NetApp, к 2003 году в мире накопилось 5 Эбайтов данных (1 Эбайт = 1 млрд Гбайт). В 2015-м — более 6,5 Збайта, причем тогда большие данные использовали лишь 17% компаний по всему миру [9]. Большую часть данных будут генерировать сами компании, а не их клиенты. При этом обычный пользователь будет коммуницировать с различными устройствами, которые генерируют данные, около 4 800 раз в день.

Сейчас в США с большими данными работает более 55% компаний [11], в Европе и Азии — около 53%. Только за последние пять лет распространение Big Data в бизнесе выросло в три раза.

В Китае действует более 200 законов и правил, касающихся защиты личной информации. С 2019 года все популярные приложения для смартфонов начали проверять и блокировать, если они собирают данные о пользователях вопреки законам. В итоге данные через местные сервисы собирает государство, и многие из них недоступны извне.

С 2018 года в Евросоюзе действует GDPR — Всеобщий регламент по защите данных. Он регулирует все, что касается сбора, хранения и использования данных онлайн-пользователей. Когда закон вступил в силу год назад, он считался самой жесткой в мире системой защиты конфиденциальности людей в Интернете.

В России рынок больших данных только зарождается. К примеру, сотовые операторы делятся с банками информацией о потенциальных заемщиках [12]. Среди корпораций, которые собирают и анализируют данные — «Яндекс», «Сбер», Mail.ru. Появились специальные инструменты, которые помогают бизнесу собирать и анализировать Big Data — такие, как российский сервис Ctrl2GO.

Big Data в бизнесе

Большие данные полезны для бизнеса в трех главных направлениях:

Крупные компании — такие, как Netflix, Procter & Gamble или Coca-Cola — с помощью больших данных прогнозируют потребительский спрос. 70% решений в бизнесе и госуправлении принимается на основе геоданных. Подробнее — в материале о том, как бизнес извлекает прибыль из Big Data.

Каковы проблемы и перспективы Big Data?

Главные проблемы:

Плюсы и перспективы:

В ближайшем будущем большие данные станут главным инструментом для принятия решений — начиная с сетевых бизнесов и заканчивая целыми государствами и международными организациями [15].

Источник

Big Data: что это и где применяется?

Почему все вокруг говорят про большие данные? Какие именно данные считаются большими? Где их искать, зачем они нужны, как на них заработать? Объясняем простыми словами вместе с экспертом SkillFactory — ведущим автором курса по машинному обучению, старшим аналитиком в «КиноПоиске» Александром Кондрашкиным.

Что такое Big Data

Big Data (большие данные) — огромные наборы разнообразных данных. Огромные, потому что их объемы такие, что простой компьютер не справится с их обработкой, а разнообразные — потому что эти данные разного формата, неструктурированные и содержат ошибки. Большие данные быстро накапливаются и используются для разных целей.

Big Data — это не обычная база данных, даже если она очень большая. Вот отличия:

Объем информации в мире увеличивается ежесекундно, и то, что считали большими данными десятилетие назад, теперь умещается на жесткий диск домашнего компьютера.

60 лет назад жесткий диск на 5 мегабайт был в два раза больше холодильника и весил около тонны. Современный жесткий диск в любом компьютере вмещает до полутора десятков терабайт (1 терабайт равен 1 млн мегабайт) и по размерам меньше обычной книги.

В 2021 году большие данные измеряют в петабайтах. Один петабайт равен миллиону гигабайт. Трехчасовой фильм в формате 4K «весит» 60‒90 гигабайт, а весь YouTube — 5 петабайт или 67 тысяч таких фильмов. 1 млн петабайт — это 1 зеттабайт.

Data Scientist с нуля

Cтаньте дата-сайентистом и приручите большие данные. Вы научитесь выявлять закономерности в данных и создавать модели для решения бизнес-задач.

Скидка 45% по промокоду BLOG.

Как работает технология Big Data?

Источники сбора больших данных делятся на три типа:

Все, что человек делает в сети, — источник социальных больших данных. Каждую секунду пользователи загружают в Instagram 1 тыс. фото и отправляют более 3 млн электронных писем. Ежесекундный личный вклад каждого человека — в среднем 1,7 мегабайта.

Другие примеры социальных источников Big Data — статистики стран и городов, данные о перемещениях людей, регистрации смертей и рождений и медицинские записи.

Большие данные также генерируются машинами, датчиками и «интернетом вещей». Информацию получают от смартфонов, умных колонок, лампочек и систем умного дома, видеокамер на улицах, метеоспутников.

Транзакционные данные возникают при покупках, переводах денег, поставках товаров и операциях с банкоматами.

Как обрабатывают большие данные?

Массивы Big Data настолько большие, что простой Excel с ними не справится. Поэтому для работы с ними используют специальное ПО.

Его называют «‎горизонтально масштабируемым‎‎»‎, потому что оно распределяет задачи между несколькими компьютерами, одновременно обрабатывающими информацию. Чем больше машин задействовано в работе, тем выше производительность процесса.

Такое ПО основано на MapReduce, модели параллельных вычислений. Модель работает так:

MapReduce — не конкретная программа, а скорее алгоритм, с помощью которого можно решить большинство задач обработки больших данных.

Примеры ПО, которое основывается на MapReduce:

Специалисты по большим данным используют оба инструмента: Hadoop для создания инфраструктуры данных и Spark для обработки потоковой информации в реальном времени.

Где применяется аналитика больших данных?

Большие данные нужны в маркетинге, перевозках, автомобилестроении, здравоохранении, науке, сельском хозяйстве и других сферах, в которых можно собрать и обработать нужные массивы информации.

Бизнесу большие данные нужны, чтобы:

Анализ больших данных позволяет не только систематизировать информацию, но и находить неочевидные причинно-следственные связи.

Продажи товаров

Онлайн-маркетплейс Amazon запустил систему рекомендаций товаров, работающую на машинном обучении. Она учитывает не только поведение и предыдущие покупки пользователя, но и время года, ближайшие праздники и остальные факторы. После того как эта система заработала, рекомендации начали генерировать 35% всех продаж сервиса.

В супермаркетах «Лента» с помощью больших данных анализируют информацию о покупках и предлагают персонализированные скидки на товары. К примеру, говорят в компании, система по данным о покупках может понять, что клиент изменил подход к питанию, и начнет предлагать ему подходящие продукты.

Американская сеть Kroger использует большие данные для персонализации скидочных купонов, которые получают покупатели по электронной почте. После того как их сделали индивидуальными, подходящими конкретным покупателям, доля покупок только по ним выросла с 3,7 до 70%.

Найм сотрудников

Крупные компании, в том числе российские, стали прибегать к помощи роботов-рекрутеров, чтобы на начальном этапе поиска сотрудника отсеять тех, кто не заинтересован в вакансии или не подходит под нее. Так, компания Stafory разработала робота Веру, которая сортирует резюме, делает первичный обзвон и выделяет заинтересованных кандидатов. PepsiCo заполнила 10% нужных вакансий только с помощью робота.

Банки

Автомобилестроение

В 2020 году у автоконцерна Toyota возникла проблема: нужно было понять причину большого числа аварий по вине водителей, перепутавших педали газа и тормоза. Компания собрала данные со своих автомобилей, подключенных к интернету, и на их основе определила, как именно люди нажимают на педали.

Оказалось, что сила и скорость давления различаются в зависимости от того, хочет человек затормозить или ускориться. Теперь компания разрабатывает систему, которая будет определять манеру давления на педали во время движения и сбросит скорость автомобиля, если водитель давит на педаль газа, но делает это так, будто хочет затормозить.

Медицина

Американские ученые научились с помощью больших данных определять, как распространяется депрессия. Исследователь Мунмун Де Чаудхури и ее коллеги загрузили в прогностическую модель сообщения из Twitter, Facebook и Reddit с геометками. Сообщения отбирали по словам, которые могут указывать на депрессивное и подавленное состояние. Расчеты совпали с официальными данными.

Госструктуры

Большие данные просто необходимы госструктурам. С их помощью ведется не только статистика, но и слежка за гражданами. Подобные системы есть во многих странах: известен сервис PRISM, которыми пользуются ФБР и ЦРУ для сбора персональных данных из соцсетей и продуктов Microsoft, Google и Apple. В России информацию о пользователях и телефонных звонках собирает система СОРМ.

Маркетинг

Социальные большие данные помогают группировать пользователей по интересам и персонализировать для них рекламу. Людей ранжируют по возрасту, полу, интересам и месту проживания. Те, кто живут в одном регионе, бывают в одних и тех же местах, смотрят видео и читают статьи на похожие темы, скорее всего, заинтересуются одними и теми же товарами.

При этом регулярно происходят скандалы, связанные с использованием больших данных в маркетинге. Так, в 2018 году стриминговую платформу Netflix обвинили в расизме из-за того, что она показывает пользователям разные постеры фильмов и сериалов в зависимости от их пола и национальности.

Медиа

С помощью анализа больших данных в медиа измеряют аудиторию. В этом случае Big Data может даже повлиять на политику редакции. Так, издание Huffington Post использует систему, которая в режиме реального времени показывает статистику посещений, комментариев и других действий пользователей, а также готовит аналитические отчеты.

Система в Huffington Post оценивает, насколько эффективно заголовки привлекают внимание читателя, разрабатывает методы доставки контента определенным категориям пользователей. Например, выяснилось, что родители чаще читают статьи со смартфона и поздно вечером в будни, после того как уложили детей спать, а по выходным они обычно заняты, — в итоге контент для родителей публикуется на сайте в удобное для них время.

Логистика

Использование больших данных помогает оптимизировать перевозки, сделать доставку быстрее и дешевле. В компании DHL работа с большими данными коснулась так называемой проблемы последней мили, когда необходимость проехать через дворы и найти парковку перед тем, как отдать заказ, съедает в общей сложности 28% от стоимости доставки. В компании стали анализировать «последние мили» с помощью информации с GPS и данных о дорожной обстановке. В результате удалось сократить затраты на топливо и время доставки груза.

Внутри компании большие данные помогают отслеживать качество работы сотрудников, соблюдение контрольных сроков, правильность их действий. Для анализа используют машинные данные, например со сканеров посылок в отделениях, и социальные — отзывы посетителей отделения в приложении, на сайтах и в соцсетях.

Обработка фото

До 2016 года не было технологии нейросетей на мобильных устройствах, это даже считали невозможным. Прорыв в этой области (в том числе благодаря российскому стартапу Prisma) позволяет нам сегодня пользоваться огромным количеством фильтров, стилей и разных эффектов на фотографиях и видео.

Аренда недвижимости

Сервис Airbnb с помощью Big Data изменил поведение пользователей. Однажды выяснилось, что посетители сайта по аренде недвижимости из Азии слишком быстро его покидают и не возвращаются. Оказалось, что они переходят с главной страницы на «Места поблизости» и уходят смотреть фотографии без дальнейшего бронирования.

Компания детально проанализировала поведение пользователей и заменила ссылки в разделе «Места поблизости» на самые популярные направления для путешествий в азиатских странах. В итоге конверсия в бронирования из этой части планеты выросла на 10%.

Кто работает с большими данными?

Дата-сайентисты специализируются на анализе Big Data. Они ищут закономерности, строят модели и на их основе прогнозируют будущие события.

Например, исследователь больших данных может использовать статистику по снятиям денег в банкоматах, чтобы разработать математическую модель для предсказания спроса на наличные. Эта система подскажет инкассаторам, сколько денег и когда привезти в конкретный банкомат.

Чтобы освоить эту профессию, необходимо понимание основ математического анализа и знание языков программирования, например Python или R, а также умение работать с SQL-базами данных.

Data Scientist с нуля

Вы освоите Python и SQL, познакомитесь с машинным обучением и определитесь со специализацией: Machine Learning, Computer Vision или Natural Language Processing. Скидка 5% по промокоду BLOG.

Аналитик данных использует тот же набор инструментов, что и дата-сайентист, но для других целей. Его задачи — делать описательный анализ, интерпретировать и представлять данные в удобной для восприятия форме. Он обрабатывает данные и выдает результат, составляя аналитические отчеты, статистику и прогнозы.

С Big Data также работают и другие специалисты, для которых это не основная сфера работы:

Освойте все инструменты, необходимые junior-аналитику и получите востребованную профессию за 6 месяцев.

Скидка 45% по промокоду BLOG.

Дата-инженер занимается технической стороной вопроса и первый работает с информацией: организует ее сбор, хранение и первоначальную обработку.

Дата-инженеры помогают исследователям, создавая ПО и алгоритмы для автоматизации задач. Без таких инструментов большие данные были бы бесполезны, так как их объемы невозможно обработать. Для этой профессии важно знание Python и SQL, уметь работать с фреймворками, например со Spark.

Курс подходит для тех, кто имеет базовые знания языка Python. За два месяца вы освоите все важные этапы Data Engineering.

Скидка 45% по промокоду BLOG.

Александр Кондрашкин о других профессиях, в которых может понадобиться Big Data: «Где-то может и product-менеджер сам сходить в Hadoop-кластер и посчитать что-то несложное, если обладает такими навыками. Наверняка есть множество backend-разработчиков и DevOps-инженеров, которые настраивают хранение и сбор данных от пользователей».

Востребованность больших данных и специалистов по ним

Востребованность больших данных растет: по исследованиям 2020 года, даже при пессимистичном сценарии объем рынка Big Data в России к 2024 году вырастет с 45 млрд до 65 млрд рублей, а при хорошем развитии событий — до 230 млрд.

Вместе с популярностью больших данных растет запрос и на тех, кто может эффективно с ними работать. В середине 2020 года Академия больших данных MADE от Mail.ru Group и HeadHunter провели исследование и выяснили, что специалисты по анализу данных уже являются одними из самых востребованных на рынке труда в России. За четыре года число вакансий в этой области увеличилось почти в 10 раз.

Более трети вакансий для специалистов по анализу данных (38%) приходится на IT-компании, финансовый сектор (29%) и сферу услуг для бизнеса (9%). В сфере машинного обучения IT-компании публикуют 55% вакансий на рынке, 10% приходит из финансового сектора и 9% — из сферы услуг.

Как начать работать с большими данными?

Проще будет начать, если у вас уже есть понимание алгоритмов и хорошее знание математики, но это не обязательно. Например, Оксана Дереза была филологом и для нее главной трудностью в Data Science оказалось вспомнить математику и разобраться в алгоритмах, но она много занималась и теперь анализирует данные в исследовательском институте.

Еще несколько историй людей, которые успешно освоили data-профессию

Если у вас нет математических знаний, на курсе SkillFactory «Data Science с нуля» вы получите достаточную подготовку, чтобы работать с большими данными. За год вы научитесь получать данные из веб-источников или по API, визуализировать данные с помощью Pandas и Matplotlib, применять методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных и многое другое.

Чтобы стать аналитиком данных, вам пригодится знание Python и SQL — эти навыки очень популярны в вакансиях компаний по поиску соответствующей позиции. На курсе «Аналитик данных» вы получите базу знаний основных инструментов аналитики (от Google-таблиц до Python и Power BI) и закрепите их на тренажерах.

Важно определиться со сферой, в которой вы хотите работать. Студентка SkillFactory Екатерина Карпова, рассказывает, что после обучения ей была важна не должность, а сфера (финтех), поэтому она сначала устроилась консультантом в банк «Тинькофф», а теперь работает там аналитиком.

Data Science с нуля

Освойте все необходимые инструменты для уровня junior и получите самую востребованную IT-профессию 2021 года.

Источник