dr Sebastian Zając
BIG DATA - technologia przetwarzania dużej ilości danych rozwijająca się od 2001 roku
Laney Douglas: 3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity and Variety
Pojawiające się nowe wyzwania naukowe jak i biznesowe takie jak:
Data Scientist - najseksowniejszy zawód XXI wieku (Harvard Business Review 2012)
Algebra liniowa - wektory, macierze, pochodne, wartości i wektory własne, metody numeryczne, prawdopodobieństwo.
Metody zbierania, analizy i interpretacji danych.
Nauka tworzenia narzędzi do analizy danych. Potrzebna wiedza dotyczy: programowania, zarządzania bazami dancyh, zarządzanie sieciami, systemy dyskowe, high-performance computing (Python).
Algorytmy symulujące proces uczenia się maszyn.
Uczenie komputerowych algorytmów.
Dobra prezentacja danych pozwala szybko odczytać ważne informacje
Znajomość analizowanej dziedziny: finanse, administracja, biznes, nauka itp.
Realizacja zadań nauki o danych wymaga wielu specjalistów.
Zachowaj sceptycyzm słysząc o Big Data gdyż: