Дайджест статей по анализу данных №3 (09.06.2014 —22.06.2014)
Добрый день, уважаемые читатели.Пролетели 2 недели и пришло время нашей подборки материалов по анализу данных. Сегодняшний дайджест получился большим, и признаюсь често сам осилил не все, что в него попало. Но так как на вкус и цвет товарище нет, то я решил выложить всю подборку.Итак, из сегодняшней подборки вы узнаете о том как использовать хранилища данных различных типов в одном проекте, посмотрите какими большими данными может обладать бизнес и как их анализ может ему помочь. Также в нашей подборке будет статья посвященная алгоритму FTCA, а также будет материал про сравнени различных алгоритмов машинного обучения.ТеорияРаспознавание текста в ABBYY FineReader (RU)
Большие данные это вся информация, которая измеряется и изменяется во времени (EN)Статья о том, что же на самое деле представляют из себя большие данные и почему прежние определения не подходят.
Описательная, предписывающая и прогнозная аналитика (EN)В статье даны описания трех основных видов аналитика, а также произведено их сравнение
Разные подходы к использованию вероятностей и различие результата (EN)
4 примера характеристик больших данных (EN)
Моделируем хранилище данных (EN)Небольшая заметка про построение ХД.
Часы для аналитиков (EN)Интересная визуализация того, что должен знать специалист по анализу данных.
Кластеризация клиентов в телекоме (EN)В статье приводится кейс, на заданную в заголовке тему, а также его решение.
Первый закон анализа данных (EN)Заметка о том, что корреляция в данных не подразумевает причинно-следственной связи.
Врожденная предвзятость больших данных (EN)В статье приводятся примеры того, что предвзятость может быть заложена уже при сборе данных.
Как заработать на машинном обучении (EN)Интересная статья о том как можно монетизировать свои навыки машинного обучения и анализа данных
Распознавание автомобильных номеров в деталях (RU)
Машинное обучение это весело (EN)Небольшое введение в машинное обучение
10 ошибок, которые могут поставить под угрозу вашу базу данных (EN)
5 ошибок в больших данных о которых вы знаете (EN)Распространенные ошибки о которых все знают, но все равно их допускают
Что такое цифровой маркетинг? (EN)
10 инструментов для анализа данных (EN)
Облачные вычисления (EN)Заметка о введении в облачные вычисления
Эффективная обработка больших данных на ежедневной основе (EN)
70 сайтов репозиториев с наборами данных для анализа (EN)
9 секретов которые вы должны знать в области статистики (EN)То что вы учили в университете, но забыли об этом.
Используем внешние данные (EN)Рассказ о том, где можно применить внешние данные о вашей организации, взятые из разных источников.
Про котиков, собак, машинное обучение и deep learning (RU)
Глубокое обучение с помощью нейронных сетей. Руководство для начинающих. (EN)
Наивный Байес и Логистическая регрессия (EN)Сравнение двух моделей
Разработка архитектуры системы машинного обучения для расчета рисков (EN)
Иерархическая Распознавание (EN)Автор повествует о том, как решил создать алгоритм глубокого обучения для анализа статей из Wikipedia
Алгоритм кластеризации FTCA (EN)
Вероятностные модели: сэмплирование (RU)
Решение задачи линейной регрессии с помощью быстрого преобразования Хафа (RU)
Литература
Практика использования различных инструментов
Обучающие видео
Разные статьи по теме
Почему сайты не подсказывают клиенту то, что ему реально нужно (RU)
Как визуализация данных может помочь в рентгенологии (EN)Интересная статья о том, как большие данные могут быть использованы рентгенологами.
Самообслуживание BI — новая демократия в аналитике (EN)Рассуждения на тему того, что разработчики BI систем и их пользователи должны тесно сотрудничать между собой.
Используем машинное обучения для решения своих проблем (EN)Интересные идеи о том, где можно брать наборы данных для машинного обучения в повседневной жизни
Что лучше интуиция или анализ? (EN)Рассуждения о том смогут ли аналитические системы принимать правильные решения без участия человека.
Семантический анализ, как помощник построения точных моделей (EN)Рассуждения, о том как смысловой анализ модели может помочь для увеличения ее точности.
Предписывающая аналитика: то, что доктор прописал (EN)
Большие эффекты от больших данных (EN)Часть интервью с автором книги «Analytics in a Big Data World».
Облако и большие данные не представляют угрозы для хранилищ данных (EN)Рассуждения автора на тему почему облака и большие данные не вытеснят хранилища данных
Подборка интересных статей из мира больших данных (EN)Некоторые из указанных статей уже бывали в наших подборках, а часть нет.
Как пересекающиеся области помогают организация сформировать инновации (EN)Рассуждения автора о том, что алгоритмы применимые в одних областях знаний, могут привести к хорошим результатам в других.
Отойти от глубокого обучения и получить некий прогноз (EN)Заметка о том, что просто применение алгоритмов машинного обучения не приведет к желаемым результатам и надо проводить более глубокий анализ проблемы.
IBM Watson: где и как сейчас используются возможности суперкомпьютера? (RU)
Разрабатываем успешную стратегию использования больших данных в бизнесе (EN)8 пунктов которые помогут Вам применить большие данные в своем бизнесе
Почему текстовая аналитика так важна для поиска (EN)
Большие данные в спорте (EN)
Как аналитика поможет ИТ-директору стать более клиентоориентированным (EN)
5 ключевых задач больших данных в банковском секторе (EN)
Что такое большие данные и когда они превратятся в умные данные (EN)
Как я начал работать с машинным обучением (EN)Автор повествует о том, как он столкнулся с машинном обучение и начал применять его в работе.
Бизнес и Большие данные: лаборатория FABERNOVEL (RU)
В Россию пришли большие данные. Первые проекты (RU)
Как большие данные повышают эффективность аналитики в банках (EN)
Кто использует ваши данные (EN)
Как большие данные могут применяться при найме персонала (EN)
Как малые предприятия могут использовать возможности больших данных (EN)Заметка о том, что даже малый бизнес обладает большими данными, например информацией о продажах, отзывами в соц сетях и т.д. Использование разных хранилищ данных (EN)Заметка о том, как можно комбинировать различные типы хранилищ данных
