Большие данные

Первым кейсом, с которым познакомились читатели проекта «Данные на службе добра», стало применение искусственного интеллекта для профилактики сердечно-сосудистых и других тяжелых заболеваний.

DobroData представит молодежной аудитории яркие цифровые проекты в социальной сфере, расскажет о молодых лидерах; часто их ровесниках, образованных и инициативных специалистах.

В чем важность социальных проектов, основанных на данных? Как подготовить себя к участию в таких проектах? Какие качества помогут преуспеть в анализе данных? Своим мнением делится Виктор Кантор, Chief Data Scientist компании «МТС», преподаватель МФТИ и Coursera, участник рейтинга Forbes 30 under 30 в категории «Наука и технологии».

Всероссийский ИТ-конкурс, цель которого — найти новые кадры для цифровой экономики, привлекает все больше талантливой и подготовленной молодежи. В прошлом году «Цифровой прорыв» попал в Книгу рекордов Гиннесса как самый масштабный хакатон.

В Карелии собирают банк биомедицинских данных и создают цифрового помощника врача с искусственным интеллектом, способного предсказывать будущее.

Искусствовед при помощи машинного обучения и Photoshop обработал сотни изображений бюстов правителей Древнего Рима и воссоздал их портреты.

Открывается прием заявок на участие в конкурсе для директоров по данным.

Издательство «Открытые системы» запускает специальный проект «Данные на службе добра» (DobroData). C такого ракурса Вig Data вы еще не видели!

Физики уверены: информацию следует считать пятым состоянием материи. Человечество активно «перерабатывает» материю, превращая атомы в биты.

В 2020 году объем данных составит 40 зеттабайт, предсказали аналитики.

Данные, записываемые акселерометрами, могут предупредить о землетрясении почти за минуту до его начала.

По двухлетнему контракту московский клуб получит более 1 млрд руб., сообщил «Коммерсантъ».

Результаты нового опроса Anaconda показывают, что на очистку и подготовку данных они расходуют почти половину своего рабочего времени.

Одно из преимуществ нового сервиса — тесная интеграция с другими сервисами используемыми для построения озер данных: Hadoop, Spark, Airflow и Kafka.

Облачные вычисления формируют новую парадигму применения ИКТ для повышения экономической эффективности предприятий.

Данные — топливо для систем искусственного интеллекта, сырье для аналитических алгоритмов и основа для систем автоматизации бизнес-процессов. Однако наивно ожидать, что данные изначально будут чистыми и пригодными для обработки, а если исходные данные некорректны, то и результаты будут соответствующими. Что можно сделать для устранения дефектов в данных? Как определить, что следует исправить, а что нет? Как узнать, когда надо устранить проблему, а когда лучше ничего не трогать? Иначе говоря: как управлять качеством данных?

Докладчики форума познакомят слушателей с новейшими разработками в сфере интеллектуальной аналитики и машинного обучения, с отраслевыми подходами к цифровой трансформации на основе данных, к построению data-driven-бизнеса и моделей монетизации данных.

В торговой сети реализуется проект автоматизированной верификации информации, среди целей которого : повышение безопасности перевозок, сокращение хищений, обеспечение надежности поставок товара, выявление неблагонадежных водителей.

Пока нет доступа к данным и четких правил регулирования их оборота, нет и полноценного развития технологий ИИ, сделали вывод в фонде.

Ожидается, что положения кодекса станут базой для законодательных инициатив в области регулирования обращения с данными.