Работа в интернете майнинг: ТОП 10+ профессий в сфере криптовалют, трейдинга и майнинга в 2023

Содержание

Как майнить через интернет? Облачный майнинг — Крипто Кринжовник на vc.ru

{«id»:13997,»url»:»\/distributions\/13997\/click?bit=1&hash=17f7ff92648899b6b7b5547e58b36c2658a4ea7f3e794070a475c30a264fa970″,»title»:»\u041e\u0444\u043b\u0430\u0439\u043d-\u0431\u043e\u043d\u0443\u0441\u044b \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043a\u0430\u043a \u043a\u043b\u0443\u0431\u043d\u0438\u043a\u0430 \u0441 \u0440\u044b\u043d\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0441\u043a\u0438\u0434\u043a\u0435?»,»buttonText»:»\u0423\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c»,»imageUuid»:»a44da235-9237-58a5-ba88-b8a653065383″}

107
просмотров

На хайпе майнинга, несколько лет назад, начали появляться иные способы добычи криптовалюты, сегодня я расскажу вам про облачный майнинг. Он вообще жив в 2022 году?

Что это такое?

Все точно так же, как и в классическом майнинге, только вот владеть оборудованием не обязательно, все сделают за вас специальные сервисы. Вы просто арендуете по контракту вычислительную мощность оборудования у некой компании на определенный срок, удобно, не надо ничего обслуживать, чистить, проверять, бояться, что сломается в самый ненужный момент.

Конечно, доход тут будет не такой, как при личном обслуживании оборудования, за свою работу такие кампании будут брать комиссию.

Наиболее популярными сервисами на сегодняшний день являются:

1 — Nicehash

2 — Gate cloud mining

3 — KuCoin cloud mining

4 — Ecos

5 — Hashshiny

6 — Hashmart

7 — Bitdeer

Да, варианты с биржами немного надежнее, потому, что они выступают гарантом выплат.

Список составлен исключительно отталкиваясь от моего опыта взаимодействия с этими сервисами и по отзывам моих друзей, список должен был быть почти в 2 раза больше, другие участники не прошли проверку.

Всегда обращайте внимание на возраст кампании и ее публичность, внимательно читайте отзывы других майнеров на тематических площадках.

Что конкретно вы должны делать, чтобы арендовать мощности? Эта информация есть на сайтах, у каждого сервиса она своя.

Все варианты различаются лишь кол-вом добываемых монет, комиссией и сроками выплат, кого-то конкретно рекомендовать не могу, решать вам.

Некоторые кампании предлагают даже майнить бесплатно, если вы начнете приводить рефералов.

Какие минусы в таком виде майнинга?

(не рассматриваем биржи)

1 — Ну тут далеко ходить не надо, никто не знает какой курс, того же биткоина, будет завтра, купленные контракты нельзя отменить и они несут риски потери прибыли. Завтра ваша намайненная крипта может начать стоить ноль, а купили вы все на последние деньги, упс…

2 — Кампания, которая предоставляет вам услугу, завтра может закрыться или у них случится пожар или все смоет цунами, никто не защищен от этого.

3 — Кибератака со взломом основного кошелька и похищением всех средств.

Ну и мой совет на десерт — не лезьте в майнинг, если вы новичок в крипте. Всегда и всюду используйте только лишние деньги, которые завтра готовы потерять.

Будь в курсе всех новостей крипты, подписывайся на мой тг — t.me/bullweb3

Вакансии компании Mining Farm

Строение дата-центра.

ТОО «Mining Farm Astana» один из ведущих поставщиков майнинговых услуг в Казахстане. Компания обеспечивает надежное инвестирование средств в новые инновационные технологии миллионов клиентов по всему миру.  Благодаря работе наших сотрудников ежеминутно, любой человек  в мире имеет возможность  зарабатывать  безопасно,  без полного вовлечения в деятельность компании, путем инвестирования в оборудование (майнеры) зарабатывающее «Криптовалюту» в стационарном режиме. 

 
Компания является собственником  дата –центра.

Но нашей главной ценностью являются  наши клиенты  и сотрудники.

Наши клиенты это физические и юридические лица,  желающие и имеющие возможности инвестировать в майнинг — технологию создания новых блоков и обеспечения эмиссии.

Деятельность компании легальная в рамках закона Республики Казахстан и подлежит обязательному налогооблажению.

На сегодняшний день в разных государствах еще только начинают разрабатываться государственные программы майнинга.  К примеру в России с 2017 года по информации Правительства РФ  планировалось  привлечение 100 млн долларов на постройку майнинговых ферм.  С 2017 КНДР использует майнинг криптовалют для поддержки национальной валюты. С каждым годом рынок майнинга захватывает все больше желающих развивать эту сферу,  давая возможность все большему числу людей инвестировать и зарабатывать на новой инновационной технологии.

Сегодня инвестиционный портфель компании составляет чуть менее 1 млрд.тенге. Придерживаясь четких требований к надежности вложений, мы обеспечиваем сохранность инвестиций  своих клиентов и стабильный доход даже в условиях непростой экономической ситуации.

Наши клиенты могут рассчитывать на финансовую  устойчивость и надежность нашей компании, так как все возможные инвестиции мы принимаем только в национальной валюте (Тенге) и совершенно не зависим от курса валют других стран.

Благодаря стандартам качества за относительно  небольшой срок работы  нашей компании  на казахстанском рынке имя Mining Farm Astana  стало синонимом надежности и гарантий выполнения своих обязательств для многих казахстанских  и международных клиентов.

Сегодня  Mining Farm Astana  одна из наиболее динамично развивающихся компаний с глубокими корнями и опытом работы в мировых масштабах. Наши сотрудники находятся территориально не только в Казахстане. Те сотрудники, которые работают в наших офисах в Казахстане, имеют возможность пользоваться в своей работе  всеми  эксклюзивными  аналитическими материалами.

Работа в  Mining Farm Astana   это:

— успешный старт

— большие возможности для профессионалов

— непосредственное участие в развитии компании

— тренинги и обучение

Возможности для сотрудников:

— особые условия  и предложения для заключения договоров инвестирования личных средств;

— выгодные условия клубных карт компании для фитнес-SPA и других всевозможных объектов отдыха;

— регулярные и мотивационные программы в международных проектах обучения;

— прямая коммуникация с высшим руководством и мировыми партнерами компании.

 

Мы приглашаем тебя, если ты еще не с нами!   Инвестируй уже сейчас в свое будущее!

                              Познай новые возможности без границ уже сегодня!

Что такое интеллектуальный анализ данных? Как это работает, преимущества, методы и примеры

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных — это процесс поиска и анализа большого количества необработанных данных с целью выявления закономерностей и извлечения полезной информации.

Компании используют программное обеспечение для интеллектуального анализа данных, чтобы узнать больше о своих клиентах. Это может помочь им разработать более эффективные маркетинговые стратегии, увеличить продажи и снизить затраты. Интеллектуальный анализ данных зависит от эффективного сбора, хранения и компьютерной обработки данных.

Ключевые выводы

  • Интеллектуальный анализ данных — это процесс анализа больших объемов информации для выявления тенденций и закономерностей.
  • Интеллектуальный анализ данных может использоваться корпорациями для всего: от изучения того, что интересует клиентов или что они хотят купить, до обнаружения мошенничества и фильтрации спама.
  • Программы интеллектуального анализа данных анализируют закономерности и связи в данных в зависимости от того, какую информацию запрашивают или предоставляют пользователи.
  • Компании, работающие в социальных сетях, используют методы интеллектуального анализа данных для превращения своих пользователей в товар с целью получения прибыли.
  • Такое использование интеллектуального анализа данных в последнее время подвергается критике, поскольку пользователи часто не знают, что интеллектуальный анализ данных происходит с их личной информацией, особенно когда она используется для влияния на предпочтения.
Смотреть сейчас: как работает интеллектуальный анализ данных?

Как работает интеллектуальный анализ данных

Интеллектуальный анализ данных включает в себя изучение и анализ больших блоков информации для выявления значимых закономерностей и тенденций. Он используется для управления кредитным риском, обнаружения мошенничества и фильтрации спама. Это также инструмент исследования рынка, который помогает выявить настроения или мнения данной группы людей. Процесс интеллектуального анализа данных разбивается на четыре этапа:

  • Данные собираются и загружаются в хранилища данных на месте или в облачной службе.
  • Бизнес-аналитики, команды менеджеров и специалисты по информационным технологиям получают доступ к данным и определяют, как они хотят их организовать.
  • Специальное прикладное программное обеспечение сортирует и упорядочивает данные.
  • Конечный пользователь представляет данные в удобном для обмена формате, таком как график или таблица.

Программное обеспечение для хранения данных и интеллектуального анализа данных

Программы интеллектуального анализа данных анализируют отношения и закономерности в данных на основе запросов пользователей. Он организует информацию в классы.

Например, ресторан может захотеть использовать интеллектуальный анализ данных, чтобы определить, какие специальные предложения он должен предлагать и в какие дни. Данные могут быть организованы в классы в зависимости от того, когда клиенты посещают и что они заказывают.

В других случаях специалисты по сбору данных находят кластеры информации на основе логических взаимосвязей или анализируют ассоциации и последовательные закономерности, чтобы сделать выводы о тенденциях в поведении потребителей.

Хранилище — важный аспект интеллектуального анализа данных. Складирование — это централизация данных организации в одной базе данных или программе. Это позволяет организации выделять сегменты данных для анализа и использования конкретными пользователями в зависимости от их потребностей.

Решения для облачных хранилищ данных используют пространство и мощность поставщика облачных услуг для хранения данных. Это позволяет небольшим компаниям использовать цифровые решения для хранения, безопасности и аналитики.

Методы интеллектуального анализа данных

Интеллектуальный анализ данных использует алгоритмы и различные другие методы для преобразования больших коллекций данных в полезный результат. К наиболее популярным методам интеллектуального анализа данных относятся:

  • Правила ассоциации , также называемые анализом потребительской корзины, поиск взаимосвязей между переменными. Эта связь сама по себе создает дополнительную ценность в наборе данных, поскольку она стремится связать фрагменты данных. Например, правила ассоциации будут искать в истории продаж компании, чтобы увидеть, какие продукты чаще всего покупаются вместе; с этой информацией магазины могут планировать, продвигать и прогнозировать.
  • Классификация использует предопределенные классы для присвоения объектам. Эти классы описывают характеристики элементов или представляют то общее, что точки данных имеют с каждым из них. Этот метод интеллектуального анализа данных позволяет более точно классифицировать базовые данные и обобщать их по схожим функциям или линейкам продуктов.
  • Кластеризация аналогична классификации. Однако кластеризация выявляет сходство между объектами, а затем группирует эти элементы на основе того, что отличает их от других элементов. В то время как классификация может привести к таким группам, как «шампунь», «кондиционер», «мыло» и «зубная паста», кластеризация может идентифицировать такие группы, как «уход за волосами» и «здоровье зубов».
  • Деревья решений используются для классификации или прогнозирования результата на основе установленного списка критериев или решений. Дерево решений используется для запроса ввода серии каскадных вопросов, которые сортируют набор данных на основе полученных ответов. Иногда изображаемое в виде древовидного визуального элемента, дерево решений позволяет указать конкретное направление и ввод данных пользователем при более глубоком изучении данных.
  • K-ближайший сосед (KNN) — это алгоритм, который классифицирует данные на основе их близости к другим данным. В основе KNN лежит предположение, что точки данных, которые находятся близко друг к другу, более похожи друг на друга, чем другие биты данных. Этот непараметрический контролируемый метод используется для прогнозирования характеристик группы на основе отдельных точек данных.
  • Нейронные сети обрабатывают данные с помощью узлов. Эти узлы состоят из входов, весов и выходов. Данные отображаются посредством контролируемого обучения, подобно тому, как человеческий мозг взаимосвязан. Эта модель может быть запрограммирована на получение пороговых значений для определения точности модели.
  • Прогнозный анализ стремится использовать историческую информацию для построения графических или математических моделей для прогнозирования будущих результатов. Перекрывая регрессионный анализ, этот метод направлен на поддержку неизвестной цифры в будущем на основе текущих имеющихся данных.

Процесс интеллектуального анализа данных

Чтобы быть наиболее эффективными, аналитики данных обычно выполняют определенный поток задач в процессе интеллектуального анализа данных. Без этой структуры аналитик может столкнуться с проблемой в середине своего анализа, которую можно было бы легко предотвратить, если бы он подготовился к ней раньше. Процесс интеллектуального анализа данных обычно разбивается на следующие этапы.

Шаг 1. Понимание бизнеса

Прежде чем какие-либо данные будут затронуты, извлечены, очищены или проанализированы, важно понять лежащую в их основе сущность и проект. Каких целей компания пытается достичь с помощью интеллектуального анализа данных? Какова их текущая деловая ситуация? Каковы результаты SWOT-анализа? Прежде чем рассматривать какие-либо данные, процесс майнинга начинается с понимания того, что будет определять успех в конце процесса.

Шаг 2. Анализ данных

Когда бизнес-задача четко определена, пора подумать о данных. Это включает в себя, какие источники доступны, как они будут защищены и сохранены, как будет собираться информация и как может выглядеть окончательный результат или анализ. Этот шаг также включает определение ограничений данных, хранения, безопасности и сбора, а также оценку того, как эти ограничения повлияют на процесс интеллектуального анализа данных.

Шаг 3. Подготовка данных

Данные собираются, загружаются, извлекаются или рассчитываются. Затем он очищается, стандартизируется, очищается от выбросов, оценивается на наличие ошибок и проверяется на разумность. На этом этапе интеллектуального анализа данных данные также могут быть проверены на предмет размера, поскольку слишком большой набор информации может излишне замедлить вычисления и анализ.

Шаг 4. Сборка модели

Имея в руках набор чистых данных, пришло время обработать цифры. Исследователи данных используют описанные выше типы интеллектуального анализа данных для поиска взаимосвязей, тенденций, ассоциаций или последовательных закономерностей. Данные также могут быть переданы в прогностические модели для оценки того, как предыдущие биты информации могут преобразовываться в будущие результаты.

Шаг 5. Оценка результатов

Аспект интеллектуального анализа данных, ориентированный на данные, завершается оценкой результатов модели или моделей данных. Результаты анализа могут быть агрегированы, интерпретированы и представлены лицам, принимающим решения, которые на данный момент в значительной степени исключены из процесса интеллектуального анализа данных. На этом этапе организации могут принимать решения на основе полученных данных.

Шаг 6. Внедрение изменений и мониторинг

Процесс интеллектуального анализа данных завершается принятием руководством мер в ответ на результаты анализа. Компания может решить, что информация недостаточно убедительна или выводы неактуальны, или компания может изменить стратегию на основе полученных данных. В любом случае руководство анализирует конечные последствия бизнеса и воссоздает будущие циклы интеллектуального анализа данных, выявляя новые бизнес-проблемы или возможности.

Различные модели обработки интеллектуального анализа данных будут иметь разные этапы, хотя общий процесс обычно очень похож. Например, модель базы данных обнаружения знаний состоит из девяти шагов, модель CRISP-DM — из шести шагов, а модель процесса SEMMA — из пяти шагов.

Применение интеллектуального анализа данных

В наш век информации почти любой отдел, отрасль, сектор или компания могут использовать интеллектуальный анализ данных.

Продажи

Интеллектуальный анализ данных способствует более разумному и эффективному использованию капитала для увеличения доходов. Рассмотрим кассовый аппарат в вашей любимой местной кофейне. Для каждой продажи эта кофейня собирает время совершения покупки и какие продукты были проданы. Используя эту информацию, магазин может стратегически разработать свою линейку продуктов.

Маркетинг

Как только кофейня выше узнает свой идеальный состав, пришло время внести изменения. Однако, чтобы сделать свои маркетинговые усилия более эффективными, магазин может использовать интеллектуальный анализ данных, чтобы понять, где его клиенты видят рекламу, на какие демографические данные ориентироваться, где размещать цифровую рекламу и какие маркетинговые стратегии больше всего находят отклик у клиентов. Это включает в себя согласование маркетинговых кампаний, рекламных предложений, предложений перекрестных продаж и программ с результатами интеллектуального анализа данных.

Производство

Для компаний, которые производят свои собственные товары, интеллектуальный анализ данных играет неотъемлемую роль в анализе того, сколько стоит каждое сырье, какие материалы используются наиболее эффективно, сколько времени тратится на производственный процесс и какие узкие места негативно влияют на процесс. Интеллектуальный анализ данных помогает обеспечить бесперебойный поток товаров.

Обнаружение мошенничества

Суть интеллектуального анализа данных заключается в поиске закономерностей, тенденций и корреляций, которые связывают точки данных вместе. Поэтому компания может использовать интеллектуальный анализ данных для выявления выбросов или корреляций, которых не должно быть. Например, компания может проанализировать свой денежный поток и обнаружить повторяющуюся транзакцию с неизвестным счетом. Если это неожиданно, компания может пожелать выяснить, не управляются ли средства ненадлежащим образом.

Отдел кадров

Отделы кадров часто имеют широкий спектр данных, доступных для обработки, включая данные об удержании, продвижении по службе, диапазонах заработной платы, льготах компании, использовании этих льгот и опросах удовлетворенности сотрудников. Интеллектуальный анализ данных может сопоставить эти данные, чтобы лучше понять, почему сотрудники увольняются и что привлекает новых сотрудников.

Служба поддержки клиентов

Удовлетворенность клиентов может быть вызвана (или разрушена) по целому ряду причин. Представьте себе компанию, которая отправляет товары. Клиент может быть недоволен сроками доставки, качеством доставки или коммуникациями. Один и тот же клиент может быть разочарован длительным ожиданием ответа по телефону или медленным ответом по электронной почте. Интеллектуальный анализ данных собирает оперативную информацию о взаимодействии с клиентами и обобщает результаты, чтобы выявить слабые места и показать, что компания делает правильно.

Преимущества интеллектуального анализа данных

Интеллектуальный анализ данных гарантирует, что компания собирает и анализирует надежные данные. Часто это более жесткий, структурированный процесс, который формально идентифицирует проблему, собирает данные, связанные с проблемой, и стремится сформулировать решение. Таким образом, интеллектуальный анализ данных помогает бизнесу стать более прибыльным, более эффективным или операционно сильнее.

Интеллектуальный анализ данных может выглядеть по-разному в разных приложениях, но общий процесс можно использовать практически с любым новым или устаревшим приложением. Практически любой тип данных может быть собран и проанализирован, и почти любая бизнес-проблема, которая опирается на достоверные доказательства, может быть решена с помощью интеллектуального анализа данных.

Конечная цель интеллектуального анализа данных состоит в том, чтобы взять необработанные биты информации и определить, есть ли связность или корреляция между данными. Это преимущество интеллектуального анализа данных позволяет компании создавать ценность с помощью имеющейся у них информации, которая в противном случае не была бы слишком очевидной. Хотя модели данных могут быть сложными, они также могут давать потрясающие результаты, выявлять скрытые тенденции и предлагать уникальные стратегии.

Ограничения интеллектуального анализа данных

Эта сложность интеллектуального анализа данных является одним из его самых больших недостатков. Для анализа данных часто требуются технические навыки и определенные программные инструменты. Небольшие компании могут счесть этот входной барьер слишком трудным для преодоления.

Интеллектуальный анализ данных не всегда гарантирует результаты. Компания может проводить статистический анализ, делать выводы на основе достоверных данных, внедрять изменения и не получать никакой выгоды. Из-за неточных выводов, изменений на рынке, ошибок модели или неподходящего набора данных интеллектуальный анализ данных может только направлять решения, а не гарантировать результаты.

Существует также компонент затрат на интеллектуальный анализ данных. Инструментам данных может потребоваться дорогостоящая подписка, а получение некоторых битов данных может быть дорогостоящим. Проблемы безопасности и конфиденциальности можно решить, хотя дополнительная ИТ-инфраструктура также может быть дорогостоящей. Интеллектуальный анализ данных также может быть наиболее эффективным при использовании огромных наборов данных; однако эти наборы данных необходимо хранить, и для их анализа требуются большие вычислительные мощности.

Даже у крупных компаний или государственных учреждений возникают проблемы с интеллектуальным анализом данных. Рассмотрим технический документ FDA по интеллектуальному анализу данных, в котором описываются проблемы, связанные с недостоверной информацией, дублированием данных, занижением или завышением данных.

Интеллектуальный анализ данных и социальные сети

Одно из самых прибыльных применений интеллектуального анализа данных было предпринято компаниями, работающими в социальных сетях. Такие платформы, как Facebook, TikTok, Instagram и Twitter, собирают множество данных о своих пользователях на основе их онлайн-активности.

Эти данные можно использовать, чтобы делать выводы об их предпочтениях. Рекламодатели могут нацеливать свои сообщения на людей, которые с наибольшей вероятностью ответят положительно.

Интеллектуальный анализ данных в социальных сетях стал предметом разногласий: несколько отчетов о расследованиях и разоблачениях показывают, насколько навязчивыми могут быть данные пользователей для майнинга. Суть проблемы заключается в том, что пользователи могут соглашаться с положениями и условиями сайтов, не осознавая, как собирается их личная информация или кому эта информация продается.

Примеры интеллектуального анализа данных

Интеллектуальный анализ данных может быть использован во благо или незаконно. Вот пример того и другого.

eBay и электронная коммерция

eBay ежедневно собирает бесчисленное количество информации от продавцов и покупателей. Компания использует интеллектуальный анализ данных для определения взаимосвязей между продуктами, оценки желаемых ценовых диапазонов, анализа моделей предыдущих покупок и формирования категорий продуктов.

eBay описывает процесс рекомендации следующим образом:

  1. Необработанные метаданные элемента и пользовательские исторические данные объединяются.
  2. Скрипты запускаются на обученной модели для создания и прогнозирования элемента и пользователя.
  3. Выполняется поиск KNN.
  4. Результаты записываются в базу данных.
  5. Рекомендация в реальном времени принимает идентификатор пользователя, вызывает результаты из базы данных и отображает их пользователю.

Facebook-Cambridge Analytica Scandal

Еще один предостерегающий пример интеллектуального анализа данных — скандал с данными Facebook и Cambridge Analytica. В течение 2010-х годов британская консалтинговая фирма Cambridge Analytica Ltd. собирала личные данные миллионов пользователей Facebook. Позже эта информация была проанализирована для использования в президентских кампаниях Теда Круза и Дональда Трампа в 2016 году. Есть подозрения, что Cambridge Analytica вмешивалась в другие известные события, такие как референдум по Brexit.

В свете этого неправомерного сбора данных и неправомерного использования пользовательских данных Facebook согласился заплатить 100 миллионов долларов за введение инвесторов в заблуждение относительно использования им потребительских данных. Комиссия по ценным бумагам и биржам заявила, что Facebook обнаружила неправомерное использование в 2015 году, но не исправила раскрытую информацию более двух лет.

Часто задаваемые вопросы

Какие существуют типы интеллектуального анализа данных?

Существует два основных типа интеллектуального анализа данных: прогнозирующий интеллектуальный анализ данных и описательный интеллектуальный анализ данных. Интеллектуальный анализ данных с прогнозированием извлекает данные, которые могут быть полезны для определения результата. Интеллектуальный анализ данных описания информирует пользователей о заданном результате.

Как осуществляется интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных основан на больших данных и передовых вычислительных процессах, включая машинное обучение и другие формы искусственного интеллекта (ИИ). Цель состоит в том, чтобы найти шаблоны, которые могут привести к выводам или прогнозам на основе больших и неструктурированных наборов данных.

Какой другой термин для интеллектуального анализа данных?

Интеллектуальный анализ данных также называется менее используемым термином «обнаружение знаний в данных» или KDD.

Где используется интеллектуальный анализ данных?

Приложения для интеллектуального анализа данных были разработаны для решения практически любых задач, связанных с большими данными. Компании финансового сектора ищут закономерности на рынках. Правительства пытаются выявить потенциальные угрозы безопасности. Корпорации, особенно интернет-компании и социальные сети, используют интеллектуальный анализ данных для создания прибыльных рекламных и маркетинговых кампаний, ориентированных на определенные группы пользователей.

Итог

Современные предприятия имеют возможность собирать информацию о своих клиентах, продуктах, производственных линиях, сотрудниках и витринах. Эти случайные фрагменты информации могут не рассказать историю, но использование методов, приложений и инструментов интеллектуального анализа данных помогает собрать информацию воедино.

Конечной целью процесса интеллектуального анализа данных является сбор данных, анализ результатов и выполнение операционных стратегий на основе результатов интеллектуального анализа данных.

Что такое интеллектуальный анализ данных? Руководство для начинающих (2022)

Что такое интеллектуальный анализ данных? Руководство для начинающих (2022) | Учебные курсы Рутгерса

Мы обновили наш, чтобы лучше отразить, как мы собираем, используем и передаем вашу информацию.

Чем больше данных мы производим, тем сложнее становится разобраться во всех этих данных и извлечь из них осмысленные выводы. Представьте, что вы стоите среди триллионов деревьев; с чего начать анализ леса?

Интеллектуальный анализ данных предлагает решение этой проблемы, которое формирует способы принятия бизнес-решений, снижения затрат и увеличения доходов. В результате различные роли в науке о данных используют майнинг как часть своих повседневных обязанностей.

Интеллектуальный анализ данных часто воспринимается как сложный для понимания процесс. Однако изучение этой важной дисциплины науки о данных не так сложно, как кажется. Ознакомьтесь с подробным обзором различных характеристик интеллектуального анализа данных, способов его использования и потенциальных направлений работы.

Изучите эту статью:

  • Что такое интеллектуальный анализ данных?
  • История интеллектуального анализа данных
  • Различия между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением
  • Этапы интеллектуального анализа данных
  • Наиболее распространенные типы интеллектуального анализа данных
  • Лучшее использование интеллектуального анализа данных
  • Карьера в сфере интеллектуального анализа данных
  • Советы по выбору карьеры в науке о данных
  • Часто задаваемые вопросы по интеллектуальному анализу данных

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных чаще всего определяется как процесс использования компьютеров и средств автоматизации для поиска закономерностей и тенденций в больших наборах данных с превращением этих результатов в бизнес-анализ и прогнозы. Интеллектуальный анализ данных выходит за рамки процесса поиска, поскольку он использует данные для оценки будущих вероятностей и разработки действенного анализа.

Хотите узнать больше о Rutgers Data Science Bootcamp ? Посетите наш сайт здесь.

История интеллектуального анализа данных

Знаете ли вы, что концепция интеллектуального анализа данных существовала до появления компьютеров? Статистическое начало интеллектуального анализа данных было положено теоремой Байеса в 1763 г. и открытием регрессионного анализа в 1805 г. Благодаря универсальной машине Тьюринга (1936 г.), открытию нейронных сетей (1943 г.), генетические алгоритмы (1975) и «Обнаружение знаний в базах данных» (1989), была подготовлена ​​почва для нашего современного понимания того, что такое интеллектуальный анализ данных сегодня. А поскольку в 1990-е и 2000-е годы произошел взрывной рост компьютерных процессоров, систем хранения данных и технологий, интеллектуальный анализ данных стал не только более мощным, но и более продуктивным во всех возможных ситуациях.

В 2003 году книга Moneyball познакомила гораздо более широкую аудиторию с интеллектуальным анализом данных, рассказав о подходе профессиональной бейсбольной команды к построению состава на основе аналитики. Теперь, когда компании используют решения для работы с большими данными во все большем числе ситуаций, интеллектуальный анализ данных играет решающую роль во многих отраслях.

Различия между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением

Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение — уникальные процессы, которые часто считают синонимами. Однако, хотя оба они полезны для обнаружения шаблонов в больших наборах данных, они работают совершенно по-разному.

Интеллектуальный анализ данных — это процесс поиска закономерностей в данных. Прелесть интеллектуального анализа данных заключается в том, что он помогает отвечать на вопросы, которые мы не знали, задавая, заблаговременно выявляя неинтуитивные шаблоны данных с помощью алгоритмов (например, потребители, которые покупают арахисовое масло, с большей вероятностью купят бумажные полотенца). Однако интерпретация этих идей и их применение к бизнес-решениям по-прежнему требуют участия человека.

Машинное обучение — это процесс обучения компьютера тому, как это делают люди. Благодаря машинному обучению компьютеры учатся определять вероятности и делать прогнозы на основе анализа данных. И хотя машинное обучение иногда использует интеллектуальный анализ данных как часть своего процесса, в конечном итоге оно не требует частого участия человека на постоянной основе (например, беспилотный автомобиль полагается на интеллектуальный анализ данных, чтобы определить, где остановиться, ускориться и повернуть). ).

Как работает интеллектуальный анализ данных?

Чтобы полностью ответить на вопрос «Что такое интеллектуальный анализ данных?» необходимы практические знания всего процесса. Интеллектуальный анализ данных следует довольно структурированному шестиэтапному методу, известному как Межотраслевой стандартный процесс интеллектуального анализа данных (CRISP-DM).

Этот процесс поощряет поэтапную работу и повторение шагов при необходимости. На самом деле повторение шагов часто необходимо для учета изменения данных или введения различных переменных.

Этапы интеллектуального анализа данных

Давайте подробнее рассмотрим каждый этап CRISP-DM:

Понимание бизнеса

Для начала задайте следующие вопросы: Какова наша цель? Какую проблему мы пытаемся решить? Какие данные нам нужны для ее решения?

Без четкого понимания того, какие данные следует анализировать, проект может давать ошибки, неточные результаты или результаты, не отвечающие на правильные вопросы.

Понимание данных

После определения общей цели необходимо собрать надлежащие данные. Данные должны иметь отношение к предмету и обычно поступают из различных источников, таких как отчеты о продажах, опросы клиентов и данные геолокации. Цель этого этапа — убедиться, что данные правильно охватывают все необходимые наборы данных для достижения цели.

Подготовка данных

Фаза подготовки, занимающая больше всего времени, состоит из трех шагов: извлечение, преобразование и загрузка, также называемая ETL. Во-первых, данные извлекаются из различных источников и помещаются в промежуточную область. Далее, на этапе преобразования: данные очищаются, заполняются пустые наборы, удаляются повторяющиеся данные, устраняются ошибки и все данные распределяются по таблицам. На последнем этапе загрузки отформатированные данные загружаются в базу данных для использования.

Моделирование

Моделирование данных обращается к соответствующему набору данных и рассматривает наилучший статистический и математический подход к ответу на объективный вопрос (вопросы). Доступны различные методы моделирования, такие как классификация, кластеризация и регрессионный анализ (подробнее о них позже). Также нередко используются разные модели на одних и тех же данных для решения конкретных задач.

Оценка

После создания и тестирования моделей настало время оценить их эффективность при ответе на вопрос, поставленный на этапе понимания бизнеса. Это этап, управляемый человеком, поскольку человек, управляющий проектом, должен определить, в достаточной ли степени выходные данные модели соответствуют его целям. В противном случае можно создать другую модель или подготовить другие данные.

Развертывание

После того, как модель интеллектуального анализа данных признана точной и успешной для ответа на объективный вопрос, пришло время применить ее. Развертывание может происходить в виде визуальной презентации или отчета с информацией. Это также может привести к таким действиям, как разработка новой стратегии продаж или внедрение мер по снижению риска.

Наиболее распространенные типы интеллектуального анализа данных

Интеллектуальный анализ данных наиболее полезен для выявления шаблонов данных и извлечения полезных бизнес-идей из этих шаблонов. Для выполнения этих задач майнеры данных используют различные методы для получения разных результатов. Вот пять распространенных методов интеллектуального анализа данных.

Классификационный анализ

С помощью этого метода точки данных распределяются по группам или классам на основе конкретного вопроса или проблемы, которую необходимо решить. Например, если компания по производству потребительских товаров хочет оптимизировать свою стратегию скидок по купонам для определенного продукта, она может проанализировать уровни запасов, данные о продажах, коэффициенты погашения купонов и данные о поведении потребителей, чтобы принять наилучшее возможное решение.

Изучение правила ассоциации

Эта функция пытается выявить отношения между точками данных; он используется, чтобы определить, есть ли у конкретного действия или переменной какие-либо черты, которые могут быть связаны с другими действиями (например, выбор комнаты бизнес-путешественниками и привычки в еде). Владелец отеля может использовать информацию о правилах ассоциации, чтобы предложить повышение категории номера или рекламные акции на еду и напитки, чтобы привлечь дополнительных деловых путешественников.

Обнаружение аномалии или выброса

В дополнение к поиску закономерностей интеллектуальный анализ данных стремится обнаружить необычные данные в наборе. Обнаружение аномалий — это процесс поиска данных, которые не соответствуют шаблону. Этот процесс может помочь найти случаи мошенничества и помочь розничным продавцам узнать больше о всплесках или падениях продаж определенных продуктов.

Кластерный анализ

Кластеризация ищет сходства в наборе данных, разделяя точки данных, которые имеют общие черты, на подмножества. Это похоже на классификационный тип анализа в том, что он группирует точки данных, но в кластерном анализе данные не назначаются ранее определенным группам. Кластеризация полезна для определения характеристик в наборе данных, таких как сегментация клиентов на основе покупательского поведения, состояния потребности, стадии жизни или вероятных предпочтений в маркетинговых коммуникациях.

Регрессионный анализ

Регрессионный анализ позволяет понять, какие факторы в наборе данных являются наиболее важными, какие можно игнорировать и как эти факторы взаимодействуют. С помощью этой техники майнеры данных могут проверять такие теории, как «когда прогнозируется много снега, перед бурей будет продано больше хлеба и молока». Хотя это кажется достаточно очевидным, существует ряд переменных, которые необходимо проверить и количественно определить, чтобы менеджер магазина мог убедиться в наличии достаточного количества товаров. Например, сколько стоит «много» снега? Сколько стоит «больше молока и хлеба»? Какие типы прогнозов погоды чаще всего вызывают действия потребителей, и за сколько дней до шторма потребители начнут покупать? Каково соотношение между дюймами снега, единицами хлеба и единицами молока?

С помощью регрессионного анализа можно рекомендовать конкретные уровни запасов молока и хлеба (в единицах/упаковках) для конкретных прогнозируемых уровней снега (дюймы) в определенные моменты времени (за несколько дней до грозы). Таким образом, использование регрессионного анализа максимизирует продажи, сводит к минимуму случаи отсутствия на складе и помогает избежать затоваривания, которое приводит к порче продукта после шторма.

Наилучшие способы использования интеллектуального анализа данных

Предприятия используют интеллектуальный анализ данных, чтобы получить конкурентное преимущество, используя данные, которые они собирают о своих клиентах, продуктах, продажах, рекламных и маркетинговых кампаниях. Интеллектуальный анализ данных помогает им оттачивать операции, улучшать отношения с текущими клиентами и приобретать новых клиентов.

Предприятия, не использующие методы интеллектуального анализа данных, могут отстать от своих конкурентов. Это некоторые из основных способов, с помощью которых предприятия используют интеллектуальный анализ данных, чтобы избежать таких недостатков.

Анализ корзины

В самом простом приложении розничные торговцы используют анализ корзины для анализа того, что покупают потребители (или кладут в свои «корзины»). Это форма ассоциативной техники, позволяющая ритейлерам понять покупательские привычки и рекомендовать другие покупки. Менее известное приложение используется правоохранительными органами, где анализируются огромные объемы анонимных потребительских данных в поисках комбинаций продуктов, которые можно было бы использовать для изготовления бомб или производства метамфетамина.

Прогнозирование продаж

Прогнозирование продаж — это форма прогнозного анализа, на который предприятия тратят большую часть своего бюджета. Интеллектуальный анализ данных может помочь компаниям прогнозировать продажи и устанавливать цели путем изучения исторических данных, таких как записи о продажах, финансовые показатели (например, индекс потребительских цен, S&P 500, маркеры инфляции), привычки потребительских расходов, продажи, относящиеся к определенному времени года, и тенденции. которые могут повлиять на стандартные предположения о бизнесе. Согласно недавнему опросу MicroStrategy, 52% компаний во всем мире считают прогнозные данные своей самой важной формой аналитики.

Маркетинг баз данных

Предприятия создают большие базы данных о потребителях, которые они используют для формирования и фокусировки своих маркетинговых усилий. Этим предприятиям нужны способы управления и использования этих данных для разработки целевых, персонализированных маркетинговых коммуникаций. Интеллектуальный анализ данных помогает компаниям понять поведение потребителей, отслеживать контактную информацию и потенциальных клиентов, а также вовлекать больше клиентов в свои маркетинговые базы данных.

Планирование запасов

Интеллектуальный анализ данных может предоставить предприятиям актуальную информацию о запасах продукции, графиках поставок и производственных требованиях. Интеллектуальный анализ данных также может помочь устранить некоторую неопределенность, связанную с простыми проблемами спроса и предложения в цепочке поставок. Скорость, с которой интеллектуальный анализ данных может выявлять закономерности и разрабатывать прогнозы, помогает компаниям лучше управлять запасами своей продукции и работать более эффективно.

Лояльность клиентов

Предприятия, особенно розничные торговцы, генерируют огромное количество данных с помощью программ лояльности. Интеллектуальный анализ данных позволяет этим предприятиям строить и улучшать отношения с клиентами с помощью этих данных. Например, путем группирования клиентов в соответствии с общей суммой корзины, частотой покупок и вероятными расходами на продукты в неделю розничные продавцы могут предлагать покупателям скидки, чтобы «подтянуть» их до уровня расходов (например, потратив 50 долларов, вы получите скидку 5 долларов; потратите 75 долларов, получите 10 долларов). выключенный). Это не только дает покупателю стимул делать покупки, но также помогает удерживать доллары, на которые нацелены конкуренты.

Карьера, связанная с интеллектуальным анализом данных

Растет число возможностей трудоустройства для специалистов в области интеллектуального анализа данных. По данным Бюро статистики труда США, к 2029 году количество рабочих мест в сфере компьютерных и информационных технологий вырастет на 11 процентов. Профессии, связанные с большими данными, администрированием баз данных и информационной безопасностью, используют методы интеллектуального анализа данных.

Ниже приведены несколько лучших позиций, которые используют методы интеллектуального анализа данных.

Администратор базы данных

Администраторы баз данных играют жизненно важную роль в хранении, защите и потенциальном восстановлении данных компании; они гарантируют, что аналитики могут получить доступ к нужным данным, когда они в них нуждаются. Администрирование баз данных — расширяющаяся область (согласно BLS прогнозируется 10-процентный рост рабочих мест) с высоким потенциалом заработной платы. Средняя годовая зарплата в США для этой профессии составляет 98 860 долларов.

Компьютерный и информационный ученый

Компьютерные и информационные ученые разрабатывают новые технологии (компьютерные языки, операционные системы, программное обеспечение и т. д.) в быстро расширяющемся пространстве и всегда находятся в поиске новых идей. Они работают в таких областях, как финансы, технологии, здравоохранение и научные исследования. Вакансий много (прогнозируется 15-процентный рост к 2029 г.)., согласно BLS), а средняя годовая зарплата составляет 126 830 долларов США.

Аналитик по исследованию рынка

Аналитики-исследователи проводят маркетинговые исследования, чтобы помочь компаниям найти новых клиентов, увеличить продажи и определить потенциал продаж новых продуктов. Рост электронной коммерции подпитывает рост в этой области; CareerOneStop прогнозирует 18-процентное увеличение количества рабочих мест к 2029 году. Средняя зарплата в США составляет 65 810 долларов, а зарплата в регионе Нью-Йорк/Нью-Джерси достигает 81 270 долларов.

Архитектор компьютерных сетей

Сетевые архитекторы проектируют, строят и обслуживают сеть передачи данных компании, которая может варьироваться от нескольких компьютеров до крупного облачного центра обработки данных. Здравоохранение способствует расширению возможностей трудоустройства в этой профессии (прогнозируемый рост рабочих мест на 5 процентов к 2029 году, согласно BLS), поскольку поставщики медицинских услуг оцифровывают больше медицинских карт. Средняя годовая зарплата составляет 116 780 долларов.

Аналитик по информационной безопасности

Эксперты по цифровой безопасности стали незаменимыми практически для любой организации, которой необходимо защитить конфиденциальные данные и предотвратить кибератаки. Фактически, при прогнозируемом росте занятости на 31 процент в будущем, вероятно, появится еще больше рабочих мест в этой области. Поле также достаточно доступно для тех, кто приходит из других отраслевых концентраций. Например, администраторы баз данных могут быть хорошими кандидатами на роль в безопасности баз данных. Средняя зарплата в области информационной безопасности составляет 103,59 доллара США.0.

Советы по выбору карьеры в области науки о данных

Заинтересованы в карьере, связанной с данными? Примите во внимание эти полезные советы, когда будете искать работу в этой сфере:

Какую роль вы хотите выполнять?

Интеллектуальный анализ данных — ценный навык для различных отраслей. В результате, обладание конкретными данными о конкретной отрасли может помочь проложить более четкий путь. Например, если вы знакомы с банковским делом, здравоохранением или маркетингом, вы можете применить методы интеллектуального анализа данных к этим областям и определить, какие роли доступны.

Ознакомьтесь с основами

Ознакомьтесь с распространенными инструментами и технологиями в отрасли интеллектуального анализа данных. Знание большего может помочь пробудить особый интерес и помочь вам определить свой идеальный карьерный путь. Освежите свои знания в области статистики, изучите базовый язык программирования или углубитесь в машинное обучение.

Примите участие в учебном курсе по науке о данных

Учебный курс по науке о данных может дать вам представление о интеллектуальном анализе данных и путь к новой карьере. Учебные курсы специализируются на предоставлении возможностей концентрированного обучения в области кодирования, науки о данных и кибербезопасности, а также других дисциплин. В рамках 24-недельной программы по науке о данных студенты изучают фундаментальную статистику, несколько языков программирования и анализ больших данных.

Для профессионалов, которые хотят расширить свои роли и перейти к карьере в области технологий, учебный курс по науке о данных может стать отличной отправной точкой. Согласно опросу HackerRank 2020, более 70% менеджеров по найму заявили, что выпускники буткемпа имеют такую ​​же (или даже более высокую) квалификацию, как и другие сотрудники.

Такие программы, как Rutgers Data Science Bootcamp, предлагают учебную программу, включающую в себя ряд важнейших отраслевых навыков. Эти навыки приобретаются посредством практических инструкций, имитирующих реальный опыт. Чтобы начать свой путь в качестве специалиста по анализу данных, рассмотрите возможность подачи заявки на учебный курс Rutgers Data Science Bootcamp.

Часто задаваемые вопросы по интеллектуальному анализу данных

Вам нужна степень в области интеллектуального анализа данных?

Не обязательно. Хотя многие специалисты по данным имеют как минимум степень бакалавра, доступны и другие пути.