Tematika

Big Picture a Big Data-ról. A datafest témái

Mi hívja életre, és mi tette lehetővé a Big Data forradalmat?

  • A nagysebességű internet
  • Az olcsó tárolóeszközök és processzorok
  • A felhőtechnológia
  • Az okostelefonok általános elterjedése
  • „Mindannyian két lábon járó adatgenerátorok vagyunk!”
  • Internet of Things

Mi változik ezzel?

Az adatelemzés és a gépi tanulás szerepe

A Big Data 3V: Volume, Velocity, Variety

A legfontosabb Big Data fogalmak

  • Adattípusok, sokszínű adatstruktúrák
  • Adattárolás, adatelőkészítés, adattisztítás
  • Adatelemzés, adatbányászat
  • Gépi tanulás, algoritmusok, előrejelző elemzések
  • Adatvizualizáció, -megjelenítés
  • Adattudomány, üzleti intelligencia (BI)

Big Data szereplők. Kinek mi a feladata?

  • Adattudós
  • Üzleti vezetők
  • Üzleti elemzők, adatelemzők
  • Adatmérnök, szoftverfejlesztők
  • Adatgazda, adatvédelmi biztos
  • Üzemeltetők

Big Data támogató eszközök és technológiák

  • Apache Hadoop, a nyílt forráskódú szoftver-keretrendszer Big Data adathalmazok elosztott tárolására és elemzésére
  • Hadoop komponensek: YARN, HDFS, MapReduce, Spark, Storm, Hive
  • Adatbáziskezelők: SQL, NoSQL, newSQL
  • Elemzői és fejlesztői programnyelvek: Python, R, Scala, Java
  • Adatvizualizációs eszközök: Tableau, Qlikview
  • Kapcsolódási pontok: BI

Big Data architektúra, esettanulmányok

  • Adatelemzési szempontok
  • Infrastruktúra-tervezési szempontok
  • Eszközkészlet
  • Típushibák (gépi tanulás, folyamatszervezés)
  • Módszertanok

Egy Big Data projekt életciklusa

  • Projektméretek
  • Infrastruktúra
  • Adatgyűjtés, és -tárolás
  • Proof-of-concept
  • Visszamérés
  • Élesítés
  • Üzemeltetés

Milyen kihívásokat jelent a Big Data a vezetőknek?

  • Hagyományos vs. online business,
  • Termék vs. szolgáltatás
  • Hatékonyságnövelés, ügyfélközpontúság
  • Üzleti döntések új kultúrája: HiPPO-tól az adatvezérelt döntésekig
  • Milyen beruházásokra van szükség?
  • Eszközberuházások, emberi erőforrás-beruházások
  • Milyen embereket kell felvenni/kiképezni?
  • Hogyan és – még inkább – mikor vágjunk bele?
  • Új vállalati kultúra: a szakértő és az adattudós tudásának kombinálása
  • Információbiztonsági és jogi szabályozási kérdések

A datafest.io sütiket (cookies) használ a felhasználói élmény növelése érdekében. A sütikről bővebben itt tájékozódhatsz. Oké