А как Mail.ru собирается рисовать сайт с помощью BigData?

A/B тестирование, например.

Каждый пиксель сайта будет различаться у двух разных посетителей, а знание о том, что показывать конкретно вам, будут извлечены из гигабайтов логов про вас лично. Ваш Капитан.

Интересно кто победит на глагне. ГенДир или БигДейта?

победят сиськи и котики

«бигдата, но так, как сказал Гендир!»

Пока https://www.coursera.org/courses?search=bigdata показывает три невнятных курса, предлагаю считать bigdata очередным маркетинговым buzzword.

> предлагаю считать bigdata очередным маркетинговым buzzword ага, начнём года через 4 назад

Борис Королев , это обычно в общем-то, когда университетские программы идут с лагом от жизни, а на курсере более внятным курсом будет https://www.coursera.org/course/networksonline

mntl, Спасибо, это понятно. По https://www.coursera.org/courses?search=dataanalysis значительное количество курсов.

«Мейл.ру, бигдатая компания!» Цирк.

Прочитал книжку на днях — рекомендую для понимания смысла терминов. Если книга — слишком много букафф, то можно статейку вводную. Вчера на GreenfieldProject Feedback выступал проект iBinom, работающий с анализом генов как раз по принципу Big Data. Забавно, кстати, что CTO проекта — выходец из Яндекса и его руководитель отметил, что таки есть, куда идти людям из Яндекса работать после Яндекса — в бигдату с машин лёрнингом в стартапах.

Валентин, Шерлок Холмс не дедуктивный, а индуктивный метод использовал, от частного к общему, от следа в креозоте до картины преступления. Вот оно все такое же сомнительное, с путаницей в терминах и обещанием могучего машинного обучения, которому тридцать лет на днях исполнилось. На уровне маркетингового булщита пока, к сожалению. Надо тщательно и много читать, конечно.

Майл превратят в гибрид OneMillionHomePage и черного квадрата Малевича! Все пиксели черные и шевелятся в зависимости от клиентский предпочтений!!!

Борис, я из книжки усвоил пару вещей: 1. Подход «N = всё», отказ от анализа выборок в пользу анализа всего массива данных. 2. Корреляция заруливает причинность — порой знать причины тех или иных выводов из корреляций и не нужно. Это то, что я для себя посчитал основным. Исходя из этих концепций, можно говорить о технологических решениях. И да, ещё пара моментов: 1. Сам по себе подход, включающий элементы big data появился далеко не вчера — в книге приводится пример Тихо Браге, например. Просто технологии позволили внедрить его повсеместное применение (то же к вопросу о машин лёрнинге). 2. Этот подход работает не во всех случаях — иногда нужны и выборки, и причинно-следственные связи.

Валентин, Прочитал книжку http://rutracker.org/forum/viewtopic.php?t=2602193 на днях — рекомендую для понимания смысла терминов. Конечно, далеко не вчера. Я могу ошибаться и говорить глупости, но мне кажется, что есть прекрасная дисциплина, называется «математическая статистика». Можно из нее надергать много всякого, например назвать репрезентативные выборочные совокупности чем-то вроде PreciseData и двигать маркетинг в направлении «у нас такие серьезные алгоритмы, что нам достаточно 7% данных, пока конкуренты стремятся к супердорогому и неосуществимому сбору ВООБЩЕ ВСЕГО в свои BigData NoSQL базы, которые в принципе являются ничем иным как нерелевантным, сваленным в кучу кешем вырожденных, денормализованных реляционных БД, монгодб вчерашний день.» И этому подходу тоже будет место в жизни, наверное, его тоже можно будет форсить.

И, кстати, можно будет писать популяярные статьи «Шерлок Холмс как первый евангелист PreciseData или как заставить Ваших клиентов говорить «Холмс, но как, черт возьми?…», которые будут заканчиваться словами «Долой инспектора Лейстреда в мире PreciseData! Дешь Холмса как saas!»

[quote[И этому подходу тоже будет место в жизни, наверное, его тоже можно будет форсить. Конечно, можно. Рационализация работы с выборками — это отдельная интересная тема, в коей я не силён (впрочем, как и в бигдате). Все подходы имеют смысл и я не против того, чтобы выбирать из многих лучшее, что в них есть. Понятно, что вокруг любого тренда много базза, но во всём есть и рациональное зерно. За книжку спасибо.

Я подразумевал, что маркетинговый булщит застит реальную картину мира, а выделение рацио из подобных текстов занятие, требующие самоотречения. Поэтому просто отношусь к «BigData» и «машин лёрнинг», доносящихся со страниц маркетинговых сайтов и книг «полвека спустя с того времени, как компьютеры прочно вошли в жизнь общества»(с) примерно так же, как к «Стиморол» и «Блендамед». Могу быть сто раз неправ, конечно.

Возможно, просто многие заметили это явление и придумали ему название — почему бы и нет? :)