Теги → большие данные
Быстрый переход

SkillFactory предлагает пройти обучение профессии Data Scientist со скидкой 35 %

Сегодня эксперты по интеллектуальной обработке данных (Data Science) являются одними из самых востребованных на рынке IT. Это является следствием того, что всё больше компаний стали осознавать ценность аналитики данных для принятия грамотных управленческих решений, оптимизации рабочих процессов и повышения рентабельности бизнеса.

Современные организации генерируют колоссальное количество информации, которую при грамотной обработке и аналитике можно использовать для развития бизнеса и повышения его эффективности. Именно этим и занимаются профессионалы Data Scientist, умеющие преобразовывать «сырые» данные в полезную информацию для принятия стратегических решений. Не удивительно, что спрос на таких специалистов растёт с каждым годом.

Положить начало своему развитию в востребованной во всех отраслях бизнеса профессии Data Scientist можно с помощью разработанного образовательной площадкой SkillFactory курса «Профессия Data Science».

Преподавателями курса являются практикующие эксперты из «Яндекса», EORA и NVIDIA. Здесь вы получите подготовку не только в области практических знаний, но и базу, алгоритмы, новые парадигмы мышления и сообщество однокурсников и преподавателей — всё то, что дают офлайн вузы типа Оксфорда, Гарварда, МГУ и др. Студенты могут рассчитывать на персонального преподавателя, который следит за прогрессом и остаётся с вами на связи весь курс + личные консультации с менторами и постоянная обратная связь по проделанной работе.

Курс рассчитан на тех, кто хочет освоить область науки о данных с нуля. Он позволяет шаг за шагом получить навыки, обязательные для Data Scientist'а: программирование на Python (в том числе — углублённое изучение Pandas для анализа данных), машинное обучение, глубинное обучение и нейросети, математика и статистика, блоки по Data Engineering и менеджмент для дата-сайентиста. Эти навыки сделают вас особенно ценным профи.

Длительность курса «Профессия Data Science» — 24 месяца. После обучения по 6 часов в неделю вы будете обладать знаниями и навыками специалиста уровня Middle и рассчитывать на среднюю зарплату по отрасли.

Остались вопросы? Задайте их консультанту либо оставьте заявку на курс и начните обучение уже в мае! Получите 35 % скидки по промокоду 3dnews (предложение актуально до конца месяца и не суммируется с другими акциями).

Data Science с нуля: SkillFactory поможет освоить самую востребованную IT-профессию 2020 года

Как научиться структурировать и анализировать данные, чтобы извлекать из них ценную информацию? Онлайн-школа SkillFactory запускает курс, который поможет освоить эти навыки и стать специалистом уровня Middle в сфере Data Science.

Об актуальности профессии эксперта по интеллектуальной обработке данных свидетельствуют исследования рекрутинговых агентств на рынке труда. Так, по данным портала по поиску работы и сотрудников HeadHunter, потребность работодателей в молодых IT-кадрах с техническим образованием постоянно растёт и опережает рынок труда в целом на протяжении последних лет. За два года значительно вырос спрос на специалистов по Data Science (рост на 234 %). Востребованность экспертов по аналитике больших данных (Big Data) увеличилась на 89 %, машинному обучению (Machine Learning) — на 55 процентов.

Data Science занимается сбором и анализом данных. И эта профессия стала особенно актуальной в свете бурного развития сервисов, использующих технологии машинного обучения и системы искусственного интеллекта на базе нейронных сетей.

Предлагаемый SkillFactory курс «Профессия Data Science» стартует 13 мая и рассчитан на 24 месяца. За два года обучения по 6 часов в неделю вы освоите востребованные навыки в области обработки данных, соберёте портфолио проектов и сможете рассчитывать на среднюю зарплату по отрасли. В ходе обучения предстоит получить не только теоретические знания, но и практические. Команда наставников онлайновой школы поможет построить рекомендательную систему с использованием алгоритмов, потренировать навыки в машинном обучении на практических упражнениях и принять участие в финальном соревновании на kaggle. Уроки позволяют закрепить на практике теоретический материал и отработать в нюансах подходы к решению задач машинного и глубинного обучения.

Специализация оптимально подойдёт аналитикам, маркетологам, разработчикам и другим специалистам из IT: все они освоят блок по Python, пройдут модуль математики и статистики для Data Science, изучат Machine Learning, Deep Learning, Data Engineering и познакомятся с нейронными сетями. С подробной программой обучения можно ознакомиться по этой ссылке.

Остались вопросы? Задайте их консультанту либо оставьте заявку на курс и начните обучение уже в мае! Получите 35 % скидки по промокоду 3Dnews_35 (предложение актуально до 15.05.20 и не суммируется с другими акциями).

SkillFactory работает на рынке онлайн-образования с 2016 года. Ресурс специализируется на наиболее востребованных областях знаний в сфере IT, таких, как анализ данных, машинное обучение, программирование и продуктовый менеджмент. Сервис сотрудничает с известными на российском рынке индустриальными компаниям, среди которых «Ростелеком», NVIDIA, «Яндекс», «Рамблер», Сбербанк, Альфа-Банк. Они не только обучают своих сотрудников, но и принимают участие в разработке учебных программ, а также ищут новые кадры среди выпускников SkillFactory.

Шаг к пониманию: магнитная трековая память может работать подобно нейронам в мозге человека

Машинное обучение и алгоритмы искусственного интеллекта требуют собственной процессорной базы, а не процессоров общего назначения. Это необходимо для оптимизации работы нейронных сетей при обработке массивов данных. В идеале необходимо создать кремниевый аналог головного мозга человека. Впрочем, кремний не отвечает поставленным целям. Решением может стать электроника на основе взаимодействия магнитных полей.

Группа исследователей из Инженерной школы Кокрелла при Техасском университете в городе Остин провела серию экспериментов по использованию магнитных цепей для энергоэффективной обработки больших данных. Статья о работе опубликована в журнале IOP Nanotechnology (доступ платный). Учёные на практике убедились во взаимном и продуктивном взаимодействии пары магнитных переходов в виде так называемых доменных стен (пограничных переходов намагниченности).

Магнитные взаимодействия между двумя соседствующими логическими элементами, а каждая доменная стена в рамках трековой памяти ― это логические 0 или 1, приводят к ослаблению одного из них. Для схем на классической кремниевой логике для этого потребовались бы специальные корректирующие цепи, которые бы донесли реакцию одного элемента до другого. Магнитное взаимодействие, как оказалось, автоматически подавляет сигнал соседнего элемента без каких-либо дополнительных цепей через «пространство и время». Фактически бесплатно.

Принцип работы трековой памяти в представлении IBM

Принцип работы трековой памяти в представлении IBM

Подобным образом действуют нейроны в головном мозге человека. Наиболее быстро возбудившийся нейрон подавляет активность других нейронов в слое, где он находится. Нет нужды лишний раз объяснять, что головной мозг после миллионов лет эволюции выполняет свои задачи наиболее эффективным образом. Так и с магнитными доменами. Если вместо сложной кремниевой логики с массой обратных связей создать взаимно влияющие друг на друга массивы доменных стен с более простой реализацией связей, то это существенно снизит энергетические затраты на обработку данных.

В сфере машинного обучения описанный выше эффект называется поперечным торможением и реализуется с помощью сложной логики. Магнитные элементы, как видим, упрощают схемотехнику для реализации тех же алгоритмов. Исследователи из Техасского университета смогли показать это на модели из двух магнитных элементов и вывели математическую модель для массива из 1000 элементов. На следующем этапе они намерены провести эксперименты с множеством магнитных элементов.

ВТБ и «Ростелеком» создадут совместное предприятие для формирования платформы больших данных

Стало известно о том, что ВТБ и «Ростелеком» намерены организовать совместное предприятие в сфере работы с большими объёмами пользовательских данных. В рамках реализации данного проекта планируется осуществить инвестирование 1 млрд рублей, а также провести подписание меморандума о стратегическом партнёрстве ВТБ и «Ростелекома». Об этом сообщили представители пресс-службы ВТБ.

Также было сказано о том, что работа будет сфокусирована на создании продуктов и оказании услуг на основе обработки и анализа больших данных. Помимо прочего, для этого планируется использовать технологии искусственного интеллекта. Своеобразной технологической базой образованного предприятия станет платформа пользовательских данных, доступ к которой смогут получить все заинтересованные участники рынка из разных отраслей, включая телеком, ретейл, финансовые услуги, а также организации, входящие в государственный сектор. В пресс-службе подчеркнули, что все используемые данные будут тщательно проверяться на легальность и качество. Кроме того, они будут обезличены и зашифрованы до передачи. Осуществлять хранение информации будут компании, участвующие в реализации проекта.

В сообщении также говорится, что благодаря новой платформе удастся провести структуризацию данных, которые были накоплены в разных отраслях. На их основе планируется осуществить разработку цифровых решений, соответствующих современным потребностям рынка. Что касается будущих клиентов совместного предприятия, то ими смогут стать представители крупного, среднего и малого бизнеса, а также организации государственного сектора.

Помимо прочего, платформа будет использоваться для разработки систем обработки, хранения, анализа, обмена и визуализации данных. Кроме того, её будут использовать для управления рекламными кампаниями клиентов на основе интеллектуальных систем.

Эксперты «Сколково» предлагают использовать big data для цифрового регулирования

По сообщениям сетевых источников, эксперты «Сколково» предлагают использовать big data для внесения изменений в законодательство, введения регулирования «цифрового следа» граждан и контроля над устройствами Интернета вещей (IoT).

Предложение анализировать большие массивы данных для внесения корректировок в действующее законодательство было изложено в «Концепции комплексного регулирования отношений, возникающих в связи с развитием цифровой экономики». Данный документ разрабатывался специалистами Института законодательства и сравнительного правоведения при правительстве РФ по заказу «Сколково».

По мнению главы департамента по развитию фонда «Сколково» Сергея Израйлита, данная модель является более эффективной по сравнению с традиционными методами, когда нормы разрабатываются на основе человеческого анализа и требований заказчика. Он также отметил, что создание концепции осуществляется в рамках национальной программы «Цифровая экономика». В настоящее время существует лишь промежуточная версия, которая обсуждается с экспертами. 

Господин Израйлит пояснил, что главная идея представленной концепции заключается в своевременном внесении изменений в регулирование, чтобы оно не наносило вред экономическому состоянию каких-либо субъектов. В качестве наглядного примера предлагается рассмотреть ситуацию, когда несмотря на спрос граждан на проезд в общественном транспорте до определённого места, остановка там запрещается действующими правилами. Из-за этого снижается поток посетителей магазинов и ресторанов в данном месте, что приводит к ухудшению инвестиционной привлекательности всего района. Используя данные, накопленные на цифровых платформах вроде «Яндекс.Карты», можно связать регуляторные решения с реальным спросом, создав тем самым более эффективную модель регулирования.  

Что касается регулирования «цифрового следа» граждан, то сам термин в документе определяется как совокупность данных о «действиях пользователя в цифровом пространстве». Предлагается осуществлять регулирование так называемых «активных» следов. Речь идёт о пользовательской информации, которая остаётся в социальных сетях, личных кабинетах на разных сайтах и др. Пассивный след формируется из данных, оставленных намерено или же возникших в результате работы соответствующего ПО. В рассматриваемом документе к таким данным относится информация, собираемая операционными системами устройств, поисковиками и др. Осуществлять регулирование этой информации не планируется.

Система «МегаФон Поиск» поможет найти пропавших людей

Оператор «МегаФон» объявил о запуске специализированной платформы на базе технологий анализа больших данных для поиска пропавших детей и взрослых.

Система получила название «МегаФон Поиск». Утверждается, что она позволяет сократить время реагирования спасательных служб и поиска свидетелей с нескольких недель до нескольких минут.

Принцип работы сервиса сводится к следующему. Специальные алгоритмы анализируют круг людей, которые могли бы находиться рядом с местом пропажи человека в момент его исчезновения. Таким пользователям рассылаются сообщения с фотографией, приметами и возрастом пропавшего.

Система была разработана и протестирована совместно с МВД и «Лиза Алерт» в марте 2019 года. Испытания показали, что среднее время отработки алгоритма — от запроса на рассылку до факта самой рассылки — составляет всего две минуты. За время проведения испытаний система помогла в поиске более 60 человек.

«Новый сервис "МегаФон Поиск" позволит оперативно решать проблемы поиска пропавших детей и предоставляет возможность максимально качественно настроить взаимодействие с волонтёрскими организациями. Внедрение цифровых технологий для социальной сферы открывает новые возможности по предотвращению преступлений против несовершеннолетних и помогает спасению жизней пропавших людей, которые чаще всего не обладают силами или возможностью вернуться домой самостоятельно», — отмечает оператор. 

Цифровая система «общественного доверия» в Китае лишила миллионы права на авиаперелёты

Как и всякое авторитарное государство, Китайская народная республика требует от граждан полной лояльности. В цифровую эпоху для этого необязательно разворачивать устрашающую репрессивную машину. Пекин активно строит систему «общественного доверия», позволяющую правительству внимательно следить и оценивать поведение каждого из 1,3 млрд своих граждан, ограничивая на основе различных критериев их права.

Система будет использоваться по целому ряду направлений для наказания людей, не заслуживающих доверия государства, а её полноценное внедрение должно состояться к 2020 году. В некоторых регионах она уже работает. По словам бывшего заместителя директора Центра Государственного Совета по развитию исследований Хоу Юньчунь (Hou Yunchun), жизнь дискредитировавших себя людей должна стать неблагополучной.

Важной частью данного плана является не только создание чёрного списка людей с низким уровнем «социального доверия», но и публичное раскрытие на регулярной основе информации о неблагонадёжных организациях и лицах для формирования моделей общественного недоверия и наказания. «Те, кто нарушает закон и теряет доверие, будут платить высокую цену», — предупреждает правительство.

Как сообщает государственное издание Global Times, по состоянию на май пра́ва пользования авиасообщением были лишены 11,14 млн человек, а высокоскоростными поездами — 4,25 млн. Channel News Asia добавляет, что около 3 млн человек не могут приобрести железнодорожные места бизнес-класса. Правительство объясняет, что данная мера ставит целью затруднить перемещение неблагонадёжных лиц. Эти ограничения имеют срок действия до года, но генеральный секретарь коммунистической партии Китая Си Цзиньпин (Xi Jinping) желает, чтобы метка неблагонадёжности оставалась с человеком навсегда.

В области Ханчжоу на юго-западе от Шанхая система общественного доверия уже работает. Людям присуждаются положительные баллы за такие виды деятельности, как волонтерская работа и донорство крови, и штрафы за нарушение правил дорожного движения, курение в неположенных местах, чрезмерную покупку видеоигр, публикацию фальшивых новостей или вручение служащим денежных поощрений за услуги.

Перечень наказаний в правительственном плане точно не оговорен, но помимо затруднений перемещения, считается, что уже действуют ограничения на доступ к хорошим школам и социальному обеспечению, определённым рабочим местам и быстрому Интернету, на право бронирования некоторых отелей и гостиниц, владения домашними животным. Когда в 2014 году планы по созданию схемы социального кредита были впервые озвучены, правительство заявило, что преследует цель сформировать общее понимание, что сохранять доверие общества — это славно, а терять его — позор.

В последнем пятилетнем плане сообщается, что единая система рейтинга доверия будет внедряться на общенациональном уровне. Правительство рассчитывает на её быстрое развёртывание по всей стране, как и в Пекине.

Всё это происходит на фоне усилившегося международного внимания к ущемлению прав уйгурского меньшинства, миллион представителей которых содержатся в «центрах перевоспитания». Большинство этого тюркоязычного народа проживают в Синьцзян-Уйгурском автономном районе КНР и принадлежат к исламской религии. Одним из факторов причастности к экстремизму, терроризму и сепаратизму являются, например, такие невинные религиозные требования, как неупотребление алкоголя.

Western Digital включается в гонку за процессорными архитектурами

К началу седьмой по счёту конференции RISC-V Workshop компания Western Digital опубликовала сенсационный в некотором роде пресс-релиз. Без затей сообщается, что Western Digital приблизит будущее вычислительных архитектур нового поколения для обработки Больших Данных и создаст экосистему быстрого доступа к данным. Казалось бы, кто такая Western Digital в мире процессорных архитектур?

Тем не менее, покупка бизнеса компании SanDisk и доступ к энергонезависимой памяти во всех её проявлениях позволяет компании Western Digital мечтать о новых процессорных архитектурах. Предполагается, что в мире Больших Данных классические процессоры общего назначения себя изжили. Будущие архитектуры должны концентрироваться вокруг данных, поэтому процессоры (вычислительные ядра) могут быть встроены как в модули оперативной памяти, так и в SSD- и даже HDD-накопители. В простейшем случае вместо SRAM и всех кешей в процессоре может оказаться энергонезависимая память, хотя Western Digital предлагает идти дальше и кардинально изменить отношение к процессорным архитектурам.

В составе модулей памяти может появиться свой процессор для обработки данных (Upmem SAS)

В составе модулей памяти может появиться свой процессор для обработки данных (Upmem SAS)

В то же время не следует считать (по крайней мере, на текущем этапе), что Western Digital станет поставщиком SoC или процессоров. В первую очередь компания стремится обеспечить новыми решениями себя и свою основную продукцию — накопители на твердотельной памяти и жёсткие диски. По подсчётам Western Digital, она сама ежегодно сможет потреблять свыше одного миллиарда вычислительных ядер. И теперь мы переходим к самому главному — каких именно? Ставка делается на открытую архитектуру RISC-V. Компания Western Digital обещает повысить текущий статус процессорной архитектуры RISC-V с уровня микроконтроллеров до уровня высокопроизводительных решений.

Western Digital

Western Digital

Остаётся задаться вопросом, не слишком ли резво начала Western Digital? Возможно, что нет. Помочь с разработкой специализированных ядер RISC-V для накопителей и интерфейсов Western Digital берётся молодая компания Esperanto Technologies. За внешней молодостью Esperanto Technologies стоит колоссальный опыт плеяды ярчайших ветеранов отрасли, включая её исполнительного директора Дэвида Дитцеля (Dave Ditzel).

Дэвид Дитцель на конференции

Дэвид Дитцель на конференции RISC-V Workshop (ушки WD торчат отовсюду)

После завершения карьеры главного технолога компании Transmeta в 2007 году, Дитцель какое-то время посвятил работе в одних проектах с компанией Intel. Но в целом о его деятельности в последние годы было мало известно. Компания Esperanto Technologies стала его новым детищем и взяла на вооружение архитектуру RISC-V с открытым кодом. Если кто-то может создать процессорную архитектуру с нуля, то это точно будет Дэвид Дитцель. С таким партнёром компания Western Digital добиться может многого. Ждём подробностей.

Новое программное обеспечение увеличивает скорость анализа больших данных в 100 раз

Новая система, разработанная для вычислений тензорной алгебры, может обеспечить возрастание скорости в 100 раз по сравнению с программными пакетами, использовавшимися до этого. Учёные из Массачусетского технологического института (Massachusetts Institute of Technology) создали новую программу, которая автоматически генерирует код, оптимизированный для разреженных данных. Этот процесс ведёт к ускорению обработки больших массивов информации.

cloudnewsdaily.com

cloudnewsdaily.com

Для анализа больших данных необходим целый комплекс процессов. Представим, что коммерческий сетевой ресурс, например, Amazon, пожелает сопоставить каждого своего клиента с каждым представленным товаром, поставив «1», если товар был куплен, и «0» в противном случае. Результатом будет невероятно огромная таблица данных, в основном состоящая из нулей. Это то, что называется разреженными данными. Когда такие данные обрабатываются, алгоритм анализа вынужден постоянно складывать нули и умножать их. Это очевидная трата ресурсов: и времени, и мощности компьютера.

Последнее исследование MIT строится вокруг нового программного продукта, автоматически создающего код, оптимизированный под разреженные данные. Систему, которая это делает, назвали Taco по аббревиатуре для компилятора тензорной алгебры (tensor algebra compiler). Тензор — это многомерный аналог матрицы, а данные, которые необходимо обработать, обычно хранятся в матрицах. Эффективностью метод обязан математическим операциям, проводимым на тензорах, они работают быстрее, чем аналогичные операции с матрицами, если каждой последовательности тензорных операций выделено собственное «ядро» (шаблон расчёта).

Чтобы реализовать эту технологию, необходимо было признать важность анализа больших данных. При запуске Taco программист указывает размер тензора — полного или разреженного — и расположение файла с данными, которые необходимо обработать. В работе Taco использует эффективный механизм индексирования, чтобы хранить только ненулевые значения разреженных тензоров. Для сравнения, массив информации с Amazon с нулевыми значениями будет содержать примерно 107 экзабайт, но с системой сжатия Taco он займёт всего 13 гигабайт, которые можно обработать весьма быстро.

Эта разработка интересна многим бизнесам и университетам. Анализ больших данных позволяет исследователям и коммерческим специалистам быть информированными об интересующих их процессах лучше и быстрее принимать эффективные решения, отбрасывая ненужные или неиспользуемые данные. Применяя сложные технологии анализа, такие как анализ текста, машинное обучение, сбор данных, построение прогнозов, обработку статистики, будет возможно фокусироваться на новых, ранее незамеченных источниках данных, и грамотнее расходовать свои ресурсы.

Сбербанк увеличит использование искусственного интеллекта при кредитовании компаний

Выступая на форуме «Открытые инновации», глава Сбербанка России Герман Греф сообщил, что в настоящее время в 35 % случаев вопрос выдачи кредита решается без участия человека — оценку рисков производит искусственный интеллект (ИИ). В дальнейшем банк намерен ещё больше полагаться при кредитовании на возможности ИИ.

«У нас примерно 99 % кредитных решений по физическим лицам принимается без участия оценки, по корпорациям — около 35 процентов. Мы хотим эту цифру во втором случае довести до 70 %», — рассказал Греф. По его словам, это направление тесно связано с важным сегментом — анализом больших данных (big data).

Греф отметил, что сейчас в Сбербанке нет такой области, где бы не применялся ИИ. Он выделил пять ключевых направлений применения ИИ в финансовой сфере.

Первое направление — финансовый эдвайзинг. Его главные компоненты — персональные финансовые менеджеры-боты, отвечающие на типовые вопросы. «За этим огромное будущее. Я думаю, что буквально через 3–5 лет у нас не останется на этой должности людей, потому что каждый день искусственный интеллект учится и становится всё более и более точным в своих ответах и прогнозах», — говорит Греф.

По его словам, список ключевых направлений также включает анализ big data, кибербезопасность, анализ клиентов и автоматизацию деятельности банка.

Центр больших данных поможет Hyundai в развитии концепции «подключённой мобильности»

Hyundai Motor объявила об открытии в Китае своего первого международного Центра больших данных, который поможет в разработке технологий для «умных» автомобилей.

Крупный дата-центр, занимающий площадь в 1200 м2, расположен в столице провинции Гуйчжоу — городе Гуйяне. Он разместился в одном здании с ведущим китайским интернет-поисковиком Baidu.

Центр займётся сбором и анализом больших массивов информации, полученных с подключённых автомобилей Hyundai. Новая площадка позволит компании существенно расширить свои научно-исследовательские мощности в сфере транспортных средств с выходом в Сеть и ускорить вывод на рынок новых предложений.

Hyundai возлагает большие надежды на собственную операционную систему подключённого автомобиля ccOS и платформу служб ccSP. С помощью этих решений компания планирует ускорить вывод на рынок сервисов для смарт-автомобилей.

Операционная система ccOS обеспечивает скоростную передачу и приём данных в машине, а ccSP предлагает прозрачное подключение водителей к службам Интернета вещей (IoT). Помимо отслеживания моделей вождения клиентов, сформированный центр будет вести мониторинг и осуществлять диагностику потенциальных проблем, предлагая регулярные обновления автомобильного программного обеспечения.

В 2016 году Hyundai Motor объявила о планах сотрудничать с ведущими мировыми IT- и телекоммуникационными компаниями в разработке своей концепции «гиперподключённого интеллектуального автомобиля». Данная инициатива предполагает объединение машины с другими автомобилями, офисом и городом. По сути, транспортное средство превращается в «высокопроизводительный компьютер на колёсах». Hyundai планирует сделать автомобили неотъемлемой частью повседневной жизни. 

Осенью в МГУ им. М. Ломоносова начнёт работать Национальный центр цифровой экономики

В МГУ им. М. Ломоносова создан Национальный центр цифровой экономики для подготовки специалистов нового профиля, в качестве полноценного подразделения он заработает осенью, сообщает агентство городских новостей «Москва» со ссылкой на пресс-службу вуза.

msu.ru

msu.ru

«В Московском государственном университете им. М. Ломоносова создан Национальный центр цифровой экономики. Главная задача центра — обеспечить научное и научно-методическое сопровождение цифровой экономики в России и подготовить необходимые кадры. Центр начнёт работать в качестве полноценного подразделения осенью 2017 г.», — говорится в сообщении пресс-службы.

В состав межфакультетского координационного совета центра вошли деканы и директора 16 факультетов и институтов МГУ, представители руководства ряда других крупных научных и научно-образовательных организаций, органов государственной власти.

Целью центра является создание методических материалов и программ, на базе которых в вузах будут готовить специалистов для цифровой экономики, способных использовать её преимущества и достижения. Также центр планирует сотрудничать со специалистами транспортной логистики.

«Термин „цифровая экономика“ — далеко не новый. Многие понимают под этим термином самые разные вещи. Главное — это всеобщее глубокое проникновение компьютеров в экономику, в экономику в широком смысле — промышленное производство, сельское хозяйство, культура, спорт, обучение, наука», — говорит научный руководитель центра, заведующий кафедрой информационной безопасности факультета вычислительной математики и кибернетики (ВМК) МГУ, директор Федерального исследовательского центра Игорь Соколов.

Ректор вуза Виктор Садовничий подчеркнул, что основой цифровой экономики станут большие данные.

«Московский университет обладает большим потенциалом по этому вопросу, мы привлекли хороших ученых, в том числе академиков, и в ближайшее время сможем дать конкретные результаты. Основой цифровой экономики станут Big Data — большие данные, базы данных. Надо видеть сотни миллионов, даже, миллиарды показателей. И тогда можно уже с помощью математических методов моделирования более точно прогнозировать развитие экономики», — считает В. Садовничий. 

Mail.ru Group поможет банкам оценить кредитные риски

Холдинг Mail.ru Group совместно с бюро кредитных историй (БКИ) «Эквифакс» создал модель оценки кредитных рисков для российских банков, разработанную с использованием методов машинного обучения Mail.ru Group и базы данных БКИ. Это первый результат работы над бизнес-направлением «большие данные» (Big Data), которое холдинг запустил в январе.

twitter.com

twitter.com



Как рассказали ресурсу «Коммерсантъ» в Mail.ru Group, специалисты двух компаний произвели анализ рынка розничного кредитования, определив сегменты с высоким риском, которых избегают основные игроки. Например, есть люди, которым по каким-то формальным причинам (несоответствие параметрам банка, кредитная история и т. д.) не был выдан кредит. И хотя это не говорит напрямую об отрицательных факторах для кредитования, банки стараются минимизировать выдачу кредита в этом сегменте. «Наша модель позволяет среди них выявлять качественных заемщиков», — говорит представитель холдинга.

По расчетам Mail.ru Group, использование сервиса даст банкам «десятикратную экономию на рисках». У холдинга уже есть клиенты, пользующиеся новым сервисом, но их имена и стоимость услуги не раскрываются.

В среднем у банков «плохих» заемщиков — 10–15 %, говорит Сергей Скрипников из Фонда развития интернет-инициатив (его портфельный проект Scorista использует 7 тыс. параметров для скоринга высокорисковых заемщиков в микрофинансовых организациях). По его мнению, если продукт Mail.ru Group позволит снизить эти цифры хотя бы на несколько процентов, банки заинтересуются сотрудничеством с холдингом.

Kubota и оператор NTT разработают самоуправляемую сельхозтехнику

По данным ресурса Nikkei Asian Review, японский производитель тракторов и тяжёлой техники Kubota договорился о сотрудничестве с крупнейшим национальным телекоммуникационным оператором Nippon Telegraph & Telephone (NTT) в сфере создания передовых сельскохозяйственных технологий — в том числе автономного оборудования — в целях поддержки теряющего позиции японского сельскохозяйственного сектора в Юго-Восточной Азии.

Официального объявления о партнёрстве двух японских компаний следует ждать на этой неделе. Компании намерены создать новые ИТ-сервисы для фермеров, которые будут способствовать внедрению самоуправляемой сельскохозяйственной техники. Выход на рынок запланирован в 2018 году.

Kubota освоила технологии, которые позволяют, используя данные о содержании воды и других компонентов в рисе, производить автоматическую настройку техники для внесения удобрений. NTT предоставит GPS-технологию и систему с использованием искусственного интеллекта для прогнозирования погоды и урожайности.

mard.gov.vn

mard.gov.vn

Новые сервисы будут использовать датчики, расположенные среди сельскохозяйственных угодий для измерения температуры и уровня воды. Эти данные наряду со снимками сельскохозяйственных культур, сделанными с помощью дронов, будут использоваться для проведения детального анализа роста культур. Система будет определять, когда вносить удобрения и собирать урожай на каждом поле с учётом особенностей климата и вида сельскохозяйственной культуры. Команды будут передаваться на соответствующее оборудование через Интернет. Кроме того, клиенты будут иметь возможность использовать беспилотные летательные аппараты для опрыскивания полей агрохимикатами.

Kubota занимает четвертое место на мировом рынке сельскохозяйственной техники с годовым объемом продаж около 1 трлн иен ($9,38 млрд). Применение передовых технологий с использованием анализа данных поможет усилить позиции компании на рынках Европы и США.

Audi, BMW и Daimler воспользуются Big Data для навигации Here

Компании Audi, BMW и Daimler сообщили о намерении использовать большие данные (Big Data) для улучшения работы картографического сервиса Here, который в прошлую пятницу официально перешёл в собственность немецких автопроизводителей.

wsj.com

wsj.com

Как передаёт агентство Reuters, в настоящее время навигация Here использует более 80 тыс. статичных и динамичных источников информации (автомобили, мобильные устройства, дорожная инфраструктура, аналитические и локационные сервисы). С их помощью можно ускорить разработку нового поколения цифровых карт для беспилотного управления автомобилями, говорится в совместном заявлении Audi, BMW и Daimler.

«Теперь в рамках дальнейшего развития наших планов по использованию карт, обновляющихся в реальном времени, компания Here будет рассматривать возможность использования анонимных данных, поступающих от автомобилей Audi, BMW и Daimler. В ближайшие месяцы по данному вопросу пройдут переговоры с несколькими участниками отрасли», — сообщают автогиганты без уточнения имён потенциальных партнёров.

techcrunch.com

techcrunch.com

Они также не рассказали, какую именно информацию будет собирать Here, и как сервис намерен её задействовать. Председатель совета директоров Daimler Дитер Цетше (Dieter Zetsche) лишь отметил, что высокоточные цифровые карты являются важнейшей составляющей будущего мобильной отрасли.  

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥