Tychy, Polska

Data Scientist – Big Data i systemy zaawansowanej analizy danych

Spis treści

⇑Data Scientist – Big Data i systemy zaawansowanej analizy danych na WSB Tychy

Język wykładowy: polski
Grupa kierunków: informatyczne

⇑Test: sprawdź czy Data Scientist – Big Data i systemy zaawansowanej analizy danych to studia dla Ciebie

Data-Scientist-Big-Data-i-systemy-zaawansowanej-analizy-danych-test-analitycy-danych-przy-laptopach-i-monitorze

10 pytań · dwie minuty

1. Firma zbiera miliony zdarzeń dziennie z aplikacji i sklepu internetowego, a analizy na jednym komputerze trwają godzinami. Co proponujesz?

2. Dyrektor sprzedaży pyta: „Dlaczego klienci rezygnują z subskrypcji?”. Jak zaczynasz pracę nad tym pytaniem?

3. Dane z kilku systemów mają różne formaty dat, zdublowanych klientów i brakujące identyfikatory. Jak do tego podchodzisz?

4. Twój model rekomendacji osiąga świetne wyniki na danych testowych. Co sprawdzasz przed wdrożeniem?

5. Strumień danych z czujników w fabryce napływa bez przerwy. Zarząd chce wiedzieć o awarii, zanim do niej dojdzie. Co Cię w tym interesuje?

6. Jak podchodzisz do pisania kodu do analiz?

7. Klient chce wykorzystać dane o zachowaniach użytkowników do personalizacji ofert. Na co zwracasz uwagę?

8. Model, który zbudowałeś/aś, ma przekonać dyrekcję do zmiany strategii, a nikt w sali nie zna statystyki. Jak prezentujesz wyniki?

9. Jak reagujesz, gdy pojawia się nowe narzędzie lub biblioteka do przetwarzania dużych zbiorów danych?

10. Co najbardziej motywuje Cię do podjęcia studiów podyplomowych „Data Scientist – Big Data i systemy zaawansowanej analizy danych”?

⇑Definicje i cytaty

big data
Big data – termin odnoszący się do dużych, zmiennych i różnorodnych zbiorów danych, których przetwarzanie i analiza jest trudna, ale jednocześnie wartościowa, ponieważ może prowadzić do zdobycia nowej wiedzy. W praktyce pojęcie dużego zbioru danych jest względne i oznacza sytuację, gdy zbioru nie da się przetwarzać przy użyciu trywialnych, powszechnie dostępnych metod. W zależności od branży i stopnia złożoności algorytmu może to oznaczać rozmiar terabajtów lub petabajtów (np. analiza zderzeń cząstek elementarnych w fizyce wysokich energii), jednak w innych zastosowaniach będą to już megabajty bądź gigabajty (np. porównywanie billingów telefonicznych w telekomunikacji). Big data ma zastosowanie wszędzie tam, gdzie dużej ilości danych cyfrowych towarzyszy potrzeba zdobywania nowych informacji lub wiedzy. Szczególne znaczenie odgrywa wzrost dostępności Internetu oraz usług świadczonych drogą elektroniczną, które w naturalny sposób są przystosowane do wykorzystywania baz danych.

Aktualizacje proszę przesyłać na 

Polityka Prywatności