Подготовка данных
Организовать получение и проверку данных из источников.
Изучите особенности обработки и исследования наборов данных большого объёма.
Анализ больших данных — исследование данных, объём, скорость поступления или разнообразие которых требуют подходящих способов хранения и обработки.
Организовать получение и проверку данных из источников.
Выбрать инструменты для вычислений с учётом объёма задачи.
Проверить корректность результатов и ограничения исходных данных.
Определите задачу, источники, ожидаемый объём и требования к защите данных. Уточните доступные ресурсы и формат записей.
Курс Яндекс Практикума готовит ML-инженера: школа указывает 12 месяцев и 18 проектов. Для комфортного обучения нужны основы SQL, Python и математики; доступен необязательный подготовительный модуль.
Совместная онлайн-магистратура НИУ ВШЭ и karpov.courses по аналитике больших данных. Двухлетняя программа объединяет математику, программирование, продуктовую аналитику, машинное обучение и инженерию данных.
Большие данные могут поступать из множества источников и требовать обработки, которая неудобна на одном рабочем компьютере. Конкретный масштаб зависит от задачи и доступных ресурсов. Для распределённых вычислений существуют разные системы; Apache Spark — один из примеров.
Увеличение объёма не устраняет ошибки сбора и не гарантирует достоверных выводов. Необходимо проверять структуру, пропуски, доступы и способ объединения записей. При выборе инфраструктуры учитывают стоимость, задержки и требования к защите данных.
Для практики опишите учебный набор, его источники и вопрос анализа. Сравните, какой объём можно обработать простым локальным способом и при каких условиях понадобится распределённая система. Запишите ограничения и проверьте результат на небольшой выборке.