"Рассказать про данные"
Время от времени (последний раз -- буквально вчера) меня просят где-то публично "рассказать про данные", ибо "больно уж тема на слуху". Что, что мне рассказывать?! Для меня "про данные" -- это:
-- маркетинговый трёп про «дайте нам ваши данные, мы дадим вам бизнес-советы» (это собирается под словом-зонтиком BigData). В узком смысле тут можно дойти до конкретных алгоритмов shallow learning (а вот deep learning "про данные" специально не жужжит, хотя нельзя сказать, что данные там не поминаются. Поминаются, но «не на слуху», на уровень обывателей не выходит). Ещё тут можно говорить про DataFrames, но это уж совсем узко.
-- интеграция данных в промышленных масштабах (мастер-данные, стандарты качества данных, нормативно-справочная информация, управление инженерной документацией, управление конфигурацией и т.д.). Я много лет об этом писал, повторяться не буду -- все эти PLM и ISO 15926. Боком тут -- что происходит с базами данных: все эти NoSQL, трипл-сторы и прочие нереляционности.
-- иногда под "данными" понимают разнообразную визуализацию данных -- научную или даже "инфографику". Так сказать, современная каллиграфия: если есть, что сказать (данные), то нужно сказать максимально кратко, доходчиво, выразительно.
-- отсутствие «данных» в учебных курсах, алгоритмика там есть, а вот работы с данными нет. По этой линии легко прийти к онтологиям (ибо computational ontology -- это про модели данных). Тренд на работу со всё более и более содержательно кучерявыми данными всё более и более простыми алгоритмами.
-- социальные сети, как "общая помойка всего", и способы разгребания мировой помойки. Персональные данные и прайвеси, цифровые следы и скоринговые агентства. Раскрытие информации государства.
-- … и так далее.
А вот про алгоритмы никто не просит рассказать. Они уже вышли из моды, или ещё в моду не вошли? Слово-то "данные" тоже давно используется, но никогда оно не было модным, не просили рассказать о них людям. А "алгоритмы"? Типа как "были бы данные, а алгоритмы найдутся". Нет, не найдутся. Deep learning -- это ведь прежде всего алгоритмы, хотя в какой-то мере и другие типы данных тоже (распределённые представления -- это ведь тоже про данные! Но вряд ли просящие "рассказать про данные" имеют ввиду распределённые представления).
-- маркетинговый трёп про «дайте нам ваши данные, мы дадим вам бизнес-советы» (это собирается под словом-зонтиком BigData). В узком смысле тут можно дойти до конкретных алгоритмов shallow learning (а вот deep learning "про данные" специально не жужжит, хотя нельзя сказать, что данные там не поминаются. Поминаются, но «не на слуху», на уровень обывателей не выходит). Ещё тут можно говорить про DataFrames, но это уж совсем узко.
-- интеграция данных в промышленных масштабах (мастер-данные, стандарты качества данных, нормативно-справочная информация, управление инженерной документацией, управление конфигурацией и т.д.). Я много лет об этом писал, повторяться не буду -- все эти PLM и ISO 15926. Боком тут -- что происходит с базами данных: все эти NoSQL, трипл-сторы и прочие нереляционности.
-- иногда под "данными" понимают разнообразную визуализацию данных -- научную или даже "инфографику". Так сказать, современная каллиграфия: если есть, что сказать (данные), то нужно сказать максимально кратко, доходчиво, выразительно.
-- отсутствие «данных» в учебных курсах, алгоритмика там есть, а вот работы с данными нет. По этой линии легко прийти к онтологиям (ибо computational ontology -- это про модели данных). Тренд на работу со всё более и более содержательно кучерявыми данными всё более и более простыми алгоритмами.
-- социальные сети, как "общая помойка всего", и способы разгребания мировой помойки. Персональные данные и прайвеси, цифровые следы и скоринговые агентства. Раскрытие информации государства.
-- … и так далее.
А вот про алгоритмы никто не просит рассказать. Они уже вышли из моды, или ещё в моду не вошли? Слово-то "данные" тоже давно используется, но никогда оно не было модным, не просили рассказать о них людям. А "алгоритмы"? Типа как "были бы данные, а алгоритмы найдутся". Нет, не найдутся. Deep learning -- это ведь прежде всего алгоритмы, хотя в какой-то мере и другие типы данных тоже (распределённые представления -- это ведь тоже про данные! Но вряд ли просящие "рассказать про данные" имеют ввиду распределённые представления).