Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
В эпоху data-intensive приложений рядовым разработчикам всё чаще приходится сталкиваться с задачами по обработке и анализу данных. Ещё десять лет назад данные большинства проектов могли уместиться на жестком диске одного компьютера в какой-нибудь реляционной базе данных типа MySQL. А задачи по извлечению и обработке хранящихся данных решались за счёт непростых (или простых) SQL запросов. С тех пор мир информационных технологий значительно поменялся. С приходом Internet of Things, мобильных телефонов и дешевого мобильного интернета, объем генерируемых данных вырос в десятки тысяч раз. Ежедневно в мире генерируются эксабайты данных. Анализировать такой поток информации вручную, а тем более извлекать полезные для бизнеса или науки данные, практически невозможно. Но технологии как и время не стоят на месте, появляются новые инструменты, наука двигает прогресс. Если вы хоть чуточку следите за новостями из мира высоких технологий, то фразы "биг дата", "машинное обучение", "глубокое обучение" вас не испугают. С приходом больших данных появились новые профессии и специализации такие как Data Scientist/Analyst (по-русски аналитик данных), Data Engineer. Задачи этих ребят тесно связаны с обработкой, анализом и хранением "нефти 21 века", т.е. информации. Но насколько эффективно они выполняются?