Про поняття «Big data» чули всі або майже всі маркетологи. Але про те, що це таке та як його використовувати із найбільшим зиском для себе, знає лише обмежене коло людей. Creative SMM хоче виправити цю несправедливість. Давайте поговоримо про Big data загалом та про тісно зв’язаним із ним поняттям — Data Science зокрема. Але пам’ятайте: поки ви читатимете цей текст, хтось уже використовуватиме Data Science та отримуватиме непоганий прибуток. Не зволікайте, записуйтесь на курси SMM на 100 % прямо зараз, аби дізнатися про всі особливості Data Science та змусити його працювати на себе!
Big data простими словами
Чи помічали ви, наскільки неструктурованою та хаотичною є інформація в Інтернеті. Якби це був супермаркет, то він виглядав би якось так: хліб поряд із замороженими фруктами, цукерки — біля побутової хімії, овочі — на одній поличці зі свіжою рибою. Ну, ви зрозуміли… Так от, саме Big data дозволяє вам знайти серед усього цього безладу те, що потрібно вам. До цього поняття входять всілякі інструменти, методи та підходи, які дозволяють використовувати інформацію задля вирішення конкретних завдань та досягнення певних цілей.
Google Analytics, Tweriod, Followerwonk, Retail Rocket, YouTube Analytics… Усе це представники технології Big data. Вони дозволяють за долі секунди проаналізувати терабайти інформації та надати змістовний та структурований звіт за введеними вами параметрам. Хтось може сказати: навіщо напружуватися. Є Excel та інші старі-добрі інструменти, які дозволяють працювати із великою кількістю інформації. Це так, але в умовах стрімко зростаючої кількості неоднорідних даних, які щосекундо потраплять у Мережу, людина просто фізично не спроможна це робити без допомоги штучного інтелекту. До того ж, є декі закономірності, які бачить око комп’ютера, але не бачить людське. Пам’ятайте, допоки ви житимете в минулому сторіччі, використовуватимете застарілі методи та інструменти, успіху вам не добитися. Йдіть нога за ногою із часом, використовуйте всі можливості Big data.
Data Science як частина Big data
Data Science — це наука про методи аналізу даних та вилучення із них цінної інформації, знань. Вона тісно пересікається з такими поняттями, як машинне навчання (Machine Learning), наукою про мислення (Cognitive Science) та, звісно ж, із Big data.
Спробуємо дати відповіді на найпоширеніші питання щодо Data Science:
- Чим займаються спеціалісти Data Science? Насамперед, програмуванням, створенням математичних моделей та зібранням статистики.
- Що дає використання Data Science? Із допомогою цієї науки можна оперативно дізнаватися про зміні настроїв потенційної цільової аудиторії, якісно таргетувати рекламу тощо. Тобто із допомогою Data Science можна значно спростити роботу маркетолога та запрограмувати на успіх будь-який стартап.
- Де навчитися Data Science? На жаль, вищі учбові заклади поки що не готують спеціалістів у даній сфері, але дізнатися ази можна на платних приватних курсах. Щоб оволодіти всіма прийомами, необхідна практика та безперервна самоосвіта.
Професія спеціаліста з Data Science є досить затребуваною та високооплачуваною. Подумайте, можливо, саме в цій сфері ви зможете розкрити себе повною мірою…
Приклади використання Data Science
Те, що Data Science успішно використовується сьогодні маркетологами у своїй роботі, — факт. Давайте розглянемо, до чого додумалися найкращі Data Scientist, які працюють у найбільших компаніях світу.
- Британські спеціалісти із McDonald’s вигадали розумні білборди: зображення на щитах змінюється, залежно від ситуації на дорозі. Якщо траса не завантажена, білборди пропонують водіям повечеряти дорогою додому, та із виникненням тягнучки або ж пробки текст на зображенні змінюється на «Застрягли в пробці? У кінці тунелю є світло». Поряд — логотип McDonald’s. Геніально, згодні?
- Лондонські Data Scientist розробили гігантський білборд, який за допомогою камер та сенсорів зчитує стать, вік, міміку перехожих, а також марки автівок, щоби демонструвати саме ту рекламу, яка ймовірніше за все буде відповідати інтересам людей, які йдуть повз, та автовласникам.
- Спеціалісти із Pinterest, Twitter, Facebook створили алгоритми, які за поведінковими реакціями користувачів визначають найбільш цікаві для них новини. Також вони без втручання людини розпізнають спам, матеріали із порнографічним змістом, відео зі сценами насилля тощо та видаляють їх із мережі ще до того, як надійдуть перші скарги від користувачів.
Це лише декілька прикладів, насправді ж штучний інтелект здатен ще на багато корисних речей: розпізнавати та взнавати обличчя людей, знаходити серед усіх зображень в Інтернеті ті, які мають певний логотип, чи ті, які містять зображення того чи іншого товару, зчитувати інтонацію за голосом тощо. Перелічити всі можливості Data Science практично неможливо.
Більш детально дізнатися про Data Science, Big data та інші інструменти, які допоможуть вам у роботі, можна на курсах від Creative SMM. У нас навчаються із задоволенням, працюють із натхенням.
