Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики. Билл Фрэнкс

эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

      Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

      Сноски

      1

      Скоринг (англ. score – подсчет очков) – система оценки кредитоспособности, в основу которой положены численные статистические методы обработки анкет потенциальных заемщиков. Суть ее в том, что за каждую позицию анкеты («стаж работы» или «количество детей») потенциальный заемщик получает некое количество баллов. В зависимости от суммы набранных баллов принимается решение об одобрении или отказе в выдаче кредита. Прим. ред.

      2

      Gartner – исследовательская и консалтинговая компания, специализирующаяся на рынках информационных технологий. Прим. ред.

      3

      McKinsey Global Institute – американская глобальная консалтинговая фирма. Прим. ред

      4

      Итеративная загрузка данных (от англ. iteration – повторение) – выполнение загрузки данных параллельно с непрерывным анализом полученных результатов и корректировкой предыдущих этапов работы. Прим. ред.

      Комментарии

      1

      Адриан М. Большие данные (Big Data) [Электронный ресурс] // Teradata, 1:11. URL: www.teradatamagazine.com/v11n01/Features/Big-Data/. Здесь и далее прим. авт.

      2

      Большие данные: следующий рубеж инноваций, конкуренции и эффективности (Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity) // McKinsey Global Institute, май 2011 года.

      3

      Большие данные: следующий рубеж инноваций, конкуренции и эффективности (Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity) // McKinsey Global Institute, май 2011 года.

      4

      «Большие данные» – большие возможности (CEO Advisory: “Big Data” Equals Big Opportunity) // Gartner, 31 марта 2011 года.

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