Учат ли наши отечественные ВУЗы Big data?

Question

[DrFrankenstein]

Приветствую всех! Задаю такой вот странный вопрос
Если учат, то какие? Или может не стоит пока ждать обучения в ВУЗе и заниматься самообразованием сейчас? (Я в 10 классе)

Answer 1

[Сергей Горностаев]

ВУЗы учат высшей математике, а это как раз знание номер один для бигдатера.

Answer 2

[Griboks]

Нет, но пилят гос. контракты и обладают связями с коммерческим конторами по теме bigdata. Чтобы ворваться в эту сферу, подружиться с каким-нибудь доктором или зав. кафедрой очень поможет.

С другой стороны, если вас интересует теория, математика и прочее, то ищите в программе обучения: прикладная статистика, имитационное моделирование, дискретный и дифференциальный анализ.

Но в конечном итоге bigdata скоро лопнет и превратится в обычную сферу, как произошло например, с биткоином.

Comments

[dmshar]

Все верно, за исключением одного :"дифференциальный анализ" - это явно "не оттуда".

[Griboks]

dmshar, системная динамика?

[dmshar]

Диф.анализ - это чисто методы решения диф.уравнений и систем - в полных, частных производных, с изменяющимися коэффициентами, с вероятностными коэффициентами и пр. . Вещь интересная, но в Биг Дате малоприменимая. "Системная динамика" - примерно то-же, но уже больше с приложением к реальным задачам. То-же больше в системах управления применяется, чем в Machine Learning и Биг Дата .Я бы ваши список расширил методами Дата майнинга (классификация, кластеризация и пр), Анализом временных рядов, Нейросетями, Методами потоковой обработки данных и Системами параллельных вычислений (Hadoop, Spark, Kafka).

Впрочем, в 10-м классе надо грызть школьную математику, что-бы потом хоть в ВУЗ взяли. И что-бы потом в понимать то, чему там учить будут.

Р.S. Не знаю как вы, но я замечаю, что примерно два года как термин "Биг дата" все нормальные (не хайповые и не блого-журнальные) авторы стараются избегать. Изжил этот термин себя и скомпроментировал. Поняли, что есть методы - "Machine Learning Analysis", есть их техническая поддержка-реализация - "Machine Learning Engineering" и есть прикладная интерпретация "Business Analysis". Остальное - маркетинг и завлекалочка.

[Griboks]

dmshar, не могу согласиться. С таким подходом лучше сразу scikit-learn выучить и купить мощный кластер. Всё-равно математика не нужна, т.к. она уже реализована в какой-нибудь библиотеке - нужны только ресурсы или облака для подбора моделей и параметров. В действительности, так все и делают))

p.s.
Недавно национальные цели поменялись, и некоторые люди неожиданно для себя выяснили, что они уже как несколько лет занимаются ИИ и big data. Особенно в компаниях, связанных с гос. тендерами.