Внимание! Сайт не гарантирует того, что представленный текст разрешён по возрасту. Не рекомендуется пользоваться сайтом, если вам меньше 18 лет.
" ... «Да ты не знаешь, что у нас на тебя есть!» — произносит он, извлекая из портфеля какой-то лист. Лист оказывается резюме, ранее разосланным мной в кадровые агентства. ... "
" ... Архаичность Лукашенко и Путина усиливает ориентацию на европейскую интеграцию. Это не означает, что белорусы хотят разорвать отношения с Россией. Они хотят «дружить» и сотрудничать с Востоком и с Западом, извлекая из этого свою выгоду. ... "
" ... Однако если 20 шаров выбираются не случайно, то коллегиальный орган не будет иметь преимуществ перед персоналистским режимом. Если, извлекая шары, можно подглядывать, то индивид, предпочитающий крайние решения, достанет только красные шары. Политические системы, в которых все решения принимает один политик или 20 одинаковых политиков, имеют лишь формальные отличия. ... "
" ... Сегодня данные стали новым ключевым активом любого бизнеса. А ученых, которые работают с данными — data-scientist — называют обладателями самой востребованной профессии следующего десятилетия. Все передовые компании уже научились собирать данные. Самые продвинутые умеют их и анализировать, извлекая крупицы знаний, которые дают огромные преимущества по сравнению с конкурентами. Обладатели данных о потребителях учатся их монетизировать. Зарождается новый рынок — индустрия данных, в которой создаются агрегаторы, биржи, встречаются покупатели, продавцы и регуляторы. Например, технологии машинного обучения и больших данных от SAP используются в «Башнефти» для прогноза поведения посетителей магазинов на своей сети заправок – при совершении покупок система идентифицирует клиента, анализирует его прошлые покупки и предлагает товар, который с высокой вероятностью нужен этому конкретному посетителю в это конкретное время – подсказки того, что предложить клиенту выводятся прямо на экран кассового аппарата. В «Северстали» решения SAP в области больших данных используются для прогнозного анализа качества выпускаемой продукции, позволяя повысить качество производства и удовлетворенность клиентов. ... "
" ... Хейделин понимал, что для достижения этой цели потребуется сложная система, способная проникнуть в головы пользователей и понять их предпочтения лучше, чем те сами понимали это. Он достиг цели, извлекая все имевшиеся у компании данные по клиентам и применяя правильное сочетание моделей, чтобы найти связи между зрительскими привычками. Помните, что этот подход почти такой же, как был у Джорджа Гэллапа многие годы назад; благодаря доступным технологиями воображению аналитика данных мы теперь можем получить доступ к данным гораздо более хитроумным (и автоматизированным) способом. ... "