11 листопада 2022 року в Палаці Україна (Київ) виступить легендарний рок-гурт "Машина Времени". Їх життєві пісні вже багато десятиліть не втрачають актуальності, а на виступах завжди аншлаги. Забронюйте квиток у молодість – "Машина Времени" здатна і не на таку магію!
Культові пісні рок-гурту
Рок-гурт "Машина Времени" був створений понад 50 років тому. За цей час змінилося безліч учасників, але постійними залишаються лише троє: Андрій Макаревич, Олександр Кутіков і Валерій Єфремов. Всі ці роки вони постійно експериментують з музикою, поєднуючи елементи класичного року, рок-н-ролу, блюзу й бардівської пісні. Прості мелодії та життєва філософія текстів зробили більшість пісень "Машины Времени" безсмертними хітами. Їх композиції можуть зігріти душу у будь-якій ситуації!
Замовити та купити квитки на Машина Времени можливо онлайн через інтернет
За свою історію "Машина Времени" записала десятки альбомів та збірок. А кількість концертів на переповнених майданчиках неможливо перерахувати. Кожен виступ рок-легенд пронизаний щирістю і божевільною енергетикою, а зал із захватом підспівує "Марионетки", "Костер" і "Однажды мир прогнется под нас". Цю атмосферу неможливо передати та точно описати. Таке потрібно лише пережити особисто! І це стане одним із найкращих спогадів цього року!
Ювілейний тур легендарних музикантів
"Машина Времени" приїжджає до Києва з програмою "The Best". До сет-листу виступа увійдуть пісні культового рок-гурту, написані в різні періоди. Прозвучить тільки найкраще і найулюбленіше. Купуйте квитки на концерт "Машины Времени", таку подію неможливо пропустити. Подаруйте собі довгоочікувану зустріч з музикантами, щоб зарядитися їх фірмовим драйвом та емоціями.
Программирование на Python - доходчиво, на реальных кейсах
Основы языка Python
Python – простой, гибкий и невероятно популярный язык, который используется практически во всех областях современной разработки. С его помощью можно создавать веб-приложения, писать игры, заниматься анализом данных, автоматизировать задачи системного администрирования и многое другое.
Программирование на Python [Отборный материал]
Курс содержит полезный материал из основ языка. Также рассматриваются интересные библиотеки и технологии
“Погружение в Python” читают разработчики, применяющие Python в проектах, которыми ежедневно пользуются миллионы людей. Курс покрывает все необходимые для ежедневной работы программиста темы, а также рассказывает про многие особенности языка, которые часто опускают при его изучении.
В ходе курса вы изучите конструкции языка, типы и структуры данных, функции, научитесь применять объектно-ориентированное и функциональное программирование, узнаете про особенности реализации Python, научитесь писать асинхронный и многопоточный код. Помимо теории вас ждут практические задания, которые помогут проверить полученные знания и отточить навыки программирования на Python. После успешного окончания курса вы сможете использовать полученный опыт для разработки проектов различной сложности.
ООП и паттерны проектирования в Python
Паттерны проектирования позволяют шагнуть за пределы простого использования синтаксических конструкций языка. Вы научитесь писать красиво и элегантно, будете использовать проверенные временем концепции и создавать масштабируемые программы. Использование паттернов проектирования является признаком профессионализма программиста.
Курс Объектно-ориентированного программирования на Python 3
Данный курс является ознакомительным и посвящён Объектно-ориентированному программированию на Python 3
Классические книги по паттернам проектирования описывают их реализацию на C++, C#, Java. У языка Python есть своя специфика из-за которой он отлично подходит для использования паттернов проектирования.
Создание Web-сервисов на Python
Современная жизнь немыслима без web-сервисов, ежедневно приносящих дивиденды в самых разных областях человеческой деятельности. А значит, профессия web-разработчика еще долго будет оставаться высокооплачиваемой и востребованной на рынке IT-специалистов. Существует множество решений и инструментов на разных языках программирования, упрощающих и ускоряющих web-разработку. В рамках данного курса освещается построение web-приложений на языке Python.
Курс читают разработчики, применяющие Python в проектах, которыми ежедневно используют миллионы людей. В данном курсе вы сможете приобрести как базовые знания о функционировании современного интернета в целом, так и практические навыки создания интернет-приложений на языке Python.
Python для анализа данных
Data science — одна из самых горячих областей на сегодняшний день, а Python — один из самых популярных инструментов для анализа данных. В этом курсе вы узнаете, как применять свои навыки программирования для построения предиктивных моделей, визуализации данных и работы с нейросетями.
Курс ориентирован на практику и позволит вам сразу приступить к работе с данными и построению моделей.
Язык программирования Python является одним из самых простых в освоении и популярных языков программирования. Целью онлайн курса является изучение основных конструкций языка Python, которые пригодятся при решении широкого круга задач – от анализа данных до разработки новых программных продуктов.
Изучайте Python онлайн с лучшими преподавателями по Python. Найдите курс по программированию на Python, который лучше всего подходит вам по
В результате освоения курса слушатели научатся обрабатывать и хранить числа, тексты и их наборы, освоят стандартную библиотеку языка Python и смогут автоматизировать задачи по сбору и обработке данных.
Начните с изучения основ Python 3! - Бесплатный курс
Курс дает необходимую базу для освоения более специализированных областей применения языка Python, таких как машинное обучение, статистическая обработка данных, визуализация данных и многих других. Также слушатели познакомятся с основами различных парадигм программирования: процедурным, функциональным и объектно-ориентированным программированием.
Для качественного освоения курса достаточно знания математики на уровне средней школы, опыта программирования не требуется.
Python с нуля бесплатно
В этом курсе по программированию на языке Python вы познакомитесь с базовыми понятиями программирования.
Едва ли возможно научиться программировать без практики, поэтому в качестве домашних заданий вам будет предложено довольно много задач, в которых вы сможете потренировать своё умение программировать.
Ваши решения будут проверяться автоматической системой, поэтому вы будете получать быструю обратную связь. В силу большого количества участников курса, преподаватели не смогут давать индивидуальных советов по каждой программе, но если у вас будут возникать проблемы, то их всегда можно обсудить с однокурсниками в комментариях к задачам.
Также в курсе присутствует несколько задач повышенной сложности, которые являются необязательными для прохождения курса, однако желающие смогут поломать голову над придумыванием алгоритмов и реализацией программ к этим задачам.
Python: Основы программирования. В курсе рассматриваются основы языка Python а также необходимые понятия для программирования на нём. Такие как работа с ошибками, отладка, подключение модулей и пакетов.
Обучение с нуля языку программирования python в GeekBrains. Онлайн курс Python-разработки от профессиональных преподавателей!
Курс Big Data MBA ★ 85 кейсов и практических задач из разных индустрий | Занятия в виде вебинаров | Персональный ментор ▶ Школа по работе с
Зачем изучать Big Data?
92% самых крупных компаний США по версии журнала Fortune 1000 будут все больше инвестировать в Big Data и искусственный интеллект в 2021 году. Одним из важнейших качеств лидера становится умение эффективно использовать эти технологии для трансформации своего подразделения.
Управление Big Data и AI – это отдельная область знаний, которая требует не столько технических навыков программирования и знания математики, сколько высокоуровневого понимания технологий и умения увидеть возможности для роста и трансформации.
На курсе вы освоите основы технологии Big Data, необходимые для менеджеров и управленцев, а также разберете кейсы, которые помогут в решении собственных рабочих задач.
Руководители и менеджеры, которые не вкладывают время и силы в развитие этих компетенций, очень быстро теряют свои позиции.
Технологии Big Data – это один из способов повысить прибыльность банковского бизнеса за счет аналитически подтвержденной корректировки стратегии продаж продуктов и смещения вектора предоставления услуг от общего к частному, в том числе кастомизированный подход к группам клиентов и своевременный учет их динамически изменяющихся потребностей.
Технологии Big Data и Data Science за прошедшие 20 лет уже кардинально изменили бизнес иностранных компаний и позволили одним игрокам рынка получить баснословные прибыли, а других заставили отказаться от бизнеса и принять предложение о слиянии с более технически развитыми и успешными конкурентами. Известный пример – бизнес по продаже мобильных смартфонов компании Apple. Еще каких-то 10–12 лет назад компания считалась потенциальным банкротом, но актуальные идеи, смелый дизайн и востребованные продукты позволили Apple стать лидером в отрасли. Но в чем тут заслуга Big Data?
Создание телефона – это только малая часть успеха Apple. Суметь ежегодно его развивать, учитывать все тенденции рынка, своевременно реагировать на самые, казалось бы, незначительные изменения и внешние факторы, быть максимально близко к своему клиенту и знать о нем больше, чем многие родственники, – именно в этом состоит основа подхода Apple к ведению бизнеса и применению современных аналитических моделей на основе Big Data для прогнозирования поведения не только рынка, но и своего реального и потенциального клиента.
Не могу с уверенностью сказать, что успех, подобный Apple, будет ждать все российские компании, если они вдруг обратят свое внимание на технологии Big Data, но ощутимая польза и измеримый результат для бизнеса от внедрения продуктов на основе Big Data уже неоднократно были подтверждены официальными референсами крупных отечественных, в том числе финансовых, организаций.
Три составляющих термина
Четкого определения термину Big Data в российских официальных глоссариях эксперты не составили. Вероятнее всего, это связано с отсутствием единого понимания технологических особенностей Big Data у лиц, ответственных за составление нормативных/регламентирующих документов в нашей стране.
Кто-то считает, что Big Data – это ситуация, когда данных для обработки у некой системы больше, чем 100 Гбайт, или больше, чем 500 Гбайт, или больше, чем 1 Тбайт, – кому что нравится. Другим обывателям представляется, что Big Data – это такие данные, которые невозможно достаточно долго обрабатывать в MS Excel или в любой реляционной базе данных. А может быть, что Big Data – это такие данные, которые сложно считать и избыточно хранить на компьютере, и для этого нужен целый сервер или два, или стойка серверов. Позиция руководящего состава отечественных компаний сводится к тому, что Big Data – это любые данные, которые обрабатываются внутри их организации.
Скептики вообще не склонны к определению термина Big Data и считают его очередной маркетинговой уловкой, которую придумали на Западе маркетологи, чтобы больше продавать свои продукты технически неграмотным потребителям в России. В известных мне теоретических изысканиях под термином Big Data авторы понимают серию подходов, инструментов и методов обработки структурированных и неструктурированных данных значительного объема и многообразия. С позиций практика я определил для себя термин Big Data как сочетание и объединение (в математическом плане) трех обязательных составляющих:
в первую очередь данных большого или иного объема – неважно, так как информации много не бывает и аналитическая модель и гипотезы могут строиться с определенной долей вероятности;
затем в определении термина Big Data необходимо упомянуть технологии хранения, предоставления оперативного доступа и обработки имеющихся данных, поскольку, даже при наличии штата высококлассных специалистов-аналитиков перешерстить терабайты информации в ручном режиме достаточно проблематично;
третьей составляющей в Big Data выступает аналитика, а именно: составление (программирование) моделей данных, сценариев и фильтров обработки выстраивание прототипов, моделирование признаков и закономерностей.
Только при наличии этих трех компонентов, их имплементации во внутренние и внешние процессы организации можно начинать говорить о применении Big Data.
Использование инструментов и аналитических моделей Big Data позволило существенно упростить такие процессы, как построение стратегии защиты от мошенничества, прогнозирование снижения спроса, оценка влияния на продажи внешних экономических факторов или организация программ лояльности и другие
В чем ценность технической информации?
Не секрет, что в банковском бизнесе все основные процессы частично или полностью оцифрованы. Информация в формате потоков данных непрерывно циркулирует между внутренними и доступными для клиентов извне подсистемами, обрабатывается и видоизменяется в конечных точках (рабочие места операторов, терминалы, серверы), консолидируется и учитывается при принятии решений (автоматически или с участием того же оператора), хранится в удобном для доступа месте и формате до истечения установленных сроков. Каждый шаг при передаче или обработке этой информации фиксируется в журналах регистрации событий соответствующих банковских или иных наложенных контрольных систем.
В автоматическом режиме с согласия клиентов и операторов в целях повышения качества обслуживания системы собирают вспомогательную информацию и метаданные, что в конечном итоге формирует дополнительные потоки технической (не бизнес) информации. До сравнительно недавнего времени эта информация не представляла для отечественных банкиров особого интереса и уничтожалась (перезаписывалась) по мере устаревания. О накоплении не бизнес-информации речи не шло, поскольку хранить метаданные – это дорогое и ранее нерентабельное удовольствие.
Однако с приходом в банковский сектор России технологий Big Data именно эти метаданные стали представлять особый интерес для бизнес-аналитиков, риск-менеджеров, маркетологов и иных банкиров. Банки стали прозрачно для клиентов в разы больше собирать и обрабатывать на своей стороне (или в облачных порталах) технические метаданные.
Использование инструментов и аналитических моделей Big Data позволило существенно упростить такие процессы, как, например, построение стратегии защиты от мошенничества, прогнозирование снижения спроса, оценка влияния на продажи внешних экономических факторов или организация программ лояльности, или проведение акционных программ по наиболее привлекательным для определенной категории клиентов банковским продуктам.
Какие задачи решают технологии Big Data?
Областью моей профессиональной деятельности является комплексное обеспечение информационной безопасности автоматизированных систем. Поэтому приведу несколько примеров решения актуальных задач с использованием технологий Big Data в контексте защиты информации и противодействия высокотехнологическому мошенничеству:
сбор и анализ информации об аномалиях во внутренней сети в режиме, приближенном к реальному времени, на основе технических данных оборудования канального и сетевого уровня модели OSI;
противодействие мошенничеству в отношении держателей пластиковых банковских карт;
контроль и оценка эффективности работы системы обеспечения информационной безопасности с использованием опробованных в смежных организациях аналитических моделей;
категоризация работников в соответствии с моделью внутреннего нарушителя и динамическое перераспределение на основе дополнительно полученной информации;
оценка рисков информационной безопасности (автоматическое заполнение скоринговых карт по методикам аудиторов или риск-менеджеров).
Сбербанку, как крупнейшему розничному банку в стране, доступны атомарные транзакции всех своих клиентов (как физических, так и юридических лиц), поэтому Big Data от Сбербанка предполагает возможность аналитической обработки и любой группировки сегментов клиентов: по доходам, оборотам, отраслям и т.д. (без указания персональных данных клиентов)
Сдерживающие факторы развития технологии
Основными факторами, препятствующими массовому применению технологий Big Data в отечественных компаниях, являются:
Высокая стоимость владения и эксплуатации инфраструктуры Big Datа на каждом из этапов, в том числе:
Сложность технической реализации процесса гарантированного хранения информации из внешних и внутренних источников на протяжении долгого времени.
Критичные требования по производительности и отказоустойчивости источников, агрегаторов, серверов приложений, аналитических и графических модулей и пр.
Нечеткая постановка задачи и негарантированность результатов от применения технологий Big Data для заказчика.
Высокая персональная зависимость, поскольку квалифицированных аналитиков с техническим опытом в настоящее время на HR-рынке найти достаточно сложно и еще сложнее удержать, а развитие аналитических моделей, созданных другими, сравнимо по трудоемкости с повторным созданием модели с нуля.
Комплаенс-риски в контексте территориальных и трансграничных вопросов передачи и хранения данных.
аналитическая обработка;
нормализация/фильтрация;
хранение/предоставление доступа;
формализация нечетких задач;
создание и корректировка моделей;
исследование неявных зависимостей;
визуализация результатов;
прогнозирование изменений в динамике;
прочее.
Поскольку большинство банковских клиент-ориентированных систем призваны обеспечить высокий уровень доступности сервиса для клиентов (работают в режиме реального времени), размер файлов с технической информацией на несколько порядков превышает объемы хранимой бизнес-информации
Big Data как средство снижения издержек
Довольно сложно оценивать экономическую эффективность банковской деятельности, не обладая информацией о всех взаимосвязанных факторах, способных оказать прямое и потенциальное воздействие как в плюс, так и в минус на бизнес-результат. Так или иначе, технологии и инструменты Big Data – это средства, внедрение которых в любой организации должно повлечь снижение издержек при выполнении тех операций, которые ранее считались затратными по времени.
Наличие в финансовой организации конвейерной обработки заявок, отлаженных скоринговых карт, типовых опробованных сценариев проверки и динамически изменяющихся алгоритмов принятия решения по стандартным запросам при возрастающих объемах поступающих документов нацелено на высвобождение человеческих ресурсов из процесса, который до внедрения Big Data требовал постоянного участия оператора и был сопряжен с большим количеством технических ошибок.
vaporwave
2087
turnnoffyourmind
snowghoul
titsay