На уроке ребята узнали чуть больше об алгоритмах, а именно:
- Алгоритм за несколько минут может проанализировать тысячи текстов, найти в них повторяющиеся темы, слова и связи.
- Процесс анализа данных включает несколько этапов: обработку информации, анализ данных, построение прогноза и принятие решений.
- Сферы применения анализа данных невероятно широки: в медицине анализ позволяет диагностировать заболевания и подбирать лечение; в экологической сфере — прогнозировать изменения климата; на платформах с объявлениями — выстраивать рекомендательные системы и осуществлять модерацию контента.
На уроке ребята попробовали угадать:
- Сколько фотографий публикуется в мире за один день?
- Какова вероятность дождя по имеющимся данным?
- Исходя из предпочтений пользователя, кому алгоритм предложит наушники первым?
А также узнали, чем занимается разработчик, дата-сайентист и бэкенд-разработчик.
«Мы живём в эпоху «больших данных» (Big Data). Это не просто много информации ‒ это огромные массивы сведений, которые непрерывно поступают из разных источников: соцсети (ваши посты, лайки, комментарии), онлайн-магазины (что вы ищете и покупаете), карты и навигаторы (где вы бывали и куда едете), банки (какие транзакции совершаете), городские камеры и датчики (как двигаетесь по улицам). Все данные ‒ ценный ресурс, который помогает делать сервисы удобнее, улучшать города, беречь природу и даже спасать жизни», — сказал Павел Борисов, начальник отдела развития цифрового государственного управления Министерства цифрового развития и связи Свердловской области.
