Adatbányászat a felhőben

Hasonló dokumentumok
Fiktív cégek a hálóban

Fiktív cégek a hálóban

Retro adatbányászat. Kovács Gyula Andego Tanácsadó Kft.

A webanalitika változó világa 4 felvonásban

Gyors sikerek adatbányászati módszerekkel

TreasuRy Készpénz optimalizálás a Fókusz Takarékszövetkezetnél

Az adatelemző felelőssége tapasztalatok a biztosítási analitikában

TDK tájékoztató Gazdaságinformatika Intézeti Tanszék szeptember

A BLOCKCHAIN TECHNOLÓGIA A BIZTOSÍTÁSBAN MABISZ KONFERENCIA Dr. Kocsis Gergely Ügyvezető RowanHill Global Kft.

Big Data adattárházas szemmel. Arató Bence ügyvezető, BI Consulting

Nyílt forráskódú technológiák központi és Önkormányzati környezetekben

Közösségi portálok használata

Teljesen elosztott adatbányászat alprojekt

Szervezeti szempontból háromféle módon lehet közelíteni az innovációhoz

Bízzunk a felhőben! Spilák Viktor termékmenedzser KÜRTCloud Felhő kockázatok nélkül. viktor.spilak@kurt.hu június 18.

Gyors sikerek adatbányászati módszerekkel

Nyílt forráskód, mint üzleti előny. Szücs Imre VTMSZ - CMC Minősítési előadás Ha valamit érdemes csinálni, akkor azt megéri jól csinálni

ENELFA záró konferencia január. 21. századi oktatási trendek, e-learning - Cesim OnService pilot tréningek

Innovatív trendek a BI területén

Költségmegtakarítás járatoptimalizálással. Lukács Lajos Ügyvezető DSS Consulting Kft.

Cavity Eye, az intelligens szerszám. Dr. Szűcs András CTO

10 állítás a gyerekek internethasználatáról

Változások előtt hol áll a banki (adat)elemzés? Nándorfi György

Oktatási tevékenység fejlesztése

Az online platform, amely összeköti Európát.

VIKKK III: firány: Korszer technológia rendszerek fejlesztése, se, optimalizálása

Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék MŰSZAKI INFORMATIKA Dr.Dudás László 0. A Wolfram Alpha tudásgép.

A Raiffeisen Bank Zrt.

DW/BI rendszerek kialakítása bevezetői szemszögből. Gollnhofer Gábor - Meta Consulting Kft.

A 365 Solutions Kft. büszke a teljesítményére, az elért sikereire és a munkatársai képességeire. Kamatoztassa ön is a tapasztalatainkat és a

Alkalmazott Informatikai Nap Dyntell Business Intelligence

Nemzeti Workshop. Új üzleti modellek és élelmiszer-feldolgozási stratégiák

100% BIO Natur/Bio kozmetikumok és testápolás

Az információs portáloktól a tudásportálokig

E-learning a Zsigmond Király Egyetemen. 1. Nemzetközi és nemzeti E-learning konferencia Kiss-Kálmán Dániel

The nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data.

Projektek bemutatása A Projektet az Európai Unió Interreg Europe

Azoknak, akik tudják, hogy a minőségnek értéke van. Kerüljön be Ön is a privát banki ügyfelek közé!

Beszerzések adatalapú vizsgálata a 21. században

A brókerbotrányok tanulságai

Közbeszerzés és innováció

CITY OF SZEGED Smart city activities Sándor NAGY Vice Mayor

A FINTECH ÉS A BANKOK KÖZÖS JÖVŐJE

Adatbányászat és Perszonalizáció architektúra

Internetes térkép publikálási technikák, szabványok, trendek, nyílt forráskódú megoldások

Tantestületi értekezlet

Projekt beszámoló. NEWSIT News basedearlywarning System forintradaytrading: Hír alapú Korai Figyelmeztető Rendszer Napon belüli Kereskedéshez

Budapest Autópark-kezelő ZRt.

Soltész Gábor. Önéletrajz Budapest, Lechner Ödön fasor em 26. a.

Sütik kezelése (cookie)

Mobil nyomtatás működési elv és megoldás választási kritériumok

FBAMSZ Biztosításszakmai konferencia MJE-AIDA Közvetítői szekció Siófok, szeptember 21.

Az építésügy-településügy informatikai rendszerei és fejlesztései

Miről lesz szó? Az Előnyök Házáról, az utalványokról, és mindenről, ami

Papp Attila. BI - mindenkinek

Hótotó Promóció Játékszabályzat és Részvételi feltételek. 1. Szervező OTP Bank Nyrt. (1051 Budapest, Nádor u. 16. Cégjegyzékszám: Cg.

Hálózati elemzések az üzleti életben. Kovács Gyula Sixtep Kft.

Van-e ingyen-ebéd? Avagy mire elég a nyílt forráskodú Pentaho? Fekszi Csaba Ügyvezető október 4.

Trendek a nyílt forráskódú térinformatikai fejlesztésekben

FÉLÉVES JELENTÉS 2011 ( )

Felhőalkalmazások a. könyvvizsgálatban

FÉLÉVES JELENTÉS 2011 ( )

Esettanulmány I. Egy parfümöket gyártó üzem reklámüzeneteinek küldése -hírlevélben Védelmi igény: közepes Az -címek nyilvánosságra

Pentaho 4: Mindennapi BI egyszerűen. Fekszi Csaba Ügyvezető október 6.

Tartalom. Jó hogy jön Jucika, maga biztosan emlékszik még, hányadik oldalon van a Leszállás ködben.

Postai irányítószám: Ország: Magyarország Kapcsolattartási pont(ok):

CRM fentről és lentről

Fedezeti ügyletek, avagy a vállalatok lottójátéka. Zsombori Zsolt fiókvezető (MKB Bank) 2012

Merjünk belevágni? Kockázatkerülés vagy innováció

START Tőkegarancia Zrt. Hírlevél /1. szám

A JRC DRDSI adatszolgáltatási infrastruktúra programja

MOBILITÁS VÁLLALATI KÖRNYEZETBEN MEGOLDÁS KONCEPCIÓ

Kővári Attila, BI projekt

DOCUMENTA.HU képzésszervezési és adminisztrációs rendszer

Partneri kapcsolatok a pályázatkezelésben

Kultúráért Felelős Államtitkárság

Foglalkoztatási és Szociális Adatbázis működési koncepciója, tapasztalatai

Web Security Seminar. Összefoglalás. Qualys InfoDay május 14.

Big Data: a több adatnál is több

IKT eszközök. Kovács Tamás

Private Equity a növekedés finanszírozásában

RTL Klub Weekly Audience Report

I. SZAKASZ: A SZERZŐDÉS ALANYAI

Látlelet a magyarországi adathasznosítási gyakorlatokról - azaz mi történt a közadatok hasznosítása ügyében a legutóbbi konferencia óta

Webanalitika a mindennapokban

TANANYAGTÁRHÁZAK SZEREPE AZ ELEARNINGBEN. Vágvölgyi Csaba - Papp Gyula. Kölcsey Ferenc Református Tanítóképző Főiskola Debrecen

Slamovits Tibor Államigazgatásiüzletág-vezető EMC Magyarország

A vállalkozói, lakossági és bankközi forintkamatok alakulása a áprilisi adatok alapján

NEFRIQ BROKKA Segédlet. Jutalék- és állomány listák letöltése

Az AgroFE Nemzetközi Leonardo projekt

A Jövő Internet Nemzeti Kutatási Program bemutatása

A szak specializációi

Webfejlesztés Drupal alapokon

Információbiztonság fejlesztése önértékeléssel

A BME matematikus képzése bemutatkozik

Bár a szoftverleltárt elsősorban magamnak készítettem, de ha már itt van, miért is ne használhatná más is.

APPOK, KÜTYÜK, BIZTOSÍTÁSOK... INNOVÁCIÓ ÉS DIGITALIZÁCIÓ: AHOGY AZ ÜGYFELEK LÁTJÁK

E-Számla Szerver szolgáltatás bemutató és díjszabás

RTL Klub Weekly Audience Report

Átírás:

Adatbányászat a felhőben Kovács Gyula Andego Tanácsadó Kft. 2012 II. Innovatív BI Konferencia

Magunkról 2010-ben alapították magánszemélyek (az alapítók több mint egy évtizedes BI tapasztalatokkal rendelkeznek) Andego Tanácsadó Kft. fő profilja: Intelligens applikációk kifejlesztése, és hozzá konzultáció eladása (CARculator, Sixtep hálózati szoftver, KOKAiN Intelligens céginformációs rendszer) Adatbányászati Akadémia (kiscsoportos tanfolyam sorozat) Partnerek MentorPartner Kft., BI Consulting Kft. és SIXTEP Kft. Referenciák Pénzügyi: Lombard Lízing, OTP Bank, Raiffeisen Bank, Uniqa Biztosító, Signal Biztosító, MKB Euroleasing, PBA, Fókusz Takarék Nem pénzügy: : Vodafone, Sanofi-Avensis, Audatex

Adatbányászat Trinity Adatok Modell Szoftver Elemző

Az adatbányászati infrastruktúra általában nem szimmetrikus > felhő alapú megoldások Adatdominancia Kaggle Dolgozzanak nekünk a legjobb adatbányászok! BigML Adatbányászat a felhőben!

Kaggle - We re making data science a sport. 2010-ben indult az oldal, melynek célja egy adatbányász közösség kialakítása adatbányászati versenyeken keresztül (Melbourne-ből indult, de 2011-ben átköltözött San Francisco-ba a központ) 2011-ben 11M$ kockázati tőkét kapott Olyan szervezetejjek dolgoznak együtt, mint NASA, Wikipedia, Delloite, Allstate Mintegy 60.000 tudóst, adatbányászt, elemzőt gyűjtött össze az oldal

Kaggle - We re making data science a sport. Analytics Adatbányászati verseny, ahol a cél minél jobb modellek elkészítése előre meghatározott kritériumok alapján Recruitment Gyakorlatilag álláshirdetés versennyel összekötve. A versenyt kiíró cég a legjobbaknak állást ajánl a verseny végén. Data Exploration Egy cég felkérheti a Kaggle közösséget arra, hogy tegyen ajánlatot milyen elemzések végezhetők el az adatain. Egymás ajánlatait a versenyzők szavazzák meg! Educations Az akadémiai oldalnak nyitott versenyek. Számos tudományos verseny probléma megoldásán túl itt megtalálhatók versenyek kezdőknek is.

Kaggle Hogyan néz ki egy projekt?

Az adatbányászok mihez is értenek?

Mennyire népszerű az oldal? 6 5 Kiírt versenyszám Első magyar győztes Első privát verseny 4 3 3M$ verseny 2 HIV verseny 1 0 ápr.10 jún.10 aug.10 okt.10 dec.10 febr.11 ápr.11 jún.11 aug.11 okt.11 dec.11 febr.12 ápr.12 jún.12 aug.12 okt.12 Eddig 3.5M Ft díj került kiosztásra nyilvánvalóan a Kaggle üzleti modellje nem jutalék alapú elszámolás Kemény feltételek ellenére egyre több verseny

Mennyire népszerű az oldal? Give me some money (2011.11) egyszerű credit score előrejelzés (2 évre előrejelezni, hogy történik-e negatív esemény az ügyféllel). A fórumon egy külön topic volt, hogy miért indult el ezen ilyen sok résztvevő. Nem érkezett érdemi válasz, mindenki azt írta, hogy csak véletlenül indult, éppen ráért. Splunk Innovation Prospect (2012.06) GigaOM hírportál által meghírdetett projekt célja annak előrejelzésel, hogy valaki melyik blog posztot fogja lájkolni?

Néhány érdekesebb projekt HIV fertőzés lefolyásának előrejelzése (WHO - ez volt az első meghirdetett projekt) Fekete anyag keresése (magánszemélyek, csillagászok) Mennyire lehet előrejelezni, hogy egy új zeneszám valakinek tetszeni foge? (EMI) Egy tetszőleges fájlról mennyire pontosan dönthető el, hogy melyik Open Source projekthez tartozik (Israel Data Science Challenge) Twitter használat alapján lelkibetegek detektálása (Online Privacy Foundation ) Imporve Healthcare (2011.04) Népegészségügyi adatok alapján annak előrejelzése, hoyg egy betek a következő 1 évben hány napot fog eltölteni. A projekt 2 éves, és az összdíjazás 3.000.000$!

Kaggle hol tart? Az akadémiai köntöst nem igazán sikerült levetnie a projektek jelentős része valamilyen tudományos kutatáshoz köthetők (vagy valamilyen konferencia tervezett előadásához kapcsolódik) Komoly probléma az adatvédelem a feltett adatok máshol is publikálható adatok. Egy új kategória jelent meg (Private) ez egy meghívásos verseny, ahol már cégadatok kerülnek átadásra Egyenlőre mérsékelt növekedés jellemző nagyon szűk azon intézmények köre, amelyek projekteket indítanak.

Bigml Machine Learning for Everyone 2011-ben indult az oldal az amerikai Corvallisban (Oregon), egy innovciós centrumban. Az oldal célja minél több üzelti felhasználó számára elérhető tenni az adatbányászatot Big Data -n

Bigml A modellezésért fizetni kell a méret függvényében

Modellek elérhetősége Privát modellek kizárólag az láthatja, aki az adatokat feltette és a modelleket elkészítette. Az összes modell alapból privát. White Box modellek bárki megveheti a modellt, és ugyanúgy használhatja, mintha sajátja lenne. A modelleket vizsgálhatja és készíthet predikciókat. Black Box modellek a modelleket nem tudják mások megnézni, kizárólag predikciókat tudnak elkészíteni.

Modell galéria üzleti modellek, kevésbé jellemzők az akadémiai modellezések

BigML hol tart? Egy nagyon új kezdeményezés kimondottan üzelti felhasználók számára Az oldal legnagyobb pozitívuma, hogy nincsen adatbázis méret korlát, kimondottan nagy adatokra fejlesztették ki a rendszert ( Big Data kompatibilis ). Maga a modellezés egyszerű, és maga a felhasználó nem nyúlhat bele a modellezés folyamatába. A modellek értékesíthetők kérdés mennyire lehet univerzális modelleket elkészíteni.

Az adatbányászati infrastruktúra általában nem szimmetrikus > felhő alapú megoldások Adatdominancia Kaggle Dolgozzanak nekünk a legjobb adatbányászok! BigML Adatbányászat a felhőben!