Данные и аналитика
Термины из области работы с данными, инженерии данных, BI и машинного обучения.
База данных (БД / Database)
Организованная структура для хранения и управления данными.
Данные (Data)
Факты, цифры или информация, подлежащие обработке и анализу.
Квартили (Quartiles)
Значения, делящие упорядоченный набор данных на четыре равные части.
Кластеризация (Clustering)
Задача группировки объектов по сходству без заранее заданных категорий.
Корреляция (Correlation)
Статистическая связь, при которой изменения одной величины сопутствуют изменениям другой.
Медиана (Median)
Значение, находящееся точно в середине упорядоченного набора данных.
Мода (Mode)
Самое часто встречающееся значение в наборе данных.
Нейросети (Neural Networks)
Алгоритмы машинного обучения, вдохновленные устройством человеческого мозга.
Переменная (Variable)
Область памяти для хранения данных, которые могут изменяться.
Прескриптивная аналитика (Prescriptive Analytics)
Вид аналитики, который не только прогнозирует будущее, но и советует, что делать.
Среднее значение (Mean)
Сумма всех значений, деленная на их количество.
Стандартное отклонение (Standard Deviation)
Мера того, насколько сильно значения разбросаны относительно среднего.
Artificial Intelligence / AI (Искусственный интеллект)
Способность компьютерных систем выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта.
Big Data (Большие данные)
Огромные и сложные массивы данных, требующие специальных технологий для обработки.
Business Intelligence / BI (Бизнес-аналитика)
Технологии и инструменты для превращения данных в наглядные отчеты для бизнеса.
Data Analytics (Аналитика данных)
Процесс исследования данных для получения выводов и принятия решений.
Data Cleaning / Data Cleansing (Очистка данных)
Процесс выявления и исправления ошибок, дублей и неточностей в данных.
Data Governance (Управление данными)
Система правил, ролей и процессов для контроля качества, доступа и безопасности данных.
Data Lake (Озеро данных)
Хранилище больших объемов сырых данных в исходном необработанном формате.
Data Mining (Интеллектуальный анализ данных)
Поиск неочевидных скрытых закономерностей и связей в больших массивах данных.
Data Pipeline (Конвейер данных)
Автоматизированная последовательность этапов перемещения и обработки данных.
Data Processing (Обработка данных)
Преобразование сырых данных в структурированную и пригодную для анализа форму.
Data Warehouse / DWH (Хранилище данных)
Централизованное хранилище структурированных данных из разных источников компании.
Data-Driven (Подход на основе данных)
Принятие решений на основе фактических данных, а не интуиции или мнений.
Decision Intelligence (Интеллект принятия решений)
Дисциплина, объединяющая data science и теорию принятия решений.
ETL (Extract, Transform, Load)
Процесс извлечения, преобразования и загрузки данных в целевое хранилище.
LLM модели (Large Language Models)
Нейросети, способные понимать и генерировать человеческий текст.
Machine Learning / ML (Машинное обучение)
Технология обучения алгоритмов находить закономерности в данных без явного программирования правил.
Predictive Analytics (Предиктивная / Прогностическая аналитика)
Прогнозирование будущих событий и трендов на основе исторических данных.
SQL (Structured Query Language)
Язык программирования для работы с реляционными базами данных.