Работа в интернете майнинг: Доступ с вашего IP-адреса временно ограничен — Авито

Нелегальный майнинг на рабочих местах

Криптовалюты, такие как биткойн, остаются на слуху на протяжении вот уже нескольких лет. Вы можете считать его очередной финансовой пирамидой или фатальной угрозой для устоявшейся банковской системы, но так или иначе это деньги, которые тоже можно заработать, сидя в офисе. Речь идет о майнинге, предполагаемая прибыль от которого подталкивает людей использовать компьютеры на рабочих местах для получения электронных токенов. И это означает наличие серьезных рисков для каждой конкретной компании.

Примеров — море. Так, недавно в России была задержана группа ученых, которые пытались майнить биткойн на крупнейшем в стране суперкомпьютере. В США оказалась скомпрометирована Tesla, чье облачное хранилище AWS также использовалось для получения токенов криптовалют. А суперкомпьютер Национального фонда науки США не просто пытались, а уже использовали для майнинга.

Появление новых типов компьютерных вирусов также не заставило себя ждать. Недавно в прессе широко обсуждалась история, когда специальный скрипт для майнинга скрыто загружался на компьютеры посетителей отдельно взятых веб-сайтов, включая, например, сайты национальной системы медицинского страхования в США и компании, предоставляющей займы на образование, в Великобритании. По отдельности компьютеры пользователей генерировали довольно мало токенов, но хакеры рассчитывали, что прибыль принесет именно совместная работа десятков тысяч зараженных компьютеров.

Что такое майнинг?

Для понимания поднятой проблемы необходимо иметь хотя бы общее представление о том, что такое майнинг криптовалют и как это работает. Люди, которые хотят заработать состояние на криптовалютах, должны располагать следующими ресурсами:

• мощный компьютер;

• доступ в интернет;

• доступ к источнику недорогой или бесплатной электроэнергии.

Способ получения биткойна достаточно прост: мощность компьютера пользователя используется для генерирования блоков транзакций, которые проходят специальную процедуру подтверждения и включаются в блокчейн, на котором базируется криптовалюта («доказательство выполнения работы»).

Вместе эти блоки формируют как саму криптовалюту, так и инфраструктуру для поддержания международной децентрализованной защищенной системы обмена и оплаты, для функционирования которой не нужны классические банковские механизмы и которая не предусматривает больших комиссий за трансграничные валютные сделки.

Однако участники процесса сталкиваются с такими задачами, решить которые возможно только с помощью мощных компьютеров, и именно поэтому для работы в этой сфере используются только массивы новейших графических карт.

Цена электричества

Чем мощнее компьютер, тем больше электроэнергии он потребляет. Вы, конечно, можете продолжать майнить на стареньком ПК в вашей спальне, но тогда, скорее всего, заплатите за потребленное электричество больше, чем заработаете на криптовалюте.

«Экономика биткойна такова, что большинство майнеров нуждается в доступе к надежному источнику дешевой электроэнергии не дороже 2–3 центов за киловатт-час. Поэтому они часто перебираются поближе к ГЭС, там дешевле», — пояснял в интервью «Вашингтон пост» Сэм Харнетт из Института Роки-Маунтин.

Крупнейшие в мире майнинговые фермы построены в непосредственной близости от солнечных и гидроэлектростанций Китая. Один русский миллиардер недавно купил две электростанции для обеспечения энергией собственных майнинговых ферм. В Исландии, где около 80% всей потребляемой электроэнергии генерируется гидроэлектростанциями, операторы электросетей отмечают взрывной рост спроса на мощности со стороны майнинговых ферм и открыто говорят о грядущем дефиците электроэнергии на локальном рынке.

Именно проблемы с доступом к источникам дешевой электроэнергии толкают хакеров на создание вредоносного программного обеспечения, которое позволило бы использовать мощности компьютеров посетителей веб-сайтов. Этим же объясняется и желание сотрудников компаний скрыто использовать рабочие компьютеры для майнинга, так как в этом случае они не платят из собственного кармана ни за электроэнергию, ни за техническое обслуживание ПК.

В чем риски?

Есть несколько причин, по которым компаниям стоит озаботиться защитой рабочих компьютеров от использования для майнинга криптовалют.

• Компьютеры, на которых установлено ПО для майнинга криптовалют, работают медленнее, что негативно сказывается на скорости бизнес-процессов внутри компании.

• Компания несет необоснованные убытки, оплачивая все возрастающие счета за электричество.

• Повышенная нагрузка, связанная с вычислениями новых блоков блокчейна, приводит к сокращению срока эксплуатации процессоров, блоков питания и батарей, что напрямую приводит к дополнительным расходам на техническое обслуживание или замену вышедшей из строя компьютерной техники.

• Программное обеспечение для майнинга может сделать корпоративную сеть уязвимой для атаки и несанкционированного проникновения извне. По данным «Лаборатории Касперского», количество подобных атак возросло с 205 тыс. в 2013 году до 1,65 млн в 2017-м.

Создатели и операторы ботнетов и недобросовестные работники часто рассматривают корпоративные серверы как хорошую возможность заработать за счет «бесплатной» электроэнергии. На рынке уже доступны ботнеты по $ 30/мес., а цены на программы для создания скрытой майнинг-фермы на основе корпоративной сети начинаются от $ 29.

По оценкам Digital Shadows, ботнет для майнинга криптовалюты «монеро», оперирующий 2 тыс. зараженных компьютеров, может приносить до $ 500 ежедневно. Новейшие программы для нелегального майнинга уже умеют маскироваться, обходить антивирусную защиту на компьютерах пользователей или вовсе отключать ее.

В компании CrowdStrike предупреждают, что уже появились ботнеты (такие, как Satori и Smominru), ориентированные исключительно на создание сетей для майнинга, а, например, вирус WannaMine пытается поражать именно корпоративные сети.

Специалист по сетевым угрозам компании Cisco Talos Ник Биассини считает, что пришло время компаниям активно защищаться. Как он заявил изданию Dark Reading, «это огромная волна, которая накрывает все больше корпоративных сетей, каждый день и в буквальном смысле слова».

Что делать?

Есть вполне действенный набор правил: компании должны постоянно совершенствовать механизмы обеспечения безопасности, своевременно обновлять антивирусное программное обеспечение и не забывать об опасности традиционных инструментов взлома, таких как фишинговые письма и сомнительные программы и приложения от малоизвестных разработчиков.

Также стоит установить в компании специализированное оборудование и программные фильтры, позволяющие предотвращать взломы и несанкционированное использование корпоративных сетей, и программы, которые позволят вовремя выявлять компьютеры с повышенной нагрузкой на процессоры или с повышенным интернет-трафиком, — все это явные признаки майнинга. Для этого существуют готовые решения, как, например, сетевая утилита SD-WAN, которая позволяет выборочно блокировать порты, используемые для майнинговых транзакций. Плюс необходимо внимательно следить за изменениями в счетах за электричество.

Наконец, администраторам сетей нужно тщательно отслеживать, какие программы и программные коды устанавливаются и используются на рабочих компьютерах, постоянно проверять их на предмет вредоносного ПО и уязвимостей для внешних атак.

Для мобильных устройств существует система Mobile Threat Defence, которая предназначена для защиты именно этого класса устройств.

Эксперт оценил влияние майнинга биткоина на климат

МОСКВА, 26 фев — ПРАЙМ. Объем выбросов углекислого газа, поступившего в атмосферу из-за майнинга биткоина, на сегодняшний день составляет от 37 до 70 миллионов тонн, заявил РИА Новости руководитель проектного направления Инфраструктурного центра EnergyNet Национальной технологической инициативы (НТИ) Борис Бокарев. 

Эксперт назвал причины падения биткоина

«Климатический след от майнинга биткоина составляет от 37 до 70 миллионов тонн углекислого газа», — ответил Бокарев на вопрос о том, как майнинг повлиял на экологию на сегодняшний день.

«Сократить выбросы СО2 (углекислого газа — ред.) от майнинга можно с помощью использования энергоэффективного оборудования или использования «зеленой» энергии. На транзакцию в сети биткоин действительно уходит больше электроэнергии, чем на другие методы передачи денег. Однако… важно учитывать не потребление электроэнергии на майнинг, а именно весь климатический след. Работа всей банковской сферы не ограничивается транзакциями по картам и должна быть оценена полностью», — отметил он.

По оценке Бокарева, общемировой объем энергозатрат на майнинг биткоина находится в диапазоне 75-125 млрд кВт.ч в год. На Россию приходится около 6% этого показателя.

«С учетом роста цены биткоина и недавней поставки в Россию оборудования для майнинга на 50 МВт, доля РФ может к концу года значительно увеличиться», — подчеркнул он.

В минувшее воскресенье стоимость биткоина побила очередной исторический рекорд, достигнув 58 352 долларов, после чего в понедельник она резко откатилась вниз, уйдя ниже психологической отметки в 50 тысяч долларов и достигнув 44 892 доллара. Таким образом, падение с максимума составило 23%. Перед этим стоимость биткоина росла четыре недели подряд, начиная с конца января. За это время биткоин подорожал в 1,7 раза — до 56 тысяч с почти 32 тысяч долларов месяц назад.

Читайте также:

Tesla заработала на биткоинах больше, чем на продажах электрокаров

Майнинг центр — Калининская АЭС

Дата центр для майнинга

Время домашних майнинг ферм уже давно позади, и сам процесс добычи криптовалюты совершенствуется с каждым годом.
Сегодня по-настоящему прибыльный майнинг возможен только в специально оборудованных дата-центрах для майнинга,
предоставляющих низкие цены на электричество и способные обеспечить высокий аптайм. Наша компания не стоит на
месте, мы постоянно ищем возможности для оптимизации майнинга и затрат наших клиентов, делая процесс добычи
криптовалют выгодным и безопасным.

Наш новый майнинг отель на базе Калининской АЭС, обеспечивается инфраструктурой и ресурсами концерна
Росэнергоатом и оборудован по последнему слову техники в сфере дата центров для майнинга.
Майнинг-отель принимает на хостинг самые новые мощные модели ASIC с высоким хэшрейтом и GPU-фермы.

Хостинг для майнинга

Кроме очевидной оптимизации затрат для масштабного промышленного майнинга, мы предлагаем дополнительные
услуги, которые позволят повысить эффективность добычи и снизить издержки на электроэнергию и обслуживание:

1. Подключение к надежному источнику электроэнергии — Калининской АЭС. Благодаря бесперебойной
   подаче электричества мы можем гарантировать самый высокий аптайм на рынке — не менее 99,70%.
   Ваше оборудование будет работать практически без простоев.
2. Инфраструктура. Стабильный интернет, система газового пожаротушения, система охлаждения оборудования.
   Для промышленного майнинга, все эти условия составляют гарантию бесперебойной работы асиков и их безопасности.
3. Круглосуточная охрана. Мы даем гарантию на сохранность ваших инвестиций при размещении на нашем хостинге.
   Безопасность оборудования, указанного в договоре, обеспечивается ресурсами концерна Росэнергоатом. Площадка
   охраняется по последним стандартам атомной отрасли.
4. Прозрачность работы. Вы можете посетить площадку в любое время и лично убедиться в работе вашего оборудования.
5. Круглосуточная техническая поддержка. Наши специалисты работают 24/7 и готовы ответить на все ваши вопросы 24 часа,
   7 дней в неделю.

Майнинг центр

Площадка на базе ресурсов Калининской АЭС является частью крупного проекта Концерна Росэнергоатом,
в рамках которого компания планирует строительство дата-центров вблизи атомных станций. Наш опыт в
сфере организации дата центров для майнинга помог положить начало масштабной реализации национального проекта.
Этот Майнинг центр — первый шаг на пути построения сети ЦОД по всей России, поэтому присоединяйтесь к нам,
вместе мы сможем сделать майнинг крупным сектором экономики и внести позитивные изменения в работу с
криптовалютами на государственном уровне.

Пошаговая инструкция для майнинга EthereumClassic в 2020

Среди пользователей Рунета, зарабатывающих деньги на майнинге, Ethereum («Эфириум») является одной из самых популярных криптовалют. Она регулярно находится на топовых позициях в рейтингах, составленных авторитетными сервисами. Поэтому вопрос правил майнинга EthereumClassic («Эфириум Классик») является актуальным как для новичков, так и для опытных специалистов. 

Особенности валюты

Чтобы успешно майнить «Эфириум», необходимо понимать, чем данная криптовалюта отличается от других. А заключаются ее особенности вот в чем:

1. 1. Стабильность площадки.
2. 2. Высокая скорость осуществления денежных переводов.

3. Повышенные требования к безопасности контрактов.

Также к пунктам данного списка следует добавить доступность майнинга такого вида валюты в течение нескольких ближайших лет. 

Как майнить EthereumClassic: основные параметры

В данный момент для майнинга «Эфириум Классик» достаточно видеокарты с объемом памяти 4 Гб. Однако пользователям, работающим с таким оборудованием, стоит задуматься о расширении возможностей устройства. В скором времени DAG-файл классика расширит свои объемы и превысит возможности графического адаптера с такими характеристиками. 

Рекомендуется уже сейчас прибегнуть к использованию последней версии майнинга «Феникс», что позволит сократить минимальный размер свободной видеопамяти. На первое место в риге для получения желаемого результата следует ставить карту на 8Гб, а саму картинку выводить на экран уже через интегрированную графику. Попытки запустить майнинг «Эфириум Классик» на четырёхгиговой карте видеопамяти будут провальными. 

Для майнинга валюты алгоритма лучше использовать красные карты. От применения ускорителей Nvidia лучше отказаться. 

Кошелек и пул

Что касается кошелька, для майнинга «Эфириум Классик» и последующего хранения заработанных средств, лучше выбирать Myethwallet или использовать интернет-хранилище, разработанное специально для EthereumClassic.

Выбирая пул (сообщество криптоэнтузиастов объединивших ресурсы для майнинга монет), необходимо обратить внимание на величину вычислительных мощностей и количество майнеров. Пул со скромными возможностями будет долго искать требуемый блок, что сделает рабочий процесс менее продуктивным. Примерами пулов с подходящими характеристиками можно считать Ethermine и Nanopool. Однако вы всегда можете выбрать и любой другой вариант, опираясь на собственные предпочтения. 

^{* Рекламируемые услуги не являются финансовыми, а носят исключительно консультационный характер}

На правах рекламы

Майнинг. Сборка и настройка фермы. Выбор криптовалюты. Добыча монет.

Длительность:

1 день/4 академических часа.

Обучение проводится с 18:00 до 21:30 с перерывом на кофе-брейк.

Преподаватель:

Керимов Георгий           

Автор, разработчик и преподаватель курса. Эксперт по блокчейн технологиям. Криптоинвестор, организатор частных майнинг-пулов, блокчейн программист и профессиональный трейдер.

Аннотация:

Курс представляет собой практический и технологический тренинг, предназначенный для людей, заинтересованных в детальном изучении экономической составляющей криптовалют. Тренинг направлен на последующее эффективное использование полученных в процессе обучения навыков.

В курсе аккумулирован  накопленный автором практический опыт,  который поможет избежать ошибок в данной области.

В главах курса рассматриваются ключевые аспекты применения криптовалют в бизнесе, демонстрируется влияние Bitcoin на способы торговли.  Рассмотрена технология блокчейн, как новая ступень эволюции экономики, а также конкретные криптовалюты нового поколения, опережающие по техническим характеристикам Bitcoin, их взаимосвязь и влияние друг на друга. Проводится обзор методов управления криптокапиталом и инвестициями на биржах.

Кроме теоретической части, слушатели будут иметь возможность ознакомиться на практике с майнинг оборудованием, наблюдать работу фермы и программ расшифровки блоков. Получат практические навыки в добыче и торговле криптовалютами.

Наши преимущества:

• Мы не рекламируем ICO-однодневки, а даём полезные знания и практический опыт;
• Мы не берём денег за гадания на кофейной гуще и прогнозы по трейдингу, зато учим реальной технологии и способам её применения;
• Мы не учим как найти сиюминутный заработок, зато покажем как играть «в долгую» и приумножить свой капитал независимо от курса;
• Мы покажем как можно создать продукт, упрощающий и улучшающий взаимодействие со всеми уровнями социума;
• Мы научим применять полученные знания с нашего курса, для создания идей, способных изменить мир;
• Мы смотрим в будущее и приглашаем вас присоединиться!

Аудитория:

• Любой желающий разобраться в технологии блокчейн.
• Любой желающий начать зарабатывать на рынке криптовалют.
• Любой желающий получить реальные знания и опыт в сфере майнинга.

Требования к слушателям:

• Знакомство с работой на персональном компьютере на уровне пользователя.
• Общее представление о работе в сети Интернет.
• Общие представления о биржевой торговле.

Предварительная подготовка:

• Blockchain технология. История криптографии. Биткоин и альткоины.
• Крипто сайты, биржи и сервисы. Хеширование. Свой Blockchain на Python.

По завершении обучения Вы научитесь:

• Разбираться в принципах работы криптовалют и блокчейна.
• Программировать свой собственный блокчейн на Python.
• Выбирать криптовалюты и биржи для торговли.
• Торговать криптовалютой.
• Собирать собственное майнинг оборудование.
• Настраивать полный цикл майнинга.

Программа курса:

• Майнинг и всё что с ним связанно.
• Демонстрация: Оборудование для майнинга.
• Разборка и сборка майнинг фермы.
• Демонстрация: Нюансы, различные секреты и упрощения, необходимые для более глубокого изучения и последующего применения на практике. Майнинг, настройка этапов жизненного цикла.
• Практическая лабораторная работа: Работа с программами добычи криптовалют.

Другие курсы по направлению: Обучение Blockchain

• Виды криптовалют и блокчейн-технологий. — Расширенный

• Технология Blockchain. История криптографии. Биткоин и альткоины

• Криптосайты, биржи и сервисы. Хеширование. Свой Blockchain на Python

• Трейдинг. Поддержка и сопротивление. Анализ свечей и графиков

Рекомендуемая схема обучения

Майнинг. Сборка и настройка фермы. Выбор криптовалюты. Добыча монет. текущий курс

Майнинг ради майнинга – Коммерсантъ FM – Коммерсантъ

Северная Корея напомнила миру, что майнинг — это не только производство виртуальных валют, но и добыча полезных ископаемых. Как считают эксперты, в КНДР даже удалось совместить эти занятия: там якобы начали топить углем майнинговые фермы. К чему это может привести, разбиралась Татьяна Гомозова.

КНДР входит в десятку крупнейших экспортеров угля, но из-за санкций в связи с ядерной программой она больше не может продавать его в Китай. Зато может сжигать — для обеспечения майнинговых ферм энергией; американское издание Quartz предположило, что так и происходит. О начале производства криптовалют в Северной Корее сообщили ранее аналитики Recorded Future — эта компания изучает интернет-угрозы при поддержке Google и ЦРУ. По их данным, северокорейская элита использует биткойны для покупок за рубежом через приватные VPN-сети, и делают они это не всегда корректно, что и позволило отследить их активность.

Специалисты по кибербезопасности из FireEye сообщили, что северокорейские хакеры крадут криптовалюту с южнокорейских бирж. Есть также версия, что именно Пхеньян стоит за историей с вирусом WannaCry, который блокировал компьютеры по всему миру, требуя выкуп в биткойнах.

Как ни анекдотично все это звучит, дело серьезнее, чем кажется: использование криптовалют преступниками — общее место, но в случае со странами-изгоями оно означает поражение политики экономических санкций. Обычно тем, кто решится иметь дело с фигурантами черных списков, грозит наказание, но при использовании криптовалют это практически невозможно, говорит директор «Центра цифровой экономики и финансовых инноваций» МГИМО Элина Сидоренко:

«С одной стороны, криптовалюта во многих юрисдикциях вообще находится вне правового поля, поэтому мы даже не можем дать серьезную юридическую оценку тому или иному событию. С другой стороны, мы не имеем возможности проследить за этой транзакцией, потому что сейчас между странами фактически отсутствуют договоренности по поводу того, как будут прослеживаться транснациональные платежи. Система межгосударственного сотрудничества в этой сфере сейчас находится на зачаточном уровне».

Прекратить криптоторговлю с КНДР можно либо начав регулирование рынка, либо отрезав страну от интернета, что технически возможно, пояснил руководитель «Агентства кибербезопасности» Евгений Лифшиц:

«Интернет у себя дома можете выключить вы, а может ваш провайдер. Крупные глобальные провайдеры могут поставить адресное пространство Северной Кореи в «черный лист», то есть, Северная Корея будет видеть только свой интернет — это как в офисе все компьютеры подключены, между собой все могут общаться, но доступа во внешний мир у кого-то может не быть».

Но для этого мировым провайдерам также пришлось бы договориться, а это проблема: у основных игроков — США, России и Китая — собственный подход как к северокорейской проблеме, так и к криптовалютной. Америка обдумывает возможность регулирования торговли коинами, Китай, наоборот, запретил работу криптобирж. Россия тоже готовит законодательство, но у нее свои интересы: как заявил в середине сентября глава комитета Госдумы по финансовому рынку Анатолий Аксаков, криптовалюты вполне можно было бы использовать для обхода санкции при финансировании проектов в том числе в Крыму. Судя по опыту КНДР, это, вероятно, сработает.

Ожидается, что российский законопроект о криптовалютах будет готов в октябре: он будет регулировать вопросы обмена валют, возможную регистрацию майнеров и проведение ICO.

Откровения майнера: фермы, криптовалюты, рентабельность

Реальная история казахстанца о майнинге, необходимом оборудовании и окупаемости.

Алтынбек, который попросил не называть свою фамилию, в отличие от теоретиков, которые заполонили СМИ — реальный майнер. Человек, который «съел собаку» в этом деле, человек, который владеет уникальной реальной статистикой и готов поделиться информацией о прибыльности майнинга с Profit.kz.

— Алтынбек, начнем с простого вопроса. Поговорим о погоде?

— Погода на майнера очень сильно влияет. Потому что большинство майнеров охлаждают фермы посредством принудительного охлаждения. И для максимального результата открывают окна — если ферма стоит в квартире. Или на балконе, где ставится вентилятор, который выдувает этот горячий воздух, ведь ферма выделяет много тепла — средняя температура видеокарты в майнинге где-то 65 градусов. Некоторые карты греются гораздо больше — до 80 градусов. Это нормально. Поэтому, чем холоднее карты — тем лучше: выше производительность, стабильность, соответственно. Таким образом на нас погода и влияет — чем прохладнее на улице, тем лучше для майнера.

— В предварительной беседе ты упоминал, что майнеры скупили все вентиляторы в Казахстане. Это шутка?

— В Казахстане ни одной торговой сети нет мощных и хороших вентиляторов — они просто исчезли. Возможно, в этом виноваты и майнеры.

— Алтынбек, ну про погоду мы поговорили, разогрелись. Как ты пришел к майнингу, как окунулся в эту пучину?

— На днях был год, как я этим занимаюсь. А началось все с того, что ко мне пришел знакомый, на тот момент он только закончил школу. И он предложил мне заняться майнингом. Меня это заинтересовало, начал «курить» эту тему, смотреть в Youtube. Изучал тему майнинга и на специализированных сайтах. Стало очень интересно, решил попробовать. У меня на тот момент было около 5 тысяч долларов, купил на эти деньги оборудование и собрал 3 фермы.

— По 6 видеокарт?

— Нет, не по 6. На тот момент не было хороших видеокарт в наличии, я купил — и это может быть была моя ошибка (а может и не ошибка, ведь некоторые майнеры до сих пор любят эти карты), — есть такая модель у AMD — RX390. У них есть огромный минус — потребляют много энергии и сильно греются.

Запустил я ферму, процесс пошел. Тут нужно отметить, что год назад майнить было не так выгодно, как сейчас. То есть, если честно, я рассчитывал окупиться за год — и это хорошая прибыль — при вложении 5 тысяч ты «вытаскиваешь» свои инвестиции. Со временем я все больше погружался в эту тему, в конечном счете, в ноябре прошлого года я докупил еще карт, начал наращивать мощность. Докупил карт еще и в марте. В конечном счете, я вложил 10 тысяч долларов. У меня получилось 5 ферм: есть фермы по 4, по 5 карт, я их «раскидал» по возможности. Всего у меня получилось 22 карты. Это средненько, не так много, но доходность неплохая. К апрелю я полностью окупил свои вложения. Кстати, апрель, май и июнь были очень хорошими для майнинга — криптовалюты активно росли, тогда прибыльность стала бешеная, большое количество майнеров подключились к работе как раз в эти месяцы — в конце мая, в июне. Если бы сейчас (начало августа — прим. редакции) сохранялась такая прибыльность, то инвестиции окупались бы за пару месяцев.

— А каков средний срок службы такой фермы? 2–3 года? Ведь, насколько я понимаю, карты работают на износ…

— Да, на износ. Я покупал топовые карты, они идут с трехгодичной гарантией. И, естественно, когда у меня ушли по гарантии 2 карты, то есть, они вообще сгорели — это из 22 карт хорошо — процент отказов небольшой. Но производители «просекли» эту тему…

— И стали уменьшать гарантийные сроки для изделий?

— Да, и еще они выпустили специальные майнинговые модели — на базе 1060 — это p106 — тут 6 Гб ОЗУ, и еще эта карта отличается тем, что у нее нет портов для подключения мониторов.

Что касается гарантии — то майнинг подразумевает работу видеокарты в режиме 24/7, и они работают на полную мощность. Поэтому, во-первых, производители ограничили гарантийный срок на некоторые модели. И стали делать майнинг-версии карт, о которых я уже сказал выше. А гарантийный срок был ограничен до 3 месяцев. Я считаю, что это нормально, производители же не идиоты.

— Получается, что если количество видеокарт, которые выходят из строя, увеличится, это сведет на нет всю прибыльность майнинга?

— Из строя они не выходят, тут особенность такая, на моем опыте — если карта проработала в течение гарантийного срока (3 месяца — прим. редакции), то с ней ничего не произойдет, она и дальше работает. В противном случае, она превращается в «кирпич», перегорает, — ну, например, от скачка напряжения. Либо у них перегорают кулеры, что приводит к снижению эффективности охлаждения. Опять таки, за этим нужно следить: профилактическая чистка, продув — периодически этим нужно заниматься. Некоторые снимают кулеры, меняют термопасты. Есть те, кто сильно не заморачивается и просто сдувают с них пыль.

— Насколько понимаю, это не основная твоя деятельность — скорее хобби. Ты знаешь майнеров из Казахстана, для которых это единственный источник дохода?

— У нас есть чат, и среди тех, кто в нем участвует, есть такие люди — те, кто этим живет. Но лично я с ними не знаком. Типичная картина среди майнеров такая — есть основная работа, а майнинг — это хобби, приработок, причем, неплохой приработок — в некоторых случаях говорят, что я, мол, майню раз в 5 больше своей основной зарплаты.

— Интересно. А сколько вообще в Казахстане майнеров? Сотни, тысячи?

— На данный момент — несколько сотен есть. У нас есть чат, о котором я говорил, в нем участвуют 150-160 человек. Но кто-то приходит, кто-то уходит. Я думаю, по Казахстану 2-3 сотни, наверное, наберется. На самом деле, это не так много.

— Представим себе такую ситуацию — я захотел майнить. Что мне нужно сделать? Может, как-то пошагово… Нужны какие-то специальные знания?

— Хотя бы простейшие навыки по сборке ПК, быть не полнейшим чайником. Хотя сейчас в майнинге столько чайников… Иной раз такие вопросы задают, думаешь: человек, зачем ты сюда пришел, но это не твое. Есть базовые знания, но если ты умеешь собирать компьютер — это плюс, ведь, по сути — ферма — это комп. Единственное, что там особенного — много видеокарт добавляешь. И вся разница. То есть, системный блок просто «засунут» в коробку, на борту одна видеокарта. А тут смысл в том, что это системный блок, просто он открытый, что лучше для обдува. Есть и корпуса майнинговые — заводские модели — они уже со своей вентиляцией продуманной идут, в закрытом корпусе, установлены хорошие кулеры. То есть, смысл в том, чтобы был хороший теплоотвод.

— Получается, что университетов не нужно заканчивать?

             — Главное, чтобы руки росли из нужного места.

— Ты затронул тему специальных решений. Насколько я понимаю, в Китае есть производители, которые специализируются исключительно на фермах. Что выгоднее — собрать собственную ферму или купить готовую?

— Склоняюсь к тому, что выгоднее самому собрать. По крайней мере, мне, так как я занимаюсь продажей комплектующих. Но я не особо знаю стоимость подобных решений — не интересовался. Но логика простая — тут и наценка за сборку, и логистика — по-моему, все-таки выгоднее самому.

— А какие ты сейчас майнишь криптомонеты?

— Самые популярные сегодня — «эфир», «эфир классик», zcash и т.д. Причем, можно делать в дуале — разные комбинации, хотя их и не много. Но самый прибыльный сейчас — «эфир» и siacoin.

— А биткоин, получается, не так прибылен?

— А биткоин видеокартами не майнят. Там специальное оборудование — «Асики» — сейчас очень популярные, очень востребованные. Есть майнеры, которые майнят в промышленных масштабах, пусть и не так как в России — там вообще есть «шахты» большой мощности. Другой вопрос в доступности этих решений.

— Такие фермы стоят дорого?

— Не то, чтобы дорого — их просто нет — на нашем рынке новинки появляются с большим опозданием. И в отличие от видеокарт, такие системы могут с течением времени стать абсолютно бесполезными — когда они перестанут быть такими прибыльными, с ними ничего не сделаешь, — просто выкинуть и все. В то время как многие майнеры видеокартами тешат себя мыслями, что если вдруг «лавочка» закроется, то можно распродать это оборудование — можно продать материнскую плату, процессор, ОЗУ, питание, видеокарту, если она живая и еще «дышит». По какой-то остаточной стоимости все это можно «слить». Под тот же домашний комп.

— Кстати, о лавочке. Нет такого ощущения, что это пузырь? И что скоро все закончится?

— Мне кажется, наоборот, все только начинается. То есть, криптовалюты только зашли в нашу жизнь — это только начало. Идет формирование чего-то, но еще непонятно чего. В любом случае, со временем технологии блокчейна будут применяться повсеместно, единственное, это будет не в том виде, в котором есть сейчас. Основная же проблема пампов и дампов, которые происходят на криптобиржах — то, что это никак не регулируется. То есть, происходит то, что было в начале прошлого столетия на биржах в Америке. Почему? Там также люди пампили.

— Только называлось это иначе…

— Но по сути — это одно и то же. Сейчас этот процесс никак не регулируется, поэтому есть большой риск вложить деньги в криптовалюты и потерять их. За счет того, что ты неудачно закупился, например. А недавно произошел случай с биржой BTC-e, у меня там тоже были небольшие сбережения. Получается, они исчезли…

— То есть, их уже не вернешь?

— Надеемся, но получается, это зависит от того, заработает биржа или нет. Они пишут, я читал комментарий в Твиттере, что вернут все до копейки. Пишут, что да, у них проблемы с ФБР какие-то, обвинения. С другой стороны практика показывает, что они работают с 2011 года, у них уже бывали трудности — и взламывали их, но, вроде как, они возвращали все деньги.

— И все-таки. Если заняться этим серьезно, вложить существенные суммы. Сколько можно на этом зарабатывать? Сотни, тысячи, десятки тысяч долларов в месяц?

— Зависит от того, сколько вы вложили. И в какое оборудование. Если в биткоине, например, майнить, то там — да, прибыли немалые. Но оборудование дорого стоит. В среднем я считал для себя, что окупаемость в течение года — это нормально. Это все можно посчитать на калькуляторе. Назовите проект, в который можно вложить деньги, чтобы они через год к тебе вернулись, да еще и прибыль принесли такую?

Вот даже сейчас — спад, но меня доходность устраивает — где-то в районе 1,5 доллара с карты в сутки. Упадет до доллара — ничего страшного. По крайней мере, для меня. А есть люди, которые заняли деньги, на них купили фермы, есть даже те, кто кредиты берет — для них, конечно, это катастрофа. Сейчас, кстати, много говорят о том, что майнинг умер — это как раз те люди, которые взяли деньги в долг, купили фермы, сейчас идет просадка по прибыльности и они попадают в затруднительное положение…

— Вот пример, отчасти доказывающий твои размышления — на Olx.kz я насчитал 28 объявлений о продаже ферм…

— Я считаю, что это нормальное явление — естественный отбор — кто-то не потянул, кто-то отсеялся по другой причине. Знаю также кучу людей, которые скупают карты…

— На вторичном рынке? Подешевле?

— Кто-то да, но, на самом деле, подешевле никто не хочет продавать, при том, что появилось много объявлений, но цены не сказать, что хорошие. Они хотят вернуть те же деньги, что затратили.

— Получается, что майнеры взвинтили цены на карты — они стали совершенно неприлично стоить. Алтынбек, а сколько нужно потратить на ферму из 6 видеокарт?

— Скажу в долларах — в среднем где-то 2,5-3 тысячи долларов. И это если самому заниматься. А если купить готовую — то чуть-чуть дороже, долларов на 500.

— Как ты видишь майнинг в перспективе через 5-10 лет. Он вообще будет существовать?

— На самом деле, нет. В перспективе — он не будет существовать. Точнее, он будет существовать, но в какой-то другой форме. Майнинг видеокартами, я рассчитываю, сохраниться еще 2-3 года. Если что-то изменится, я буду готов переключиться, буду на волне, тема интересная, за ней будущее — за криптовалютами.

— А в чем сам хранишь деньги?

— Часть в криптовалютах, часть в долларах. Вкладываю деньги в перспективные монетки. Единственный момент, что сейчас непонятно что происходит с биржами — оказывается, их можно нагло взять и закрыть, поэтому нужно найти мультивалютный кошелек, сидеть, ждать роста. Практика показывает, что тот же эфир полтора года назад стоил центы, а полтора месяца назад — 400 долларов. Даже сейчас его можно продать за 220 долларов. А если ты купил его за центы — это прибыль сотни тысяч процентов. Ну, а если о хранении — то в долларах. Фиатные доллары — живые деньги.

— И экономика. Давай поговорим на языке цифр.

— Непосредственно за электричество — а это основная статья расходов в майнинге — у меня уходит на 22 карты около 160-170 долларов месяц. Притом, что доходность на данный момент около 1000 долларов. То есть, чистой прибыли — около 800 долларов. Так что майнить — это выгодно.

— Мог бы дать совет начинающему майнеру?

— Советовал бы подумать, сможет ли он этим заниматься, взвесить за и против. Ни в коем случае не «лезть» в кредит, не брать деньги взаймы. И немного дружить с головой, уметь все делать, понимать, ведь есть риски все потерять.

Как стать специалистом по интеллектуальному анализу данных

Специалист по интеллектуальному анализу данных находит скрытую информацию в огромных хранилищах данных, определяет ценность и значение этой информации и понимает, как она связана с организацией. Специалисты по интеллектуальному анализу данных используют статистическое программное обеспечение для анализа данных и разработки бизнес-решений. Таким образом, специалисты по интеллектуальному анализу данных должны обладать как технологическими навыками, особенно программированием программного обеспечения, так и бизнес-аналитикой.

Объявление

Discoverdatascience.org — это сайт с рекламной поддержкой. Если щелкнуть это поле, вы увидите программы, связанные с вашим поиском, из школ, которые нам компенсируют. Эта компенсация не влияет на рейтинг наших школ, справочники по ресурсам или другую информацию, опубликованную на этом сайте. Понятно!

Рекомендуемые школы

Четыре шага к запуску успешного специалиста по интеллектуальному анализу данных Карьера:

Шаг 1. Получите степень бакалавра

Специалистам по интеллектуальному анализу данных необходим серьезный опыт в области науки о данных, а также в области делового администрирования.Соответствующие степени бакалавриата включают информатику, науку о данных, информационные системы, статистику и бизнес-администрирование или любые связанные области. Вам нужно будет понять, как использовать статистические методы для анализа данных, и вы захотите уметь разрабатывать прогнозные модели. Специалисты по интеллектуальному анализу данных должны уметь применять анализ данных к реальным бизнес-задачам, и поэтому курсовая работа по развитию бизнес-аналитики является отличной подготовкой.

Шаг 2. Получите работу аналитика данных

Мир науки о данных предлагает множество возможностей для достижения более продвинутых позиций.Если возможно, вы захотите устроиться на работу начального уровня, еще учась в колледже, особенно в сфере информационных технологий. После окончания колледжа ищите позиции аналитика данных. Это позволит вам еще больше отточить свои технические навыки и развить всестороннее понимание процесса извлечения, преобразования и загрузки данных. Вы также захотите хорошо разбираться в дизайне баз данных.

Шаг 3. Получите ученую степень в области науки о данных

Хотя не все университеты предлагают специальные курсы по науке о данных, в настоящее время существует множество передовых программ магистратуры и докторантуры в области науки о данных.Получение ученой степени, вероятно, положительно повлияет на вашу зарплату, а также позволит вам оставаться в авангарде новых технологий. Независимо от степени, которую вы имеете, вам нужно будет продолжать посещать курсы по развитию науки о данных на протяжении всей вашей карьеры.

Шаг 4. Получите работу в качестве специалиста по интеллектуальному анализу данных

Вы можете найти работу в качестве специалиста по интеллектуальному анализу данных во многих различных отраслях. Вы можете начать свою карьеру в качестве специалиста по интеллектуальному анализу данных в компании, которая предоставляет возможности внести свой вклад в команду, работающую на переднем крае науки о данных.Корпорации по разработке программного обеспечения и производители компьютеров являются примерами отраслей, в которых вы, вероятно, найдете такую ​​возможность.

Кто такой специалист по интеллектуальному анализу данных?

Специалист по интеллектуальному анализу данных должен находить закономерности и взаимосвязи в больших объемах данных, чтобы делать прогнозы о будущем и давать рекомендации бизнесу по стратегии. Специалист по интеллектуальному анализу данных может превратить полученную информацию в полезные идеи. Эти идеи могут быть использованы для ряда целей: минимизация рисков и затрат, увеличение доходов, открытие новых рынков и лучшее понимание поведения потребителей для проведения специализированных маркетинговых кампаний, и это лишь некоторые из них.Специалист по интеллектуальному анализу данных знает, какие вопросы следует задавать данным, и понимает разницу между корреляцией и причинно-следственной связью. Специалист по интеллектуальному анализу данных также должен уметь выявлять выбросы и аномалии в данных.

Чем занимается специалист по интеллектуальному анализу данных?

Специалисты по интеллектуальному анализу данных выполняют ряд задач внутри организации. Специалист по интеллектуальному анализу данных использует программы анализа данных для исследования, анализа данных, моделирования взаимосвязей, а затем сообщает эти результаты клиенту с помощью методов визуализации данных, таких как графики, гистограммы, диаграммы рассеяния и т. Д.

Специалисты по интеллектуальному анализу данных работают с тремя типами данных: транзакционными, неоперационными и метаданными. Транзакционные данные — это данные, которые создаются ежедневно, например, при продажах, или данные, создаваемые при посещениях клиентов, а также о запасах и эксплуатационных расходах. Неоперационные данные включают в себя данные, производимые отраслью, которые могут быть получены для понимания конкретной компании и часто являются прогнозируемыми. Метаданные относятся к структуре базы данных, в которой хранятся эти другие данные. Специалисты по интеллектуальному анализу данных должны хорошо разбираться в различных способах использования и преимуществах каждого из этих источников.

Описание должности специалиста по интеллектуальному анализу данных

• Хранение и управление данными в многомерных базах данных
• Сбор данных и анализ тенденций, закономерностей, сводок и значений
• Определение причин прошлых успехов или неудач бизнеса с помощью анализа данных
• Использование статистических методов и программного обеспечения для создания алгоритмов и прогнозные модели
• Создание визуализаций данных для отчетности перед акционерами в форме отчетов или презентаций
• Прогнозирование будущих тенденций в организации и в отрасли в целом
• Создание практических бизнес-идей, таких как стратегические рекомендации
• Выявление новых рынков и способы повышения производительности или другие улучшения
• Обучить внутренний персонал техническим процессам и предоставить наставничество персоналу

Навыки, необходимые для того, чтобы стать специалистом по интеллектуальному анализу данных

Специалист по интеллектуальному анализу данных нуждается в уникальном сочетании технологических, деловых и межличностных навыков.Технические навыки, которыми должен овладеть специалист по интеллектуальному анализу данных, включают следующее:

• Знакомство с инструментами анализа данных, особенно с SQL, NoSQL, SAS и Hadoop
• Сильные навыки с языками программирования Java, Python и Perl
• Опыт работы с операционными системами, особенно с LINUX

Чтобы использовать шаблоны, которые специалист по интеллектуальному анализу данных находит в данных организации, он или она должны иметь хорошее деловое чутье. Анализ данных — ничто без четкого представления о модели бизнеса и целях на будущее.Таким образом, специалисты по интеллектуальному анализу данных должны понимать цели своей организации, а также знать отраслевые тенденции и передовой опыт.

Специалист по интеллектуальному анализу данных должен уметь переводить технические выводы в презентации, понятные коллегам-нетехническим специалистам. Следовательно, специалист по интеллектуальному анализу данных должен обладать сильными навыками публичных выступлений и способностью сообщать результаты внутренним и внешним акционерам.

Заработная плата специалиста по интеллектуальному анализу данных

По payscale.com (2021) «Специалист по интеллектуальному анализу данных получает среднюю зарплату 62 225 долларов в год». Обычно люди переходят на другую работу в течение 20 лет, хотя зарплата увеличивается с опытом. Самые высокооплачиваемые специалисты по интеллектуальному анализу данных обладают хорошими навыками в SAS и SQL.

Перспективы специалиста по интеллектуальному анализу данных

Ожидается, что спрос на специалистов по интеллектуальному анализу данных существенно вырастет — на 20% в следующие 5 лет. Эта тенденция, вероятно, сохранится, поскольку все больше и больше компаний в самых разных областях обращаются к данным для увеличения продаж и прибыли, снижения неэффективности и конкуренции в более технологически развитом обществе.Специалист по интеллектуальному анализу данных является важным членом команды специалистов по анализу данных, и поэтому эта должность, вероятно, будет цениться гораздо больше в ближайшие годы в компаниях любого размера.

Термин «интеллектуальный анализ данных» был придуман в 1990-х годах, хотя практика просмотра данных для принятия решений использовалась гораздо дольше. Однако сочетание статистики, искусственного интеллекта, машинного обучения и способности хранить огромные объемы данных значительно продвинуло изучение науки о данных.Специалисты по интеллектуальному анализу данных теперь могут выполнять поиск в чрезвычайно сложных наборах данных, которые затем могут производить релевантную информацию, которая в противном случае была бы скрыта. Организации в области здравоохранения, финансов, уголовного правосудия, образования, розничной торговли, производителей, телекоммуникаций и страхования — все теперь находят способы оптимизировать свою практику посредством анализа данных.

Определение интеллектуального анализа данных

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных — это процесс, используемый компаниями для превращения необработанных данных в полезную информацию.Используя программное обеспечение для поиска закономерностей в больших пакетах данных, предприятия могут больше узнать о своих клиентах, чтобы разработать более эффективные маркетинговые стратегии, увеличить продажи и снизить затраты. Интеллектуальный анализ данных зависит от эффективного сбора, хранения и компьютерной обработки данных.

Процессы интеллектуального анализа данных используются для создания моделей машинного обучения, которые используются в приложениях, включая технологии поисковых систем и программы рекомендаций веб-сайтов.

Как работает интеллектуальный анализ данных

Интеллектуальный анализ данных включает изучение и анализ больших блоков информации для выявления значимых закономерностей и тенденций.Его можно использовать по-разному, например, для маркетинга баз данных, управления кредитными рисками, обнаружения мошенничества, фильтрации спама по электронной почте или даже для определения настроений или мнения пользователей.

Процесс интеллектуального анализа данных разбивается на пять этапов. Во-первых, организации собирают данные и загружают их в свои хранилища данных. Затем они хранят данные и управляют ими либо на собственных серверах, либо в облаке. Бизнес-аналитики, команды менеджеров и специалисты по информационным технологиям получают доступ к данным и определяют, как они хотят их организовать.Затем прикладное программное обеспечение сортирует данные на основе результатов пользователя, и, наконец, конечный пользователь представляет данные в удобном для обмена формате, таком как график или таблица.

Программное обеспечение для хранения данных и майнинга

Программы интеллектуального анализа данных анализируют взаимосвязи и закономерности в данных на основе запросов пользователей. Например, компания может использовать программное обеспечение интеллектуального анализа данных для создания классов информации. Для иллюстрации представьте, что ресторан хочет использовать интеллектуальный анализ данных, чтобы определить, когда следует предлагать определенные специальные предложения.Он просматривает собранную информацию и создает классы в зависимости от того, когда клиенты посещают и что они заказывают.

В других случаях специалисты по добыче данных находят кластеры информации на основе логических взаимосвязей или смотрят на ассоциации и последовательные шаблоны, чтобы сделать выводы о тенденциях в поведении потребителей.

Хранение — важный аспект интеллектуального анализа данных. Складирование — это когда компании централизуют свои данные в одной базе данных или программе. С помощью хранилища данных организация может выделять сегменты данных для анализа и использования конкретными пользователями.

Однако в других случаях аналитики могут начать с нужных данных и создать хранилище данных на основе этих спецификаций. Независимо от того, как предприятия и другие организации организуют свои данные, они используют их для поддержки процессов принятия решений руководством.

Пример интеллектуального анализа данных

Продуктовые магазины — известные пользователи методов интеллектуального анализа данных. Многие супермаркеты предлагают клиентам бесплатные карты лояльности, которые дают им доступ к сниженным ценам, недоступным для лиц, не являющихся членами.Карты позволяют магазинам легко отслеживать, кто что покупает, когда и по какой цене. После анализа данных магазины могут затем использовать эти данные, чтобы предлагать покупателям купоны, ориентированные на их покупательские привычки, и решать, когда выставлять товары на продажу, а когда продавать их по полной цене.

Интеллектуальный анализ данных может вызывать беспокойство, когда компания использует только отобранную информацию, которая не является репрезентативной для всей группы выборки, для доказательства определенной гипотезы.

Ключевые выводы

• Интеллектуальный анализ данных — это процесс анализа большого количества информации для выявления тенденций и закономерностей.
• Data Mining может использоваться корпорациями для всего, от изучения того, что клиенты заинтересованы или хотят купить, до обнаружения мошенничества и фильтрации спама.
• Программы интеллектуального анализа данных разбивают шаблоны и связи в данных на основе того, какую информацию запрашивают или предоставляют пользователи.

Что такое интеллектуальный анализ данных? Руководство по инструментам и методам

Интеллектуальный анализ данных — это процесс понимания данных путем очистки необработанных данных, поиска шаблонов, создания моделей и тестирования этих моделей.Он включает в себя статистику, машинное обучение и системы баз данных. Интеллектуальный анализ данных часто включает несколько проектов данных, поэтому его легко спутать с аналитикой, управлением данными и другими процессами обработки данных. Это руководство определит интеллектуальный анализ данных, расскажет о его преимуществах и проблемах и рассмотрит принцип работы интеллектуального анализа данных.

Интеллектуальный анализ данных имеет долгую историю. Он появился вместе с вычислениями в 1960–1980-х годах. Исторически сложилось так, что интеллектуальный анализ данных был интенсивным процессом ручного кодирования — и он по-прежнему требует навыков кодирования и знающих специалистов для очистки, обработки и интерпретации результатов интеллектуального анализа данных сегодня.Специалистам по данным необходимы статистические знания и некоторые знания языков программирования для точного выполнения методов интеллектуального анализа данных. Например, вот несколько примеров того, как компании использовали R для ответа на свои вопросы о данных. Однако некоторые ручные процессы теперь можно автоматизировать с помощью повторяемых потоков, систем машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI).

Интеллектуальный анализ данных — это не совсем анализ данных

Как уже говорилось, интеллектуальный анализ данных можно спутать с другими проектами обработки данных.Процесс интеллектуального анализа данных включает такие проекты, как очистка данных и исследовательский анализ, но это не только эти методы. Специалисты по интеллектуальному анализу данных очищают и подготавливают данные, создают модели, проверяют эти модели на соответствие гипотезам и публикуют эти модели для проектов аналитики или бизнес-аналитики. Другими словами, аналитика и очистка данных — это части интеллектуального анализа данных, но они — только части целого.

Преимущества интеллектуального анализа данных

Интеллектуальный анализ данных наиболее эффективен при стратегическом развертывании для достижения бизнес-целей, ответов на вопросы бизнеса или исследования или в качестве части решения проблемы.Интеллектуальный анализ данных помогает делать точные прогнозы, распознавать закономерности и выбросы и часто используется для прогнозирования. Кроме того, интеллектуальный анализ данных помогает организациям выявлять пробелы и ошибки в процессах, например узкие места в цепочках поставок или неправильный ввод данных.

Как работает интеллектуальный анализ данных

Первым шагом в интеллектуальном анализе данных почти всегда является сбор данных. Современные организации могут собирать записи, журналы, данные о посетителях веб-сайтов, данные приложений, данные о продажах и многое другое каждый день. Сбор и отображение данных — хороший первый шаг к пониманию границ того, что можно сделать с данными и задать их.

Межотраслевой стандартный процесс интеллектуального анализа данных (CRISP-DM) — отличное руководство для начала процесса интеллектуального анализа данных. Этот стандарт был создан несколько десятилетий назад и до сих пор остается популярной парадигмой для начинающих организаций.

6 этапов CRISP-DM

CRISP-DM включает шестиэтапный рабочий процесс. Он был разработан, чтобы быть гибким; Группам данных разрешается и рекомендуется при необходимости вернуться к предыдущему этапу. Модель также предоставляет возможности для программных платформ, которые помогают выполнять или дополнять некоторые из этих задач.

1. Деловое понимание

Проекты комплексного интеллектуального анализа данных начинаются с определения целей и масштабов проекта. Заинтересованные стороны зададут вопрос или укажут проблему, на которую интеллектуальный анализ данных может дать ответ или решить.

2. Понимание данных

Как только бизнес-проблема осознана, пора собрать данные, относящиеся к вопросу, и прочувствовать набор данных. Эти данные часто поступают из нескольких источников, включая структурированные и неструктурированные данные.Этот этап может включать в себя некоторый исследовательский анализ для выявления некоторых предварительных закономерностей. В конце этого этапа группа интеллектуального анализа данных выбрала подмножество данных для анализа и моделирования.

3. Подготовка данных

Этот этап начинается с более интенсивной работы. Подготовка данных включает подготовку окончательного набора данных, который включает все соответствующие данные, необходимые для ответа на бизнес-вопрос. Заинтересованные стороны определят параметры и переменные для изучения и подготовят окончательный набор данных для создания модели.

4. Моделирование

На этом этапе вы выберете подходящие методы моделирования для заданных данных. Эти методы могут включать кластеризацию, прогнозные модели, классификацию, оценку или их комбинацию. Front Health использовала статистическое моделирование и прогнозную аналитику, чтобы решить, следует ли распространять программы здравоохранения на другие группы населения. Возможно, вам придется вернуться к этапу подготовки данных, если вы выберете метод моделирования, который требует выбора других переменных или подготовки некоторых других источников.

5. Оценка

После создания моделей вам необходимо протестировать их и измерить их успешность при ответе на вопрос, поставленный на первом этапе. Модель может отвечать на аспекты вещей, которые не учитываются, и вам может потребоваться отредактировать модель или отредактировать вопрос. Этот этап предназначен для того, чтобы вы могли оценить прогресс на данный момент и убедиться, что он находится на правильном пути для достижения бизнес-целей. В противном случае может возникнуть необходимость вернуться к предыдущим шагам, прежде чем проект будет готов к фазе развертывания.

6. Развертывание

Наконец, когда модель станет точной и надежной, пора применить ее в реальном мире. Развертывание может происходить внутри организации, передаваться клиентам или использоваться для создания отчета для заинтересованных сторон, подтверждающего его надежность. Работа не заканчивается, когда завершается последняя строка кода; развертывание требует тщательного обдумывания, плана развертывания и способа убедиться, что нужные люди должным образом проинформированы. Команда интеллектуального анализа данных отвечает за понимание проекта аудиторией.

Типы методов интеллектуального анализа данных

Интеллектуальный анализ данных включает в себя несколько методов для ответа на бизнес-вопрос или помощи в решении проблемы. Этот раздел представляет собой всего лишь введение в два метода интеллектуального анализа данных и в настоящее время не является исчерпывающим.

Классификация

Самый распространенный метод — классификация. Для этого определите целевую переменную, а затем разделите ее на категории с соответствующим уровнем детализации. Например, переменная «уровень занятости» может быть разделена на «начальный уровень», «младший сотрудник» и «старший».С другими полями, такими как возраст и уровень образования, вы можете обучить свою модель данных предсказывать, какой уровень профессии у человека, скорее всего, будет. Вы можете добавить запись о недавнем 22-летнем выпускнике, и модель данных может автоматически отнести этого человека к должности «начального уровня». Страховые или финансовые учреждения, такие как PEMCO Insurance, использовали классификацию для обучения своих алгоритмов для выявления мошенничества и отслеживания претензий.

Кластеризация

Кластеризация — еще один распространенный метод, группировка записей, наблюдений или случаев по сходству.Не будет целевой переменной, как в классификации. Вместо этого кластеризация означает просто разделение набора данных на подгруппы. Этот метод может включать группировку записей пользователей по географическому региону или возрастной группе. Обычно кластеризация данных в подгруппы является подготовкой к анализу. Подгруппы становятся исходными данными для другой техники.

Как избежать ошибок интеллектуального анализа данных

Интеллектуальный анализ данных — это мощный и полезный процесс исследования данных для прогнозирования закономерностей или результатов.К сожалению, неправильно выполнить интеллектуальный анализ данных. Вам не следует использовать интеллектуальный анализ данных, если ваши руководители не обладают аналитическими или статистическими знаниями для наблюдения за программным обеспечением. Неточные методы добычи полезных ископаемых могут привести к созданию неверных моделей, что приведет к неточностям. Кроме того, если команда использует личную информацию в деятельности по интеллектуальному анализу данных, они должны убедиться, что соблюдают нормативные требования и стандарты управления.

Кто занимается интеллектуальным анализом данных в организации?

Специализация интеллектуального анализа данных чаще всего является функцией или возможностью специалистов по данным или аналитиков данных.Для интеллектуального анализа данных обычно требуются крупные проекты с далеко идущим, кросс-функциональным управлением проектами, и он может переходить в группы аналитиков или бизнес-аналитиков. Некоторые организации обращаются к специалистам по интеллектуальному анализу данных для создания сценариев машинного обучения или искусственного интеллекта, поэтому их знание и умение часто являются ключевой компетенцией. В исследовательских организациях или в академических кругах специалистов по интеллектуальному анализу данных обычно называют специалистами по обработке данных или аналитиками, и они могут существовать либо как часть одной лаборатории, либо как часть сервисного центра или группы центров передового опыта для многих лабораторий.

Интеллектуальный анализ данных и

рэнд

Наши клиенты, партнеры и исследователи использовали интеллектуальный анализ данных и R для инноваций и повышения производительности. Например, Wells Fargo нужно было очистить пользовательские данные от 70 миллионов клиентов, чтобы получить четкое представление. Их команда по обработке данных смогла использовать Tableau и R, чтобы максимизировать свои вычислительные мощности и выполнять крупные проекты намного быстрее, чем с помощью традиционных инструментов. Современные платформы позволяют пользователям углубляться в интеллектуальный анализ данных, не перегружая группы обработки данных.

Узнайте больше об использовании R в проектах интеллектуального анализа данных.

Что такое интеллектуальный анализ данных? | SAS

Описательное моделирование : Он выявляет общие сходства или группировки в исторических данных, чтобы определить причины успеха или неудачи, например, категоризация клиентов по предпочтениям продукта или настроениям. Примеры методик включают:

Предиктивное моделирование : Это моделирование идет глубже, чтобы классифицировать события в будущем или оценить неизвестные результаты — например, используя кредитный скоринг для определения вероятности возврата кредита отдельным лицом. Прогнозное моделирование также помогает выявить такие вещи, как отток клиентов, реакция кампании или невыполнение обязательств по кредитам. Примеры методик включают:

Предписывающее моделирование : С ростом количества неструктурированных данных из Интернета, полей комментариев, книг, электронной почты, PDF-файлов, аудио и других текстовых источников, использование интеллектуального анализа текста как смежной дисциплины интеллектуального анализа данных также значительно выросло. Вам нужна возможность успешно анализировать, фильтровать и преобразовывать неструктурированные данные, чтобы включать их в прогнозные модели для повышения точности прогнозирования.

В конце концов, вам не следует рассматривать интеллектуальный анализ данных как отдельный, автономный объект, потому что предварительная обработка (подготовка данных, исследование данных) и пост-обработка (проверка модели, оценка, мониторинг производительности модели) одинаково важны.Предписывающее моделирование рассматривает внутренние и внешние переменные и ограничения, чтобы рекомендовать один или несколько вариантов действий — например, определение лучшего маркетингового предложения для отправки каждому покупателю. Примеры методик включают:

Интеллектуальный анализ данных, определение, примеры и приложения

ЧТО ТАКОЕ МАЙНИНГ ДАННЫХ?

Интеллектуальный анализ данных — это автоматический или полуавтоматический технический процесс, который анализирует большие объемы разрозненной информации, чтобы понять ее и превратить в знания. Он ищет аномалии, закономерности или корреляции между миллионами записей для прогнозирования результатов, , по данным института SAS, мирового лидера в области бизнес-аналитики.

Тем временем информация продолжает расти и расти.Исследование больших данных 2017 года показывает, что 90% мировых данных относятся к периоду после 2014 года, а их объем удваивается каждые 1,2 года. В этом контексте интеллектуальный анализ данных является стратегической практикой, которую считают важной почти 80% организаций, применяющих бизнес-аналитику, согласно Forbes.

Благодаря совместным действиям аналитики и интеллектуального анализа данных, объединяет статистику, искусственный интеллект и автоматическое обучение, компании могут создавать модели для обнаружения связей между миллионами записей.Некоторые из возможностей интеллектуального анализа данных включают:

• Для очистки данных от шума и повторов.
• Извлеките соответствующую информацию и используйте ее для оценки возможных результатов.
• Принимайте лучшие и быстрые бизнес-решения.

ПРИМЕРЫ ПРИЛОЖЕНИЙ ДЛЯ ДОБЫЧИ ДАННЫХ

Прогностическая способность интеллектуального анализа данных изменила структуру бизнес-стратегий. Теперь вы можете понять настоящее, чтобы предвидеть будущее. Это около примеров интеллектуального анализа данных в текущей отрасли.

• Маркетинг. Интеллектуальный анализ данных используется для изучения все более крупных баз данных и улучшения сегментации рынка. Анализируя взаимосвязь между такими параметрами, как возраст, пол, вкусы и т. Д. Клиентов, можно угадать их поведение, чтобы проводить персонализированные кампании лояльности. Интеллектуальный анализ данных в маркетинге также предсказывает, какие пользователи, скорее всего, откажутся от подписки на услугу, , что их интересует, на основе их поиска или что должен включать список рассылки для достижения более высокой скорости отклика.
• Розничная торговля. Супермаркеты, например, используют модели совместных закупок для выявления товарных ассоциаций и принятия решения о том, как разместить их в проходах и на полках. Интеллектуальный анализ данных также определяет, какие предложения наиболее ценны для клиентов или увеличивают продажи в очереди на кассу.
• Банковское дело. Банки используют интеллектуальный анализ данных, чтобы лучше понимать рыночные риски. Он обычно применяется к кредитным рейтингам и интеллектуальным системам защиты от мошенничества для анализа транзакций, операций с картами, моделей покупок и финансовых данных клиентов.Интеллектуальный анализ данных также позволяет банкам узнать больше о наших онлайн-предпочтениях или привычках , чтобы оптимизировать отдачу от своих маркетинговых кампаний, изучить эффективность каналов продаж или управлять обязательствами по соблюдению нормативных требований.
• Медицина. Интеллектуальный анализ данных обеспечивает более точную диагностику. Наличие всей информации о пациенте, такой как медицинские записи, медицинские осмотры и схемы лечения, позволяет назначать более эффективные методы лечения. Он также обеспечивает более эффективное, действенное и рентабельное управление ресурсами здравоохранения путем выявления рисков, прогнозирования заболеваний в определенных слоях населения или прогнозирования продолжительности госпитализации.Выявление мошенничества и нарушений, а также укрепление связей с пациентами, которые лучше знают свои потребности, также являются преимуществами использования интеллектуального анализа данных в медицине.
• Телевидение и радио. Существуют сети, которые применяют интеллектуальный анализ данных в реальном времени для измерения своей аудитории онлайн-телевидения (IPTV) и радио. Эти системы собирают и анализируют на лету анонимную информацию о просмотрах каналов, трансляциях и программах. Data Mining позволяет сетям давать персонализированные рекомендации радиослушателям и телезрителям, а также узнавать их интересы и действия в режиме реального времени и лучше понимать их поведение.Сети также получают ценные знания для своих рекламодателей, которые используют эти данные для более точного нацеливания на своих потенциальных клиентов.

ДОБАВЛЕНИЕ ДАННЫХ: ПРОФЕССИЯ БУДУЩЕГО

Сегодня поиск, анализ и управление данными — это рынки с огромными возможностями трудоустройства. Специалисты по интеллектуальному анализу данных работают с базами данных, чтобы оценить информацию и отбросить любую информацию, которая не является полезной или надежной. Для этого требуются знания в области больших данных, вычислений и анализа информации, а также умение работать с различными типами программного обеспечения.

В годовом отчете LinkedIn о новых рабочих местах за 2017 год отмечалось, что трех самых востребованных рабочих места в США были должности, связанные с большими данными. Аналогичным образом, IBM прогнозирует, что спрос на этот тип профессионалов вырастет на 28% в период с настоящего момента до 2020 года.

Интеллектуальный анализ данных в бизнес-аналитике

Проще говоря, интеллектуальный анализ данных — это процесс, который компании используют для превращения необработанных данных в полезную информацию. Они используют программное обеспечение для поиска закономерностей в больших пакетах данных, чтобы больше узнать о клиентах.Он извлекает информацию из наборов данных и сравнивает ее, чтобы помочь бизнесу принимать решения. В конечном итоге это помогает им разрабатывать стратегии, увеличивать продажи, эффективно продвигать рынок и т. Д.

Интеллектуальный анализ данных иногда путают с машинным обучением и анализом данных, но все эти термины очень разные и уникальны.

Хотя и интеллектуальный анализ данных, и машинное обучение используют шаблоны и аналитику, интеллектуальный анализ данных ищет шаблоны, которые уже существуют в данных, в то время как машинное обучение выходит за рамки предсказания будущих результатов на основе данных.В интеллектуальном анализе данных «правила» или закономерности неизвестны с самого начала. Во многих случаях машинного обучения машине дается правило или переменная для понимания данных. Кроме того, интеллектуальный анализ данных полагается на вмешательство и решения человека, но машинное обучение предназначено для запуска человеком, а затем самообучения. Существует много общего между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением, процессы машинного обучения часто используются в интеллектуальном анализе данных для автоматизации этих процессов.

Точно так же анализ данных и интеллектуальный анализ данных не взаимозаменяемые термины.Интеллектуальный анализ данных используется в аналитике данных, но это не одно и то же. Интеллектуальный анализ данных — это процесс получения информации из больших наборов данных, а аналитика данных — это когда компании берут эту информацию и погружаются в нее, чтобы узнать больше. Анализ данных включает в себя проверку, очистку, преобразование и моделирование данных. Конечная цель анализа — обнаружение полезной информации, обоснование выводов и принятие решений.

Интеллектуальный анализ данных, анализ данных, искусственный интеллект, машинное обучение и многие другие термины объединены в процессы бизнес-аналитики, которые помогают компании или организации принимать решения и больше узнавать о своих клиентах и ​​потенциальных результатах.

Что такое интеллектуальный анализ данных? Определение интеллектуального анализа данных, интеллектуальный анализ данных Значение

Digital Fingerprinting

Определение: технология Digital Fingerprinting позволяет владельцу контента осуществлять контроль над своим защищенным авторским правом контентом, эффективно идентифицируя, отслеживая, отслеживая и монетизируя его по каналам распространения (Интернет, радиовещание, радио, потоковая передача и т. Д.) и т. д.) путем преобразования их контента в компактный цифровой актив или оттиск с помощью известного алгоритма отпечатка пальца. В алгоритме снятия отпечатков большой элемент данных (аудио, видео или любые файлы) отображается в гораздо более короткую битовую строку, т.е.е. отпечаток файла, который однозначно идентифицирует исходные данные для всех практических целей. Цифровые отпечатки пальцев имеют характеристики содержания и достаточно подробностей, чтобы идентифицировать вариант содержания при сравнении.

Описание: Алгоритм снятия отпечатков пальцев основан на различных свойствах контента (фрагменты кадра, изменение движения и музыки, кадры камеры, уровень яркости, движения объектов), которые используются для создания ссылки на цифровой ресурс вместе с метаданными контента и сохранения их в базе данных. репозиторий.Система достаточно умна, чтобы определять всякий раз, когда сравнивается любая часть аудио / видео контента, поступающего из любых источников распространения, даже в случаях модификации контента (сжатие, изменение соотношения сторон, повторная выборка, изменение цвета, размеров, формата, битрейта, выравнивания ) или ухудшение качества контента (искажение из-за преобразования, потеря качества, размытие, обрезка, добавление фонового шума и т. д.)

Рабочий процесс цифрового снятия отпечатков пальцев: этот процесс включает в себя регистрацию владельцев контента своего контента для снятия отпечатков пальцев и создание эталонного цифрового представления контента, которое используется для будущих сравнений.Следующие шаги:

i) Извлечение уникальных характеристик — отпечаток цифрового контента и передача прав, реестра вместе с метаданными файла.

ii) Идентификация контента — путем сравнения с отпечатками пальцев в базе данных для проверки на нарушение.

iii) Результат — на основе сравнения примите соответствующие меры в соответствии с согласованными бизнес-правилами (блокировка, удаление, авторизация).

Распространенные алгоритмы снятия отпечатков пальцев:

1) Алгоритм снятия отпечатков пальцев Рабина.

2) Криптографические хеш-функции.Пример: Audible Magic, одна из крупнейших компаний по снятию цифровых отпечатков пальцев, работает с такими крупными поставщиками контента, как NBC Universal, Sony Music и 20th Century Fox. Эта компания утверждает, что ее технология CopySense может идентифицировать источник видеоклипа в течение пяти секунд после воспроизведения и может идентифицировать аудиофайл в течение 10 секунд.