Биг бук нейм что это такое
BigBookName.com: что это за сайт, отзывы и как удалить аккаунт?
08.07.2020 4,797 Просмотры
Вместе с развитием интернета постоянно растет и количество сайтов, а также возможностей, которые они дают. Многие люди, познакомившись с каким-либо человеком, например, в поездке, пытаются найти его в социальной сети и не могут. Произойти подобное может из-за того, что владелец аккаунта запретил показывать свою страницу в выдаче. Тогда через поиск найти его становится невозможно.
Однако не все потеряно. На просторах сети появился ресурс под названием bigbookname.com. В нем собрано огромное количество пользователей из разных социальных сетей.
Алгоритм поиска прост:
После этого остается лишь нажать кнопку «найти» и система выдаст имеющиеся в базе результаты. При этом неважно, скрыта ли страница пользователя для показа или нет, если он есть в социальных сетях, bigbookname.com выдаст ссылку на его аккаунт.
Как можно осуществлять поиск?
Ресурс предлагает пользователям искать людей по странам и городам. Для этого нужно лишь указать эти два параметра и фамилию-имя пользователя.
Сайт также предлагает поиск случайных людей. Такой вариант подойдет тем, кто просто хочет познакомиться с новыми людьми, предварительно отфильтровав возможных знакомых на стороннем ресурсе, а не в социальной сети. Однако для того чтобы пообщаться с человеком, все равно придется добавляться к нему в друзья.
Можно ли удалить с bigbookname.com свою страницу?
Нет, нельзя. Это возможно лишь при условии, что будет удалена страница в «ВКонтакте».
Отзывы о ресурсе положительные, ведь сайт помог многим россиянам найти нужных людей.
«Познакомилась с парнем в поезде, забыли обменяться контактами. Знала его имя, возраст и город. Смогла найти через bigbookname.com».
«Совершенно случайно наткнулся на данный ресурс, наугад выставил фильтр и познакомился с девушкой мечты. Оказалось, что живет неподалеку от меня!»
Big book
Смотреть что такое «Big book» в других словарях:
Big Book (thought experiment) — The Big Book is a thought experiment developed by Ludwig Wittgenstein about the nature of ethics and the verifiability of ethical knowledge. Summarization of The Experiment Wittgenstein s thought experiment goes as follows: Suppose there were an… … Wikipedia
The Big Book of — Infobox comic book title title = The Big Book of imagesize = caption = schedule = ongoing = y genre = publisher = Paradox Press (DC Comics) date = 1994 2000 issues = 17 main char team = writers = Doug Moench John Wagner Paul Kirchner Jonathan… … Wikipedia
The Firesign Theatre’s Big Book Of Plays — Infobox Book name = The Firesign Theatre s Big Book Of Plays author = The Firesign Theatre cover artist = Virginia Clive Smith subject = radio drama, play scripts, sketch comedy publisher = Straight Arrow Books release date = 1972 media type =… … Wikipedia
Little Mouse’s Big Book of Fears — infobox Book | name = Little Mouse s Big Book of Fears image caption = author = Emily Gravett illustrator = Emily Gravett cover artist = country = United Kingdom language = English series = genre = Children s publisher = Macmillan pub date = 3… … Wikipedia
The Big Book of Sad Songs, Volume 1 — Infobox Album | Name = The Big Book of Sad Songs, Volume 1 Type = Studio Album Artist = Paul Hyde Released = 2002 Recorded = Genre = Length = Label = Bongo Beat Producer = Recorded and Mixed by Paul Baker Reviews = Last album = Living off the… … Wikipedia
The Big Book of Wisdom — is a series of small, humorous pocket sized books by Todd Lamb, an American humor writer. The Big Book of Wisdom comes in three volumes: Romance, Office, and Art. The series features protective covers. Swedish artist and illustrator Johan… … Wikipedia
End of a Merchandising Era: Sears Closes the Big Book — ▪ 1994 When Sears, Roebuck and Co. announced in January 1993 that it would close down its mail order catalog operation at the end of the year, the news marked the passing of one of the great icons of Americana. Over the 97 years of the… … Universalium
The Big Book of Mischief — (TBBOM) is a book by David Richards. This manual describes the process of creating and detonating a wide variety of explosives. The end products include dry ice bombs and nitroglycerin. Construction of the devices described in the book is… … Wikipedia
Building Big (book) — Building Big is a book written by David Macaulay, author of the The Way Things Work books. The book details the design of about 25 famous structures, broken down into 5 categories: Bridges, Tunnels, Dams, Arches, and Skyscrapers. The buildings… … Wikipedia
BigBooKing
Нам доверяют ведущие специалисты ивент-индустрии, топовые звезды шоу-бизнеса, руководство органов власти и частные клиенты по всему миру и это повод, чтобы нам доверились и ВЫ!
BigBooKing запись закреплена
Показать полностью.
Треки лучших исполнителей прозвучат в главных парках Москвы!
Этапы конкурса:
— сбор заявок;
— отбор финалистов;
— финальное прослушивание, на котором эксперты выберут треки для летнего Плейлиста!
#Моспродюсер
#плейлист_моспродюсер #музыкавпарках 
BigBooKing запись закреплена
Наш партнер @molodezh_msk открывает новый сезон «Завтраков с пользой»! Теперь ты сможешь готовить вместе с поваром и общаться с приглашенным спикером.
20 февраля состоится Кулинарный мастер-класс с ХАБИБОМ. Известный ТикТокер расскажет про поиск собственной идентичности в Москве и о массе возможностей для всех.
Cпециально для тебя мы подготовим онлайн-трансляцию, так ты сможешь наслаждаться завтраком, не выходя из дома.
Проведи вкусно и продуктивно время с «Московским диалогом»!
Big Data — что это такое? Простыми словами рассказываем о главном
Big Data — это область IT-сферы, которая изучает, анализирует, обрабатывает и взаимодействует с большими объемами данных. Биг дата — это все инструменты, подходы, методы обработки всех известных типов больших данных.
Специалисты биг дата чаще всего работают с неструктурированными данными, обработка которых дает структурированные данные в табличном представлении, используемые далее по назначению.
Классификация биг дата
Big Data — это большой объем разноплановых данных, но при этом все данные поддаются классификации и их можно разделить на 3 основные группы:
Как характеризуются биг дата
Любые биг дата можно охарактеризовать 4 особенностями:
Основные термины, окружающие биг дата
Big Data — это большие данные и много различных терминов, связанных с ними и с их обработкой. Несколько популярных терминов:
Заключение
Невзирая на размеры, биг дата — это всегда работа с большим объемом данных. Big Data — это способность использовать большие объемы данных для благих целей. Работа с биг дата имеет очень важное значение в современном мире, поэтому она задействована во многих сферах человеческой деятельности.
Мы будем очень благодарны
если под понравившемся материалом Вы нажмёте одну из кнопок социальных сетей и поделитесь с друзьями.
Что такое Big Data простыми словами? Применение и перспективы больших данных
Через 10 лет мир перейдет в новую эпоху — эпоху больших данных. Вместо виджета погоды на экране смартфона, он сам подскажет вам, что лучше одеть. За завтраком телефон покажет дорогу, по которой вы быстрее доберетесь до работы и когда нужно будет выехать.
Под влиянием Big Data изменится все, чего бы не коснулся человек. Разберемся, что это такое, а также рассмотрим реальное применение и перспективы технологии.
Навигация по материалу:
Что такое Big data?
Большие данные — технология обработки информации, которая превосходит сотни терабайт и со временем растет в геометрической прогрессии.
Такие данные настолько велики и сложны, что ни один из традиционных инструментов управления данными не может их хранить или эффективно обрабатывать. Проанализировать этот объем человек не способен. Для этого разработаны специальные алгоритмы, которые после анализа больших данных дают человеку понятные результаты.
В Big Data входят петабайты (1024 терабайта) или эксабайты (1024 петабайта) информации, из которых состоят миллиарды или триллионы записей миллионов людей и все из разных источников (Интернет, продажи, контакт-центр, социальные сети, мобильные устройства). Как правило, информация слабо структурирована и часто неполная и недоступная.
Как работает технология Big-Data?
Пользователи социальной сети Facebook загружают фото, видео и выполняют действия каждый день на сотни терабайт. Сколько бы человек не участвовало в разработке, они не справятся с постоянным потоком информации. Чтобы дальше развивать сервис и делать сайты комфортнее — внедрять умные рекомендации контента, показывать актуальную для пользователя рекламу, сотни тысяч терабайт пропускают через алгоритм и получают структурированную и понятную информацию.
Сравнивая огромный объем информации, в нем находят взаимосвязи. Эти взаимосвязи с определенной вероятностью могут предсказать будущее. Находить и анализировать человеку помогает искусственный интеллект.
Нейросеть сканирует тысячи фотографий, видео, комментариев — те самые сотни терабайт больших данных и выдает результат: сколько довольных покупателей уходит из магазина, будет ли в ближайшие часы пробка на дороге, какие обсуждения популярны в социальной сети и многое другое.
Методы работы с большими данными:
Машинное обучение
Вы просматриваете ленту новостей, лайкаете посты в Instagram, а алгоритм изучает ваш контент и рекомендует похожий. Искусственный интеллект учится без явного программирования и сфокусирован на прогнозировании на основе известных свойств, извлеченных из наборов «обучающих данных».
Машинное обучение помогает :
Анализ настроений
Анализ настроений помогает :
Анализ социальных сетей
Анализ социальных сетей впервые использовали в телекоммуникационной отрасли. Метод применяется социологами для анализа отношений между людьми во многих областях и коммерческой деятельности.
Этот анализ используют чтобы :
Изучение правил ассоциации
Люди, которые не покупают алкоголь, берут соки чаще, чем любители горячительных напитков?
Изучение правил ассоциации — метод обнаружения интересных взаимосвязей между переменными в больших базах данных. Впервые его использовали крупные сети супермаркетов для обнаружения интересных связей между продуктами, используя информацию из систем торговых точек супермаркетов (POS).
С помощью правил ассоциации :
Анализ дерева классификации
Статистическая классификация определяет категории, к которым относится новое наблюдение.
Статистическая классификация используется для :
Генетические алгоритмы
Генетические алгоритмы вдохновлены тем, как работает эволюция, то есть с помощью таких механизмов, как наследование, мутация и естественный отбор.
Генетические алгоритмы используют для :
Регрессионный анализ
Как возраст человека влияет на тип автомобиля, который он покупает?
На базовом уровне регрессионный анализ включает в себя манипулирование некоторой независимой переменной (например, фоновой музыкой) чтобы увидеть, как она влияет на зависимую переменную (время, проведенное в магазине).
Регрессионный анализ используют для определения:
Data Mining — как собирается и обрабатывается Биг Дата
Загрузка больших данных в традиционную реляционную базу для анализа занимает много времени и денег. По этой причине появились специальные подходы для сбора и анализа информации. Для получения и последующего извлечения информацию объединяют и помещают в “озеро данных”. Оттуда программы искусственного интеллекта, используя сложные алгоритмы, ищут повторяющиеся паттерны.
Хранение и обработка происходит следующими инструментами :
Реальное применение Big Data
Самый быстрый рост расходов на технологии больших данных происходит в банковской сфере, здравоохранении, страховании, ценных бумагах и инвестиционных услугах, а также в области телекоммуникаций. Три из этих отраслей относятся к финансовому сектору, который имеет множество полезных вариантов для анализа Big Data: обнаружение мошенничества, управление рисками и оптимизация обслуживания клиентов.
Банки и компании, выпускающие кредитные карты, используют большие данные, чтобы выявлять закономерности, которые указывают на преступную деятельность. Из-за чего некоторые аналитики считают, что большие данные могут принести пользу криптовалюте. Алгоритмы смогут выявить мошенничество и незаконную деятельность в крипто-индустрии.
Благодаря криптовалюте такой как Биткойн и Эфириум блокчейн может фактически поддерживать любой тип оцифрованной информации. Его можно использовать в области Big Data, особенно для повышения безопасности или качества информации.
Например, больница может использовать его для обеспечения безопасности, актуальности данных пациента и полного сохранения их качества. Размещая базы данных о здоровьи в блокчейн, больница обеспечивает всем своим сотрудникам доступ к единому, неизменяемому источнику информации.
Также, как люди связывают криптовалюту с волатильностью, они часто связывают большие данные со способностью просеивать большие объемы информации. Big Data поможет отслеживать тенденции. На цену влияет множество факторов и алгоритмы больших данных учтут это, а затем предоставят решение.
Перспективы использования Биг Дата
Blockchain и Big Data — две развивающиеся и взаимодополняющие друг друга технологии. С 2016 блокчейн часто обсуждается в СМИ. Это криптографически безопасная технология распределенных баз данных для хранения и передачи информации. Защита частной и конфиденциальной информации — актуальная и будущая проблема больших данных, которую способен решить блокчейн.
Аналитика Big Data будет важна для отслеживания транзакций и позволит компаниям, использующим блокчейн, выявлять скрытые схемы и выяснять с кем они взаимодействуют в блокчейне.
Рынок Big data в России
Весь мир и в том числе Россия используют технологию Big Data в банковской сфере, услугах связи и розничной торговле. Эксперты считают, что в будущем технологию будут использовать транспортная отрасль, нефтегазовая и пищевая промышленность, а также энергетика.
Аналитики IDC признали Россию крупнейшим региональным рынком BDA. По расчетам в текущем году выручка приблизится к 1,4 миллиардам долларов и будет составлять 40% общего объема инвестиций в секторе больших данных и приложений бизнес-аналитики.
Где можно получить образование по Big Data (анализу больших данных)?
GeekUniversity совместно с Mail.ru Group открыли первый в России факультет Аналитики Big Data.
Для учебы достаточно школьных знаний. У вас будут все необходимые ресурсы и инструменты + целая программа по высшей математике. Не абстрактная, как в обычных вузах, а построенная на практике. Обучение познакомит вас с технологиями машинного обучения и нейронными сетями, научит решать настоящие бизнес-задачи.
После учебы вы сможете работать по специальностям:
Особенности изучения Big Data в GeekUniversity
Через полтора года практического обучения вы освоите современные технологии Data Science и приобретете компетенции, необходимые для работы в крупной IT-компании. Получите диплом о профессиональной переподготовке и сертификат.
Обучение проводится на основании государственной лицензии № 040485. По результатам успешного завершения обучения выдаем выпускникам диплом о профессиональной переподготовке и электронный сертификат на портале GeekBrains и Mail.ru Group.
Проектно-ориентированное обучение
Обучение происходит на практике, программы разрабатываются совместно со специалистами из компаний-лидеров рынка. Вы решите четыре проектные задачи по работе с данными и примените полученные навыки на практике. Полтора года обучения в GeekUniversity = полтора года реального опыта работы с большими данными для вашего резюме.
Наставник
В течение всего обучения у вас будет личный помощник-куратор. С ним вы сможете быстро разобраться со всеми проблемами, на которые в ином случае ушли бы недели. Работа с наставником удваивает скорость и качество обучения.
Основательная математическая подготовка
Профессионализм в Data Science — это на 50% умение строить математические модели и еще на 50% — работать с данными. GeekUniversity прокачает ваши знания в матанализе, которые обязательно проверят на собеседовании в любой серьезной компании.
GeekUniversity дает полтора года опыта работы для вашего резюме
В результате для вас откроется в 5 раз больше вакансий:
Для тех у кого нет опыта в программировании, предлагается начать с подготовительных курсов. Они позволят получить базовые знания для комфортного обучения по основной программе.
Поделитесь этим материалом в социальных сетях и оставьте свое мнение в комментариях ниже.