The post has been translated automatically. Original language: Russian
Today, these words are heard everywhere — and indeed, both Big Data and ML have become the most important areas in IT. Let's figure it out (https://t.me/bigdatateam/255 ) what they are and why businesses and developers need them.
Big Data is about infrastructure and scale.
When there is too much data, the usual approaches no longer work.
Big Data is about making analysis and machine learning possible when working with millions of records, terabytes of logs, and a real—time data stream.
It 's not just collecting information —
This is to build systems that allow you to process all this efficiently.:
—Quickly,
— in parallel,
— reliable,
— and without losses.
Simple algorithms + more data > complex algorithms + little data
Therefore, Big Data is the foundation on which much of modern ML is built.
Machine learning is not magic or slides about AI.
AI is when in a presentation.
ML is when it's in Python. With datasets, errors, and debugging until late at night.
In fact: ML is when algorithms learn to find patterns in data.,
They don't just follow predefined rules.
First, you feed the model with data.
Then she starts predicting.
And then you learn from your own mistakes with her.😅
ML allows you to:
— recognize texts, images, and speech,
— predict demand and prices,
— recommend products and content,
— automate decision-making.
The connection between Big Data and ML
Without Big Data, we would not have high—quality ML, because models learn from data.
And without ML, it would be almost impossible to benefit from these mountains of information.
🤔 MLE or BDE — which one should I choose?
At the start, almost all students do not know which track is closer: MLE or BDE. Therefore, we have made the first two parts of the BDMLE course general — you will try both analytics and development.
Python for big data analysis — you will understand how a data analyst lives: analysis, visualization, mathematics.
Industrial Python development is a complete immersion in development: architecture, applications, tests.
After these two blocks, you have already "felt" both sides and can consciously choose your path: BDE or MLE.
, Submit a request https://bigdatateam.org/ru/grant-bdmle-2025 until August 17, a grant of 400,000 ₸ from Tech Orda for citizens of Kazakhstan
BigData Team: the way you learn best
#study #BDMLE #BigDataTeam #TechOrda #AstanaHub
Сегодня эти слова звучат отовсюду — и действительно, и Big Data, и ML стали важнейшими направлениями в IT. Давайте разберёмся, (https://t.me/bigdatateam/255) что это такое и зачем они нужны бизнесу и разработчикам.
Big Data — это про инфраструктуру и масштаб.
Когда данных становится слишком много — привычные подходы больше не работают.
Big Data — это про то, как сделать анализ и машинное обучение возможными при работе с миллионами записей, терабайтами логов и потоком данных в реальном времени.
💡 Это не просто собирать информацию —
это строить системы, которые позволяют обрабатывать всё это эффективно:
— быстро,
— параллельно,
— надёжно,
— и без потерь.
Простые алгоритмы + больше данных > сложные алгоритмы + мало данных
Поэтому Big Data — это фундамент, на котором строится многое в современном ML.
Машинное обучение — это не магия и не слайды про ИИ.
ИИ — это когда в презентации.
ML — это когда на Python. С датасетами, ошибками и дебагом до глубокой ночи.
По факту: ML — это когда алгоритмы учатся находить закономерности в данных,
а не просто следуют заранее заданным правилам.
Сначала ты кормишь модель данными.
Потом она начинает предсказывать.
А потом ты — обучаешься на собственных ошибках вместе с ней😅
ML позволяет:
— распознавать тексты, изображения и речь,
— прогнозировать спрос и цены,
— рекомендовать товары и контент,
— автоматизировать принятие решений.
🤝 Связь Big Data и ML
Без Big Data у нас не было бы качественного ML — ведь модели учатся именно на данных.
А без ML — было бы почти невозможно извлекать пользу из этих гор информации.
🤔 MLE или BDE — что выбрать?
На старте почти все студенты не знают, какой трек ближе: MLE или BDE. Поэтому первые две части курса BDMLE мы сделали общими — вы попробуете и аналитику, и разработку.
💻 Python для анализа больших данных — разберетесь, чем живет дата-аналитик: анализ, визуализация, математика.
💻 Промышленная разработка на Python — полное погружение в разработку: архитектура, приложения, тесты.
После этих двух блоков вы уже «пощупали» обе стороны и можете осознанно выбрать ваш путь: BDE или MLE.
👉 Подайте заявку https://bigdatateam.org/ru/grant-bdmle-2025 до 17 августа — грант 400 000 ₸ от Tech Orda для граждан Казахстана
BigData Team: the way you learn best
#study #BDMLE #BigDataTeam #TechOrda #AstanaHub
Share
