Що таке Data Science

Data Science це наука про дані, мистецтво вилучення корисної інформації з великих обсягів даних. І основне завдання фахівців у цій галузі полягає в аналізі даних, прогнозуванні подій і створенні моделей, які допомагають в ухваленні важливих рішень. Вона знаходить застосування в різних галузях, включно з медициною, фінансами, маркетингом, штучним інтелектом і багатьма іншими.

Чому ж цей напрямок став таким популярним і затребуваним?

Його популярність зумовлена низкою чинників:

• зростання обсягів даних;

• машинне навчання і штучний інтелект;

• нові можливості для бізнес-рішень;

• персоналізація та рекомендації;

• кар’єрні можливості фахівців у цій галузі.

Отже, Data Science стало невід’ємною частиною сучасного світу, і його популярність продовжує зростати, оскільки дані відіграють дедалі важливішу роль у бізнесі, науці та суспільстві загалом.

Завдання та сфери застосування

Data Science охоплює широкий спектр завдань і сфер застосування.

Основні завдання включають:

• Витяг даних: це початковий етап, де дані збирають із різних джерел, таких як бази даних, файли, сенсори, вебсайти та соціальні мережі;

• підготовка даних: дані очищаються від помилок, пропусків і викидів. Вони можуть бути структурованими (табличними) або неструктурованими (текст, зображення, аудіо);

• аналіз даних: проводиться статистичний аналіз даних для виявлення закономірностей, трендів і кореляцій. Цей етап допомагає нам краще зрозуміти дані;

• інтерпретація даних: пояснення результатів аналізу даних і машинного навчання. Тут ми намагаємося зрозуміти, які висновки можна зробити на основі даних і моделей.

Data Science використовується в різних галузях, включно з медициною (аналіз медичних даних для діагностики хвороб, створення індивідуальних терапій і прогнозування епідемій), фінансами (прогноз цін на акції, визначення ризиків і шахрайства, портфельний аналіз і кредитний скоринг), транспортом і логістикою (оптимізація маршрутів, керування транспортом і прогнозування попиту), наукою (аналіз експериментальних даних, симуляції та моделювання) та ін.

Для роботи з даними фахівці в Data Science використовують різні інструменти та мови програмування. Наприклад: однією з найпоширеніших мов у цій галузі є Python.

Крім того, в академічних і дослідницьких цілях широко використовується мова і середовище для статистичного аналізу та візуалізації даних – R. Apache Hadoop надає засоби для опрацювання та зберігання великих обсягів даних на розподілених кластерах, а платформа Apache Spark надає бібліотеки для роботи з даними в пам’яті та опрацювання потокових даних.

Давайте розглянемо кілька прикладів завдань та їхніх рішень за допомогою Data Science:

1. Прогнозування попиту в ритейлі

Задача: роздрібні магазини часто стикаються із завданням оптимізації своїх запасів. Припустимо, нам необхідно прогнозувати попит на різні товари, щоб уникнути зайвих запасів або нестачі товарів на полицях.

Рішення: з використанням Data Science та аналізу історичних даних про продажі, а також зовнішніх чинників, таких як погода і свята, ми зможемо побудувати моделі прогнозування попиту. Вони допоможуть оптимізувати рівні запасів і скоротити втрати.

2. Діагностика захворювань у медицині

Завдання: припустимо, лікарі зіткнулися із завданням точної діагностики захворювань на ранніх стадіях, особливо в разі онкології.

Рішення: ми будемо використовувати Data Science для аналізу медичних зображень, таких як рентгенівські знімки і знімки МРТ. За допомогою машинного навчання і нейронних мереж можна буде автоматично виявляти аномалії і патології на зображеннях, що допоможе лікарям у точнішій діагностиці та ранньому початку лікування.

Життєвий цикл 

Життєвий цикл Data Science – це послідовність етапів, які фахівці в галузі аналізу даних проходять, щоб успішно перетворити необроблені дані на цінні інсайти та знання. Давайте докладніше розглянемо кожен із них і визначимо їхню важливість.

• Capture (Збір даних)

Початковий етап, на якому дані збирають із різних джерел.

Це фундаментальний етап, оскільки якість і повнота даних безпосередньо впливають на успішність усього процесу. Недостатні або неспроможні дані можуть призвести до неточних результатів.

• Maintain (Обслуговування даних)

На цьому етапі дані обробляються та очищаються від помилок і аномалій. Обслуговування даних забезпечує їхню якість і цілісність. Чисті та структуровані дані надають більш точні результати аналізу.

• Process (Обробка даних)

Тут дані піддаються різним трансформаціям для підготовки до аналізу. Подібна обробка даних допомагає підготувати дані для подальшого аналізу, а також виявити приховані закономірності та патерни в даних.

• Analyze (Аналіз даних)

Цей етап включає статистичний аналіз даних для виявлення ключових інсайтів. Аналіз даних дає змогу зробити висновки та ухвалювати рішення на основі фактичних даних. Це ключовий етап для розуміння ситуації та виявлення можливих рішень.

• Communicate (Комунікація результатів)

На завершальному етапі результати аналізу представляються в доступній формі. Комунікація результатів є важливою частиною процесу, оскільки вона дає змогу зацікавленим сторонам (керівництву, клієнтам та ін.) розуміти і використовувати висновки для ухвалення рішень.

Ці етапи працюють у тісному зв’язку один з одним і утворюють безперервний цикл, який дає змогу отримувати цінні інсайти з даних і використовувати їх для підтримки бізнес-рішень.

Роль Data Scientist

Отже, data science що це за професія? Це професія, в якій ви стаєте аналітиком, дослідником та експертом даних в одній особі. Якими навичками слід володіти:

• Аналітичний склад розуму: ефективний аналіз даних починається з критичного мислення і здатності бачити патерни та взаємозв’язки в даних.

• Знання програмування: Мови програмування, такі як Python і R, є невід’ємною частиною роботи Data Scientist. Уміння писати код і автоматизувати аналіз – важлива навичка.

• Статистика та математика: основи статистики та математики дають змогу проводити коректний аналіз даних і створювати статистичні моделі.

• Машинне навчання та глибоке навчання: розуміння алгоритмів машинного навчання та нейронних мереж дає змогу створювати прогнозні моделі та розв’язувати задачі класифікації та регресії.

• Знання інструментів і бібліотек: досвід роботи з бібліотеками Python, такими як NumPy, pandas, scikit-learn, а також розуміння інструментів для візуалізації даних, таких як Matplotlib і Seaborn, є важливими навичками.

Відмінною рисою Data Scientist від інших професій в IT є фокус на аналізі даних і добуванні знань із них.

Але крім цього:

• Орієнтація на дані: тут працюють з даними як з основним матеріалом для аналізу та прийняття рішень. У той час як розробники створюють програмне забезпечення, Data Scientists працюють із даними, щоб витягти інформацію.

• Мультидисциплінарність: тут часто комбінують знання з галузі програмування, статистики, математики та предметної області, що робить їх мультидисциплінарними фахівцями.

Розглянемо практичні приклади завдань, які вирішує Data Scientist. Ці приклади допоможуть краще зрозуміти розмаїття завдань, які можуть виникнути в роботі цього фахівця:

Приклад 1: Компанія з доставки їжі використовує дані про погоду і трафік, щоб оптимізувати маршрути доставки. Що робить фахівець? Він аналізує дані про погоду і трафік, щоб розрахувати найбільш оптимальний маршрут доставки. На основі цих даних компанія може скоротити витрати і підвищити якість обслуговування клієнтів.

Приклад 2: Банк використовує дані про транзакції, щоб виявляти шахрайські операції. Спеціаліст з даних аналізує інформацію про транзакції, щоб виявити шаблони, які можуть вказувати на шахрайство. На основі цих даних банк може розробити моделі, які можуть автоматично виявляти шахрайські операції.

Кар’єра

Розпочати кар’єру в Data Science можна різними шляхами. Деякі фахівці здобувають вищу освіту в галузі математики, статистики або інформатики. Інші обирають онлайн-курси та самостійне навчання.

Однак важливо пам’ятати, що практичний досвід і портфоліо відіграють ключову роль для фахівців-початківців. Робота над реальними проєктами та участь у змаганнях з аналізу даних сприяють накопиченню досвіду та демонстрації своїх навичок потенційним роботодавцям.

Ось кілька порад від професіоналів галузі, які допоможуть вам розпочати кар’єру в Data Science:

• Отримайте хорошу освіту. Існує безліч програм бакалаврату та магістратури з Data Science. Ці програми нададуть вам основи математики, статистики та машинного навчання, які необхідні для успішної кар’єри в цій галузі.
• Практикуйтеся. Найкращий спосіб навчитися Data Science – це практика. Є багато онлайн-ресурсів і курсів, які допоможуть вам почати роботу.
• Отримуйте зворотний зв’язок. Щойно ви почнете працювати над проєктами, важливо отримувати зворотний зв’язок від інших Data Scientists. Це допоможе вам поліпшити свої навички та знання.

Крім того, існує безліч онлайн-спільнот і конференцій, які допоможуть вам залишатися в курсі останніх тенденцій і технологій у цій галузі.

Перспективи та майбутнє 

Data Science – це галузь, що швидко розвивається і має величезний потенціал для вирішення складних проблем у різних галузях. 

Прогнозується, що Data Science відіграватиме ключову роль у різних галузях, допомагаючи бізнесам ухвалювати обґрунтовані рішення, оптимізувати процеси та створювати інновації.

Ось деякі з основних трендів і нововведень у галузі Data Science:

• Великі дані: у міру того, як кількість даних продовжує зростати, Data Scientists потребуватимуть нових методів для збору, зберігання та аналізу даних.
• Машинне навчання: стає дедалі потужнішим і доступнішим, що відкриває нові можливості для Data Scientists.
• Штучний інтелект: він є галуззю, яка тісно пов’язана з Data Science. У міру того як штучний інтелект продовжує розвиватися, Data Scientists відіграватимуть важливу роль у розробці та використанні цих технологій.
• Біоінформатика та медична обробка даних: Data Science має велике значення в біології та медицині, де використовується для аналізу геномів, діагностики хвороб і створення персоналізованих терапій.

За даними Бюро статистики праці США, попит на Data Scientists зростатиме на 22% у період з 2020 до 2030 року, що значно швидше, ніж у середньому за всіма професіями. Це означає, що найближчими роками буде багато можливостей для Data Scientists знайти роботу.

Висновок

Data Science – це захопливий напрям, який відкриває двері у світ знань і можливостей. Для тих, хто розглядає Data Science як потенційний напрямок для кар’єри, важливо володіти широкими знаннями, навичками програмування і прагненням до саморозвитку. Дотримуючись плану навчання й активно застосовуючи отримані знання на практиці, ви можете досягти успіху в цій захопливій галузі та зробити свій внесок у розвиток цієї галузі.