Что такое Data Science

Data Science это наука о данных, искусство извлечения полезной информации из больших объемов данных. И основная задача специалистов в этой области заключается в анализе данных, прогнозировании событий, и создании моделей, которые помогают в принятии важных решений. Она находит применение в различных областях, включая медицину, финансы, маркетинг, искусственный интеллект, и многие другие.

Почему же данное направление стало таким популярным и востребованным? 

Его популярность обусловлена рядом факторов:

• рост объемов данных;

• машинное обучение и искусственный интеллект;

• новые возможности для бизнес-решений;

• персонализация и рекомендации;

• карьерные возможности специалистов в этой области.

Итак, Data Science стало неотъемлемой частью современного мира, и его популярность продолжает расти, поскольку данные играют все более важную роль в бизнесе, науке и обществе в целом.

Задачи и области применения

Data Science охватывает широкий спектр задач и областей применения. 

Основные задачи включают:

• извлечение данных: это начальный этап, где данные собираются из различных источников, таких как базы данных, файлы, сенсоры, веб-сайты и социальные сети;

• подготовка данных: данные очищаются от ошибок, пропусков и выбросов. Они могут быть структурированными (табличными) или неструктурированными (текст, изображения, аудио);

• анализ данных: проводится статистический анализ данных для выявления закономерностей, трендов и корреляций. Этот этап помогает нам лучше понять данные;

• интерпретация данных: объяснение результатов анализа данных и машинного обучения. Здесь мы стараемся понять, какие выводы можно сделать на основе данных и моделей.

Data Science используется в различных отраслях, включая: медицину (анализ медицинских данных для диагностики болезней, создания индивидуальных терапий и прогнозирования эпидемий), финансы (прогноз цен на акции, определение рисков и мошенничества, портфельный анализ и кредитный скоринг), транспорт и логистика (оптимизация маршрутов, управление транспортом и прогнозирование спроса), наука (анализ экспериментальных данных, симуляции и моделирование) и пр.

Для работы с данными специалисты в Data Science используют различные инструменты и языки программирования. Например: одним из наиболее распространенных языков в данной области является Python.

Кроме того, в академических и исследовательских целях широко используется язык и среда для статистического анализа и визуализации данных — R. Apache Hadoop предоставляет средства для обработки и хранения больших объемов данных на распределенных кластерах, а платформа Apache Spark предоставляет библиотеки для работы с данными в памяти и обработки потоковых данных.

Давайте рассмотрим несколько примеров задач и их решений с помощью Data Science:

1. Прогнозирование спроса в ритейле

Задача: розничные магазины часто сталкиваются с задачей оптимизации своих запасов. Предположим, нам необходимо прогнозировать спрос на разные товары, чтобы избежать излишних запасов или недостатка товаров на полках.

Решение: с использованием Data Science и анализа исторических данных о продажах, а также внешних факторов, таких как погода и праздники, мы сможем построить модели прогнозирования спроса. Они помогут оптимизировать уровни запасов и сократить потери.

2. Диагностика заболеваний в медицине

Задача: предположим, врачи столкнулись с задачей точной диагностики заболеваний на ранних стадиях, особенно в случае онкологии.

Решение: мы будем использовать Data Science для анализа медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки и снимки МРТ. С помощью машинного обучения и нейронных сетей можно будет автоматически выявлять аномалии и патологии на изображениях, что поможет врачам в более точной диагностике и раннем начале лечения.

Жизненный цикл 

Жизненный цикл Data Science — это последовательность этапов, которые специалисты в области анализа данных проходят, чтобы успешно преобразовать необработанные данные в ценные инсайты и знания. Давайте подробнее рассмотрим каждый из них и определим их важность.

• Capture (Сбор данных)

Начальный этап, на котором данные собираются из различных источников.

Это фундаментальный этап, так как качество и полнота данных напрямую влияют на успешность всего процесса. Недостаточные или несостоятельные данные могут привести к неточным результатам.

• Maintain (Обслуживание данных)

На этом этапе данные обрабатываются и очищаются от ошибок и аномалий. Обслуживание данных обеспечивает их качество и целостность. Чистые и структурированные данные предоставляют более точные результаты анализа.

• Process (Обработка данных)

Здесь данные подвергаются различным трансформациям для подготовки к анализу. Подобная обработка данных помогает подготовить данные для дальнейшего анализа, а также выявить скрытые закономерности и паттерны в данных.

• Analyze (Анализ данных)

Этот этап включает статистический анализ данных для выявления ключевых инсайтов. Анализ данных позволяет сделать выводы и принимать решения на основе фактических данных. Это ключевой этап для понимания ситуации и выявления возможных решений.

• Communicate (Коммуникация результатов)

На завершающем этапе результаты анализа представляются в доступной форме. Коммуникация результатов является важной частью процесса, так как она позволяет заинтересованным сторонам (руководству, клиентам и др.) понимать и использовать выводы для принятия решений.

Данные этапы работают в тесной связи друг с другом и образуют непрерывный цикл, который позволяет получать ценные инсайты из данных и использовать их для поддержки бизнес-решений.

Роль Data Scientist

Итак, data science что это за профессия? Это профессия, в которой вы становитесь аналитиком, исследователем и экспертом данных в одном лице. Каким навыками следует обладать:

• Аналитический склад ума: эффективный анализ данных начинается с критического мышления и способности видеть паттерны и взаимосвязи в данных.

• Знание программирования: языки программирования, такие как Python и R, являются неотъемлемой частью работы Data Scientist. Умение писать код и автоматизировать анализ — важный навык.

• Статистика и математика: основы статистики и математики позволяют проводить корректный анализ данных и создавать статистические модели.

• Машинное обучение и глубокое обучение: понимание алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей позволяет создавать прогнозные модели и решать задачи классификации и регрессии.

• Знание инструментов и библиотек: опыт работы с библиотеками Python, такими как NumPy, pandas, scikit-learn, а также понимание инструментов для визуализации данных, таких как Matplotlib и Seaborn, являются важными навыками.

Отличительной чертой Data Scientist от других профессий в IT является фокус на анализе данных и извлечении знаний из них.

Но помимо этого:

• Ориентация на данные: здесь работают с данными как с основным материалом для анализа и принятия решений. В то время как разработчики создают программное обеспечение, Data Scientists работают с данными, чтобы извлечь информацию.

• Мультидисциплинарность: здесь часто комбинируют знания из области программирования, статистики, математики и предметной области, что делает их мультидисциплинарными специалистами.

Рассмотрим практические примеры задач, которые решает Data Scientist. Эти примеры помогут лучше понять разнообразие задач, которые могут возникнуть в работе этого специалиста:

Пример 1: Компания по доставке еды использует данные о погоде и трафике, чтобы оптимизировать маршруты доставки. Что делает специалист? Он анализирует данные о погоде и трафике, чтобы рассчитать наиболее оптимальный маршрут доставки. На основе этих данных компания может сократить расходы и повысить качество обслуживания клиентов.

Пример 2: Банк использует данные о транзакциях, чтобы выявлять мошеннические операции. Специалист по данным анализирует информацию о транзакциях, чтобы выявить шаблоны, которые могут указывать на мошенничество. На основе этих данных банк может разработать модели, которые могут автоматически выявлять мошеннические операции.

Карьера

Начать карьеру в Data Science можно разными путями. Некоторые специалисты получают высшее образование в области математики, статистики или информатики. Другие выбирают онлайн-курсы и самостоятельное обучение.

Однако важно помнить, что практический опыт и портфолио играют ключевую роль для начинающих специалистов. Работа над реальными проектами и участие в соревнованиях по анализу данных способствуют накоплению опыта и демонстрации своих навыков потенциальным работодателям.

Вот несколько советов от профессионалов отрасли, которые помогут вам начать карьеру в Data Science:

• Получите хорошее образование. Существует множество программ бакалавриата и магистратуры по Data Science. Эти программы предоставят вам основы математики, статистики и машинного обучения, которые необходимы для успешной карьеры в этой области.
• Практикуйтесь. Лучший способ научиться Data Science — это практика. Есть много онлайн-ресурсов и курсов, которые помогут вам начать работу. 
• Получайте обратную связь. Как только вы начнете работать над проектами, важно получать обратную связь от других Data Scientists. Это поможет вам улучшить свои навыки и знания.

Кроме того, существует множество онлайн-сообществ и конференций, которые помогут вам оставаться в курсе последних тенденций и технологий в данной области.

Перспективы и будущее 

Data Science — это быстро развивающаяся область, которая имеет огромный потенциал для решения сложных проблем в различных областях. 

Прогнозируется, что Data Science будет играть ключевую роль в различных отраслях, помогая бизнесам принимать обоснованные решения, оптимизировать процессы и создавать инновации.

Вот некоторые из основных трендов и нововведений в области Data Science:

• Большие данные: по мере того, как количество данных продолжает расти, Data Scientists будут нуждаться в новых методах для сбора, хранения и анализа данных.
• Машинное обучение: становится все более мощным и доступным, что открывает новые возможности для Data Scientists.
• Искусственный интеллект: он является областью, которая тесно связана с Data Science. По мере того как искусственный интеллект продолжает развиваться, Data Scientists будут играть важную роль в разработке и использовании этих технологий.
• Биоинформатика и медицинская обработка данных: Data Science имеет большое значение в биологии и медицине, где используется для анализа геномов, диагностики болезней и создания персонализированных терапий.

По данным Бюро статистики труда США, спрос на Data Scientists будет расти на 22% в период с 2020 по 2030 год, что значительно быстрее, чем в среднем по всем профессиям. Это означает, что в ближайшие годы будет много возможностей для Data Scientists найти работу.

Заключение

Data Science – это захватывающее направление, которое открывает двери в мир знаний и возможностей. Для тех, кто рассматривает Data Science как потенциальное направление для карьеры, важно обладать широкими знаниями, навыками программирования и стремлением к саморазвитию. Следуя плану обучения и активно применяя полученные знания на практике, вы можете достичь успеха в этой увлекательной области и внести свой вклад в развитие этой области.