Что такое наука о данных, чем занимается Data Scientist и можно ли обучиться этой специальности с нуля – об этом в нашем материале.
Data Science простыми словами – это наука о данных, она занимается тем, что исследует большие объемы информации, делает на их основе выводы и предлагает решения проблем. Самый понятный пример – это работа автомобильного навигатора, который анализирует информацию о трафике, поступающую с камер наблюдения и от автомобилей, и предлагает маршруты объезда пробок. Эта наука и профессия Data Scientist нашли широкое применение в IT-сфере, бизнесе, на заводах, в поиске новых лекарств, биржевой торговле, социологии и много где еще.
С помощью дата сайнс можно разложить на составляющие сложные явления и понять их. Для этого используются методы из смежных областей:
С этой наукой мы сталкиваемся буквально каждый день, перечислим несколько примеров.
Wildberries, Ozon и Яндекс.Маркет с помощью Data Science показывают пользователям товары, которые те, вероятно, захотят купить. Например, если вы покупаете кошачий корм, вас, вероятно, могут заинтересовать другие товары для котов: когтеточки, миски, чесалки или лотки. Аналогично онлайн-кинотеатры и стриминговые сервисы рекомендуют музыку и кино ориентируясь на то, какие фильмы вы смотрели и каких исполнителей слушали.
С помощью алгоритмов машинного обучения специалисты настраивают спам-фильтры, которые находят сообщения со спамом и удаляют его.
Данные о температуре, давлении, влажности и ветре анализируются с помощью моделей машинного обучения, чтобы предсказать погоду в ближайшие дни.
Google Maps и Яндекс.Карты собирают данные о пробках и ремонте дорог, чтобы помочь построить оптимальный маршрут и предсказывать время пути. Также дата сайнс необходима для разработки автомобилей с автопилотом.
Siri, Алиса и другие голосовые ассистенты сравнивают десятки тысяч фраз, записанных в их память, с вашими словами, чтобы выполнять ваши запросы.
Data Science нужна для диагностики заболеваний, чтобы находить новые формулы для лекарств и составлять индивидуальные планы лечения.
Дата сайнс применяется для того, чтобы обнаруживать мошеннические действия, управлять инвестициями и оптимизировать инвестиционный портфель.
Специалисты по работе с данными или дата сайнтисты – это настоящие «алхимики» современного мира, они превращают необработанные данные в то, что способно изменить коммерцию, науку, общество и даже нашу обычную жизнь.
Дата сайнтисты помогают компаниям понимать своих клиентов, прогнозировать спрос, оптимизировать ценообразование, выявлять мошенничество и создавать продукты, которые будут помогать пользователям. Дата сайентисты меняют подход к принятию решений: если раньше компании часто ориентировались на интуицию, то теперь могут принимать решения, основываясь на четком анализе и оперируя понятными цифрами.
Такие специалисты помогают наладить эффективное производство, оптимизировать маркетинговые кампании и другие сферы деятельности организаций, повышают их эффективность и снижают затраты.
Дата сайнтисты создают алгоритмы, которые автоматизируют процессы, ранее требовавшие вмешательства человека. Например, это может быть автоматическая обработка клиентских запросов, создание отчетов и многое другое.
Data Science применяется для анализа генома человека, поиска новых формул для лекарств, изучения климатических изменений и разработки новых материалов. Она также может помочь оптимизировать городское планирование, улучшить транспортную систему, сделать образование более эффективным и создать более справедливое общество.
Дата сайнтист работает по четкому алгоритму:
Аналитик данных (Data Analyst) и аналитик дата сайнс (Data Scientist) – две тесно связанные профессии, но между ними есть существенные различия.
Этот специалист работает уже с готовыми данными: отчетами о продажах, маркетинговыми исследованиями или данным опросов. Он отвечает на вопросы, которые возникают у других подразделений компании: почему упали продажи или как увеличить количество посетителей магазинов?
Он находит закономерности в информации, видит тренды на рынке и понятным языком доносит эту информацию до коллег. Например, аналитик может изучать поведение пользователей сайта, чтобы оптимизировать интерфейс и составлять отчеты о эффективности рекламных кампаний. Аналитик данных не занимается разработкой алгоритмов или моделей для интерпретации информации.
Data Scientist – это специалист, который помимо анализа данных занимается более сложной работой: он создает алгоритмы машинного обучения, которые помогут составлять прогнозы, а также автоматизировать и оптимизировать работу компании или ее подразделения.
Такой специалист умеет обрабатывать первичные данные до понятной информации, разрабатывать модели машинного обучения, которые могут быть эффективно внедрены в уже отлаженные продукты.
Такие специалисты должны обладать разнообразными хард- и софт-скилами, а также уметь пользоваться важными инструментами. Перечислим основные.
Языки программирования Python, R, SQL, а также библиотеки и инструменты для анализа данных (например, Pandas, Numpy, Scikit-learn).
Основы статистики, включая распределения вероятностей, статистические тесты, регрессионный анализ и другие методы.
Понимание основных алгоритмов машинного обучения (например, регрессия, классификация, кластеризация) и глубокого обучения (нейронные сети, сверточные сети и т.д.).
Навыки работы с базами данных, написание эффективных запросов на SQL для извлечения и обработки данных.
Умение создавать информативные визуализации данных с помощью инструментов, таких как matplotlib, seaborn, ggplot2 и других.
Опыт в сборе, очистке и предобработке данных, включая умение работать с различными источниками данных.
Понимание бизнес-процессов и задач, для которых выполняется анализ данных, а также способность формулировать и адаптировать решения под бизнес-задачи.
Умение объяснять сложные технические концепции неспециалистам, представлять результаты анализа данных и рекомендации руководству и коллегам.
Знание специализированных инструментов и платформ для анализа данных (например, Tableau, Power BI).
Есть несколько путей, как стать Data Scientist с нуля. Самый сложный и долгий ― это получить высшее образование по этой специальности. Тем, у кого есть математическое, экономическое или другое техническое образование, будет проще: им будет достаточно закончить курсы обучения по специальности, чтобы через год начать искать для себя вакансии. Чтобы потестировать себя и понять, насколько вообще близка эта специальность, можно попробовать пройти курсы обучения для начинающих Data Scientist.
Также получить эту профессию можно обучаясь самостоятельно. Чтобы стать дата-сайентистом, потребуется систематический подход к обучению анализу данных и машинному обучению. Начните с изучения релевантных дисциплин, научитесь программировать и работать с данными, а затем непрерывно совершенствуйтесь в этом.
Начать можно с изучения языков программирования Python или R, Это два самых популярных инструмента, которые используют дата сайнтисты. К этим языкам программирования написано десятки библиотек и фреймворков, которые специально предназначены для анализа данных, например Pandas и NumPy. Потребуется также узнать, что такое SQL и другие типы баз данных. Изучите основы линейной алгебры, статистики и теории вероятности необходимы для понимания алгоритмов машинного обучения.
Присоединяйтесь к сообществам и форумам, таким как LinkedIn, Stack Overflow или специализированным группам в социальных сетях. Там вы найдете опытных специалистов, которые могут поделиться своим опытом и советами.
Уделите время развитию soft skills: надо научиться объяснять сложные концепции простым языком и работать с командой. Важно также иметь способности к анализу — это ключевой навык дата-сайентиста, который поможет пройти любое собеседование и получить желаемую зарплату.
Андрей Лебедев
Угрозы для информационной безопасности могут возникать не только извне, но, наример, и внутри компании, а…
Разберемся, что такое межсетевой экран (иначе называется firewall или файрвол, а также brandmauer или брандмайэр),…
Один способ позволяет отслеживать каждую деталь изделия, другой – сфокусироваться на брендинге и маркетинге. Разбираемся…
Рассказываем, как помогли российскому разработчику систем аналитики мигрировать в частное облако и сократить затраты на…
Рассказываем, как создать сайт-визитку и какой должна быть структура. Внутри — инструкция, которая поможет предпринимателям.
Онлайн-карты — хорошая площадка для привлечения аудитории в бизнес. Рассказываем об инструментах продвижения в геосервисах.