Что такое Data Science и кто такой Data Scientist

Что такое наука о данных, чем занимается Data Scientist и можно ли обучиться этой специальности с нуля – об этом в нашем материале.

Что такое Data Science

Data Science – 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 нашла 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:

Статистика помогает проанализировать информацию и выявить, какие в ней есть закономерности.
Машинное обучение используется, чтобы создать алгоритмы, которые помогут в дальнейшем без проблем анализировать большие объемы информации и прогнозировать события.
Визуализация данных нужна, чтобы показать информацию в наглядном виде, чтобы ее было проще понять и принять какое-либо решение с ее помощью.
IT-инструменты – языки программирования и фреймворки, где есть встроенные инструменты для работы с большими объемами информации.

Примеры применения Data Science в жизни

С этой наукой мы сталкиваемся буквально каждый день, перечислим несколько примеров.

Фильтры спама в почте

С помощью алгоритмов машинного обучения специалисты настраивают спам-фильтры, которые находят сообщения со спамом и удаляют его.

Прогноз погоды

Данные о температуре, давлении, влажности и ветре анализируются с помощью моделей машинного обучения, чтобы предсказать погоду в ближайшие дни.

Транспорт

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.

Виртуальные ассистенты

Siri, Алиса и другие голосовые ассистенты сравнивают десятки тысяч фраз, записанных в их память, с вашими словами, чтобы выполнять ваши запросы.

Медицина

Data Science нужна для диагностики заболеваний, чтобы находить новые формулы для лекарств и составлять индивидуальные планы лечения.

Финансы

Дата сайнс применяется для того, чтобы обнаруживать мошеннические действия, управлять инвестициями и оптимизировать инвестиционный портфель.

Зачем нужны специалисты в Data Science

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.

Чем занимается Data Scientist

Дата сайнтист работает по четкому алгоритму:

Сначала специалист собирает данные в одну базу. Это может быть информация о котировках, погоде за последние 10 лет или данные с сенсоров автомобилей. Затем он удаляет оттуда «мусорные» данные – то есть пустые или неправильно заполненные, и преобразовывает их ту форму, в которой их будет удобно анализировать, например, таблицу.
Исследовательский анализ данных – это процесс, когда дата сайнтист пытается найти закономерности, понять структуру, особенности и взаимосвязи между переменными.
Затем дата сайнтист строит прогностические модели. Они используются для предсказания будущих событий или трендов на базе имеющейся информации.
Дата сайнтист проверяет модели на адекватность и правильную интерпретацию для выявления ключевых факторов, влияющих на процесс или явление.
Затем данные необходимо визуализировать – то есть построить красивые графики и диаграммы, которые будут понятны обычным людям.
Полученные результаты дата сайнтист превращает в в рекомендации и стратегии для коллег, которые внедряют их в жизнь.

Чем отличается аналитик данных от Data Scientist

Аналитик данных (Data Analyst) и аналитик дата сайнс (Data Scientist) – две тесно связанные профессии, но между ними есть существенные различия.

Аналитик данных (Data Analyst)

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

Дата сайнтист 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.

Что должен знать каждый Data Scientist

Такие специалисты должны обладать разнообразными хард- и софт-скилами, а также уметь пользоваться несколькими важными инструментами. Перечислим основные.

Программирование

Языки программирования Python, R, SQL, а также библиотеки и инструменты для анализа данных (например, Pandas, Numpy, Scikit-learn).

Статистика

Основы статистики, включая распределения вероятностей, статистические тесты, регрессионный анализ и другие методы.

Машинное обучение и глубокое обучение

Понимание основных алгоритмов машинного обучения (например, регрессия, классификация, кластеризация) и глубокого обучения (нейронные сети, сверточные сети и т.д.).

Базы данных и SQL

Навыки работы с базами данных, написание эффективных запросов на SQL для извлечения и обработки данных.

Виртуализация данных

Умение создавать информативные визуализации данных с помощью инструментов, таких как matplotlib, seaborn, ggplot2 и других.

Работа с данными

Опыт в сборе, очистке и предобработке данных, включая умение работать с различными источниками данных.

Бизнес-знания

Понимание бизнес-процессов и задач, для которых выполняется анализ данных, а также способность формулировать и адаптировать решения под бизнес-задачи.

Коммуникационные навыки

Умение объяснять сложные технические концепции неспециалистам, представлять результаты анализа данных и рекомендации руководству и коллегам.

Экспертные инструменты

Знание специализированных инструментов и платформ для анализа данных (например, Tableau, Power BI).

Как стать дата сайнтистом

Есть несколько путей, как стать специалистом по дата сайнс. 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.

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

blog-editor

26 августа 2024