Data Science - что это и как стать специалистом Data Science с нуля

Стартап-идея

Data Science - что это и как стать специалистом Data Science с нуля

Data Science - зачем это нужно и чем занимается специалист по Data Science. С чего начать изучение Data Science и что нужно знать для овладения профессией. Boodet.online.

Поделиться
Запинить
Отправить

Простыми словами о Data Science

Data Science это сочетание различных инструментов, алгоритмов, принципов машинного обучения. В ходе этого процесса можно обнаружить скрытые шаблоны в необработанных данных. Исходя из аббревиатуры, это, прежде всего, про данные, которые рассматривают с разных точек зрения, зачастую очень неожиданных. Data Science используют в бизнесе, науке, обучении, здравоохранении, социальных институтах для принятия решений и прогнозирования.

Data Science — что это?

Data Science — это более дальновидный подход, нежели классическая аналитика, по итогам которого получают ответ на вопросы о том, «что» и «как» происходит. Для того чтобы ответить, нужно проанализировать огромные массивы неструктурированных данных, найти в них взаимосвязи, чтобы принять обоснованные решения.

Data Science — это очень обширный термин. Чтобы разобраться сути этого комплекса процессов и действий, необходимо понимать:

  • жизненный цикл DS;

  • инструменты планирования и построения;

  • типы данных.

Ключевые этапы Data Science-проекта

Жизненный цикл любого Data Science-проекта проходит в 6 этапов:

  • обнаружение;

  • подготовка данных;

  • планирование модели;

  • построение модели;

  • представление проекта;

  • оценка результатов и информирование о них.

Обнаружение

Старт проекта, в ходе которого определяют его ключевые цели, задачи, гипотезы. Прежде чем запускать остальные процессы, считают бюджет и определяют, хватит ли ресурсов или надо найти специалистов, увеличить время выполнения и поискать новые массивы данных.

Подготовка данных

Прежде чем поместить данные в песочницу, их надо обработать, а для этого нужна тестовая аналитическая среда. Специалисты по Data Science извлекают, преобразовывают и в итоге загружают сведения в песочницу.

Планирование модели

С помощью EDA (исследовательского анализа данных), определяют методы и приемы для построения взаимосвязей между переменными. Такие взаимосвязи, если они будут обнаружены, станут основой для алгоритмов.

Инструменты планирования модели в Data Science

Основными инструментами планирования модели в Data Science являются:

  • R;

  • SAS/ACCESS;

  • SQL Analysis.

Построение модели

В Data Science важно иметь достаточный набор инструментов и устойчивую среду для того, чтобы разработать наборы данных для тестирования и обучения. Возможно, предполагаемых мощностей не хватит — обычно такое случается, если требуется быстрая и параллельная обработка информации. На этапе построения модели специалисты выясняют, достаточно ли имеющегося инструментария или чего-то не хватает.

Инструмент для построения модели

В Data Science модель строят с помощью следующих инструментов:

  • SAS Enterprise Miner

  • Weka;

  • SPSS Modeler;

  • MATLAB;

  • Alpine Miner;

  • Statistica.

Представление проекта

Итоговый проект необходимо визуализировать. То есть нужно представить отчеты, код и техническую документацию. Хорошим тоном в Data Science считается представление проекта в реальном времени в производственной среде. С помощью тестового представления можно заранее увидеть, есть ли проблемы с производительностью, и сократить время на окончательное развертывание.

Информирование

Data Science это общественно важный процесс. Сам по себе анализ данных и взаимосвязи не имеют значения. Они служат для того, чтобы подтвердить или опровергнуть начальные гипотезы. При этом отрицательный результат имеет не меньшее значение, чем положительный.

Где применяется Data Science

Глобальная цифровизация привела к появлению больших массивов неструктурированных данных, которые надо было где-то хранить. Проблема хранения решилась с помощью фреймворков. Такие объемы данных невозможно было обрабатывать привычными методами. Так появилась специализация Data Science. Что мы знаем о ее применении? Чаще всего, говоря о науке данных, подразумевают машинное обучение и искусственный интеллект — две масштабные ветви DS. Но фактически методы и результаты Data Science применимы абсолютно для любой сферы нашей жизни.

Что может Data Science и где это применить:

  • оценка динамики ценообразования, предположительная задержка вылета/прибытия — гражданская и военная авиация;

  • модель поведения покупателей — маркетинг;

  • анализ общественного мнения — медиа;

  • моделирование движения — беспилотный транспорт;

  • финансовые риски — банковская сфера;

  • покупательские тренды — торговля;

  • моделирование течения заболеваний, анализ эффективности медикаментов и процедур — здравоохранение;

  • успешность групп учеников — образование.

Чем занимается специалист по Data Science?

Специалист по Data Science отвечает за консультирование относительно потенциала данных в своей сфере деятельности. Его задача — предложить новые решения, используя статистический и интеллектуальный анализ сведений.

Data Scientist должен иметь навыки в:

  • управлении;

  • аналитике;

  • стратегии;

  • дизайне;

  • коммуникации.

Для такого специалиста важно быть экспертом в той отрасли, где он работает. Он должен уметь управлять штатом сотрудников DATA- или IT-отдела, руководить дизайнерами и сторонними аналитиками.

Чтобы успешно выполнять задачи аналитики, специалист Data Science создает эконометрические и статистические модели для различных задач, включая прогнозы, классификацию, кластеризацию, анализ шаблонов, выборку, моделирование. Эта обязанность включает в себя исследование новых способов прогнозирования и моделирования поведения конечных пользователей, а также исследование методов обобщения и визуализации данных для передачи ключевых результатов прикладной аналитики.

Самая большая часть обязанностей специалиста по Data Science относится к работе с данными: поиском, структурированием, обработкой и визуализацией. Неструктурированные и разрозненные наборы сведений используются для независимой генерации действенных данных, а также для создания управляемых аналитических процессов.

Во время работы над проектом специалист по Data Science сотрудничает с коллегами и приглашенными специалистами, поэтому развитые коммуникативные навыки — обязательное требование в этой профессии.

Как стать специалистом Data Science?

Такой профессионал должен знать математику и статистику на высоком уровне; обладать критическим и творческим мышлением. Для того чтобы работать с данными, нужно представлять, какие возможности они открывают, а для этого надо уметь задавать самому себе неожиданные вопросы.

Пригодится и опыт в программировании, чтобы разрабатывать модели и алгоритмы, необходимые для того, чтобы получать, чистить и структурировать большие данные. Минимальные требования к специалисту Data Science — знание языков Python и R.

Где учиться на Data Science?

Существует множество онлайн-курсов, которые помогут сравнительно быстро войти в профессию с нуля. Рассчитывайте на три года обучения минимум — наука о данных сложная и требует множества навыков.

Необходимые знания для Data Science-специалиста

Помимо навыков общения, управления и сотрудничества, специалист Data Science должен иметь технические навыки:

  • программирование — Python, Perl, C / C ++, SQL, Java;

  • аналитика — SAS, Hadoop, Spark, Hive, Pig, R.

Очень важно в совершенстве знать, что такое неструктурированные данные, где они лежат, в каком формате, как их достать. Не существует каких-то специальных сайтов, где хранятся все сведения. Поэтому специалисту необходимо понимать специфику той сферы, где он работает, чтобы самостоятельно найти источники данных для своих проектов.

Направления Data Science

Базовыми направлениями Data Science являются аналитика и машинное обучение.

Аналитика бывает прогнозирующей и предписательной. Специалист Data Science должен сам определить, какая из них лучше подходит для текущего проекта.

Машинное обучение применяют для составления прогнозов или выявления скрытых закономерностей. Составление прогнозов возможно в том случае, если у Data Science-отдела есть данные о каком-либо процессе и необходимо на их основании построить модель будущей тенденции. Такое обучение называется контролируемым.

Неконтролируемое обучение относится к выявлению скрытых закономерностей. В этом случае неструктурированные сведения изучают в формате всего массива, например, при помощи кластеризации.

Будущее Data Science

Роль специалистов Data Science будет расти с каждым днем. Эта профессия важна для всех сфер нашей жизни: бизнеса, отдыха, торговли, здравоохранения, экономики, обучения, науки. Анализ неструктурированных данных помогает в решении сложных мировых проблем и для закрытия задач малого бизнеса или даже конкретного человека.

С помощью Data Science создают умные машины, которым не нужен водитель, предугадывают интересы и платежеспособность покупателей. На основе аналитических моделей банки решают, выдавать ли вам кредит. Умные системы прогноза погоды могут предсказать глобальные катастрофы, предоставив людям время на подготовку.


Поделиться
Запинить
Отправить

Возможно вам так же будет интересно:

Как составить SaaS-договор. Образцы, требования к договорам, правовые особенности договоров на оказание облачных услуг.

Защита персональных данных с помощью биометрических систем. Технологии, применение, минусы и плюсы биометрической аутентификации.

Что такое SQL? Как работает SQL? Структура заголовков, применение и чтение SQL.

Active Directory простыми словами. Преимущества и возможности. Установка и настройка Archive Directory.