Проще говоря, наука о данных - это практика получения действенных выводов из необработанных данных. Наше руководство расскажет вам обо всех тонкостях науки о данных, включая то, как она работает, и примеры ее использования в настоящее время.
Определение науки о данных
Что такое Data Science - наука о данных?
Проще говоря, наука о данных посвящена извлечению чистой информации из необработанных данных для формирования действенных выводов.
И данных там очень много. По оценкам специалистов, к 2025 году в мире будет около 175 зеттабайт данных (зеттабайт равен триллиону гигабайт). Данные называют нефтью 21 века. Так что же нам делать со всеми этими данными? Как сделать их полезными для нас? Каковы возможности их применения в реальном мире? Эти вопросы относятся к области науки о данных.
Что такое Data Science?
Наука о данных - это процесс использования инструментов и методов для извлечения полезной информации из огромных объемов зашумленных данных. Наука о данных используется во всех областях - от принятия бизнес-решений до спортивной аналитики и оценки страховых рисков.
Сфера науки о данных стремительно развивается и революционизирует очень многие отрасли. Она приносит неисчислимую пользу в бизнесе, научных исследованиях и нашей повседневной жизни. Ваш маршрут на работу, ваш последний запрос в поисковике о ближайшем кафе, ваш пост в Instagram о том, что вы съели, и даже данные о состоянии здоровья с вашего фитнес-трекера - все это по-разному важно для разных специалистов в области науки о данных. Просеивая огромные озера данных, ища связи и закономерности, наука о данных отвечает за то, чтобы создавать новые продукты, предоставлять прорывные знания и делать нашу жизнь более удобной.
Жизненный цикл науки о данных
Наука о данных включает в себя несколько дисциплин для получения целостного, тщательного и уточненного взгляда на необработанные данные. В то время как некоторые специалисты по работе с данными специализируются в узких областях, другие являются универсалами и обладают навыками охватывающими все, начиная от инженерии данных, математики, статистики, передовых вычислений и визуализации, и способны эффективно просеивать запутанные массы информации и передавать только самые важные фрагменты, которые помогут стимулировать инновации и эффективность.
Ученые, изучающие данные, часто в значительной степени полагаются на искусственный интеллект, особенно на его поднаправления машинное обучение и глубокое обучение, чтобы создавать модели и делать прогнозы с помощью алгоритмов и других методов.
Науку о данных можно представить как жизненный цикл, состоящий из пяти этапов:
- Захват (Capture) - На этом этапе специалисты по исследованию данных собирают сырые и неструктурированные данные. Этап захвата обычно включает в себя сбор данных, ввод данных, прием сигнала и извлечение данных.
-
Поддержание (Maintain) - На этом этапе данные приводятся в форму, которую можно использовать. Этап обслуживания включает в себя хранение данных, очистку данных, постановку данных на хранение, обработку данных и архитектуру данных.
-
Процесс (Process) - На этом этапе данные изучаются на предмет закономерностей и предубеждений, чтобы понять, как они будут работать в качестве инструмента прогностического анализа. Этап процесса включает добычу данных, кластеризацию и классификацию, моделирование данных и обобщение данных.
-
Analyze (Анализ) - На этом этапе данные подвергаются нескольким видам анализа. Этап анализа включает в себя отчетность по данным, визуализацию данных, бизнес-анализ и принятие решений.
-
Communicate (Коммуникация) - На этом этапе специалисты по анализу данных и аналитики представляют данные в виде отчетов, диаграмм и графиков. Этап коммуникации обычно включает в себя исследовательский и подтверждающий анализ, прогнозный анализ, регрессию, анализ текста и качественный анализ.
Кто такой Data Scientist?
Кто-то, кто специализируется на процессе сбора, организации и анализа данных, чтобы информация, содержащаяся в них, могла быть передана в виде четкой истории с практическими выводами. Как правило, специалисты по анализу данных умеют выявлять закономерности, скрытые в больших объемах данных, и часто используют передовые алгоритмы и внедряют модели машинного обучения, чтобы помочь предприятиям и организациям делать точные оценки и прогнозы. Типичный специалист по работе с данными обладает глубокими знаниями в области математики и статистики, а также опытом использования таких языков программирования, как R, Python и SQL.
Карьера специалиста по работе с данными
Рабочие места в области науки о данных могут быть самыми разными. В начале карьеры в области науки о данных человек может занимать должность data scientist, затем перейти к аналитику, инженеру, архитектору и так далее. Каждая роль в области науки о данных использует как технические, так и "мягкие" навыки, которые необходимо развивать на протяжении всей карьеры.
Роли в Аналитике
- Data Scientist занимается сбором, анализом и визуализацией данных; иногда создает модели машинного обучения.
- Аналитик данных отвечает за сбор, очистку, анализ и отчетность данных; иногда отслеживает веб-аналитику.
- Бизнес-аналитик использует данные для создания действенных бизнес-посылок для остальной части организации.
- Инженер по данным проектирует, создает и поддерживает конвейеры данных; тестовые экосистемы для специалистов по данным для запуска алгоритмов.
- Инженер машинного обучения проектирует и создает системы машинного обучения.
Навыки работы с данными
Нет универсального ответа на вопрос чем занимается специалист по анализу данных? поэтому точные навыки и инструментарий, необходимые специалистам по анализу данных, варьируются от роли к роли.
Тем не менее, есть некоторые общие навыки, приобретение которых подготовит начинающих специалистов в области науки о данных к успеху. К ним относятся навыки в следующих областях:
- Программирование - использование таких языков, как Python и R..
- Управление базами данных - изучение и применение SQL для взаимодействия с базами данных.
- Статистика - умение анализировать данные для решения проблем.
Кроме того, успешные специалисты по анализу данных часто обладают несколькими ключевыми "мягкими" навыками такими как:
- Любопытство - нацеленность на решение проблем и постоянное изучение нового.
- Сторителлинг - способность рассказывать истории с использованием данных и передавать понимание.
- Коммуникабельность - комфортно сотрудничать с другими людьми и четко излагать проблемы и решения.
Конечно, есть и другие навыки и методы, которые необходимо освоить специалистам по работе с данными, если они хотят попасть в более специализированные области науки о данных, такие как глубокое обучение, нейронные сети и обработка естественного языка.
Использование науки о данных
Наука о данных помогает нам достичь некоторых важных целей, которые еще несколько лет назад были либо невозможны, либо требовали гораздо больше времени и энергии, например:
Примеры использования Data Science
- Обнаружение аномалий (мошенничество, болезни и преступления).
- Классификация (проверка биографии; сервер электронной почты, классифицирующий письма как "важные").
- Прогнозирование (продажи, доходы и удержание клиентов).
- Определение паттернов (погодные паттерны, паттерны финансовых рынков).
- Распознавание (лица, голоса и текста).
- Рекомендации (основываясь на изученных предпочтениях, рекомендательные системы могут направлять вас к фильмам, ресторанам и книгам).
- Регрессия (прогнозирование времени доставки еды, прогнозирование цен на жилье на основе удобств).
- Оптимизация (составление расписания заездов и доставки посылок)
Еще несколько подробных примеров того, как предприятия используют науку о данных для инноваций и разрушения своих отраслей, создания новых продуктов и повышения эффективности окружающего мира:
Наука о данных в здравоохранении
Наука о данных привела к ряду прорывов в сфере здравоохранения. Благодаря обширной сети данных, доступных теперь через все - от электронных медицинских карт, клинических баз данных до персональных фитнес-трекеров, - медицинские работники находят новые способы понимания болезней, профилактической медицины, более быстрой диагностики заболеваний и поиска новых вариантов лечения. Чувствительность данных пациентов делает безопасность данных еще более важным аспектом в сфере здравоохранения.
Наука о данных в автопилотах автомобилей
Наука о данных проявляется и на дорогах тоже. Компании Tesla, Ford и Volkswagen внедрили предиктивную аналитику в свои автономные автомобили. Эти автомобили используют тысячи крошечных камер и датчиков для передачи информации в режиме реального времени. Используя машинное обучение, предиктивную аналитику и науку о данных, самоуправляемые автомобили могут подстраиваться под ограничения скорости, избегать опасной смены полосы движения и даже везти пассажиров по самому быстрому маршруту.
Наука о данных и логистика
UPS обращается к науке о данных для повышения эффективности как внутри компании, так и на маршрутах доставки. Инструмент компании по интегрированной оптимизации и навигации на дорогах (ORION) использует статистическое моделирование и алгоритмы, основанные на науке о данных, которые создают оптимальные маршруты для водителей доставки с учетом погоды, дорожного движения и строительства. По оценкам, наука о данных позволяет логистической компании ежегодно экономить миллионы галлонов топлива и миль доставки.
Наука о данных в индустрии развлечений
Вы когда-нибудь задумывались над тем, как Spotify рекомендует именно ту песню, которая идеально подходит вам по настроению? Или как Netflix знает, какие сериалы вам понравятся? Используя науку о данных, эти гиганты потокового вещания изучают ваши предпочтения чтобы тщательно подобрать контент из своих обширных библиотек, который, по их мнению, будет точно соответствовать вашим интересам.
Data Science в продуктах, продажах и маркетинге
Многие компании прибегают к услугам специалистов по исследованию данных для построения моделей прогнозирования временных рядов которые помогают в управлении запасами и оптимизации цепочки поставок. Иногда перед специалистами по анализу данных также ставится задача выработки проактивных рекомендаций на основе бюджетных прогнозов, сделанных с помощью финансовых моделей. Некоторые даже используют добычу данных для сегментирования клиентов по поведению, подстраивая будущие маркетинговые сообщения под определенные группы на основе предыдущих взаимодействий с брендом.
Наука о данных в финансах
Машинное обучение и наука о данных сэкономили финансовой отрасли миллионы долларов и не поддающееся исчислению количество времени. Например, платформа JP Morgan по анализу договоров использует обработку естественного языка для обработки и извлечения важных данных из тысяч коммерческих кредитных договоров в год. Благодаря науке о данных то, на что ушло бы около сотен тысяч часов ручного труда, теперь выполняется за несколько часов. Кроме того, такие финтех-компании, как Stripe и Paypal, инвестируют в науку о данных для создания инструментов машинного обучения которые быстро обнаруживают и предотвращают мошеннические действия.
Наука о данных в кибербезопасности
Наука о данных полезна в любой отрасли, но в кибербезопасности она может быть самой важной. Например, международная компания по кибербезопасности "Касперский" использует науку и машинное обучение для ежедневного обнаружения сотен тысяч новых образцов вредоносного ПО. Способность мгновенно обнаруживать и изучать новые методы киберпреступлений с помощью науки о данных необходима для нашей безопасности в будущем.
- builtin.com
Поделиться
