Мы уже писали о выборе специализации и обучении разным профессиям в сфере Data Science с нуля. В подготовленной при поддержке Факультета Искусственного интеллекта онлайн-университета GeekBrains статье постараемся ответить на самые часто задаваемые вопросы о Data Science, которые волнуют новичков.
Что такое Data Science?
Наука о данных – это область исследований, которая включает в себя получение информации и обнаружение в ней скрытых закономерностей для принятия и оптимизации решений. При этом используются огромные объемы данных и различные научные методы, алгоритмы и процессы. Термин Data Science появился в связи с развитием математической статистики и анализа данных, а также благодаря появлению больших данных.
Наука о данных – область междисциплинарная. Ее методы позволяют извлечь знания из структурированной или неструктурированной информации, перевести бизнес-проблему в исследовательский проект, а затем применить результаты в процессе принятия решений.
Источник
Применение Data Science
Существует множество применений и преимуществ использования анализа данных в различных сферах. Например, следующие:
- Информация – один из главных ресурсов современного мира. С помощью правильных инструментов, технологий и алгоритмов, компании и организации могут получать и использовать данные для получения социальных и экономических преимуществ.
- Наука о данных может помочь обнаружить и предотвратить мошенничество с помощью передовых алгоритмов машинного обучения.
- Анализ отзывов пользователей может быть использован для оценки лояльности клиентов к бренду и рекомендации продуктов для улучшения бизнеса.
- Google search применяет технологию Data Science для поиска наиболее точных результатов в течение доли секунды.
- Методы науки о данных позволяют разрабатывать рекомендательные системы для онлайн магазинов, стриминговых сервисов, социальных сетей и т.д.
- Анализ данных лежит в основе систем распознавания речи и изображений, например, Siri, Google assistant, Alexa, и т.д.
- EA Sports, Sony, Nintendo используют технологии Data Science для улучшения игрового опыта пользователя. В настоящее время игры также разрабатываются с применением техники машинного обучения.
- PriceRunner, Junglee, Shopzilla внедряют механизмы Data Science для сравнения цен. Данные платформы получают с соответствующих веб-сайтов при помощи API.
С чего начать обучение Data Science?
Статистика
Статистика и математика являются основами науки о данных. Их принципы и методы применяются для сбора и анализа числовых данных в больших количествах, а также для принятия решений.
Программирование
Наука о данных – захватывающая область для работы, поскольку она сочетает передовые статистические и количественные навыки с реальными навыками программирования. В зависимости от вашего бэкграунда и желаемой роли в Data Science, можно выбрать один или несколько языков программирования. Однако наиболее популярными в сообществе Data Science являются R, Python и SQL.
Визуализация
Различные методы визуализации данных используются для предоставления результатов анализа в простой форме, понятной заказчикам проектов или более широкой аудитории .
Машинное обучение и ИИ
Машинное обучение и Искусственный интеллект исследуют построение и оптимизацию алгоритмов, задача которых – прогнозирование непредвиденных/будущих данных.
Deep Learning
Методы Deep Learning – это относительно новое направление машинного обучения, в котором алгоритм самостоятельно выбирает модель анализа, которой нужно следовать.
Источник
Какова роль специалиста Data Science?
Существует несколько основных ролей специалистов по Data Science, каждая из которых направлена на решение определенных проблем с помощью данных:
Data Scientist
Роль: специалист, который с помощью различных инструментов, методов, методологий и алгоритмов управляет огромными объемами данных, а также анализирует и оптимизирует их для создания эффективных бизнес стратегий.
Языки и инструменты: R, SAS, Python, SQL, Hive, Matlab, Pig, Spark
Инженер
Роль: работает с большими объемами информации, разработка, конструирование, тестирование и поддержка архитектуры крупномасштабных систем обработки и баз данных.
Языки и инструменты: SQL, Hive, R, SAS, Matlab, Python, Java, Ruby, C++, Perl
Аналитик данных
Роль: отвечает за получение и обработку больших объемов информации. Аналитик будет искать в данных взаимосвязи, закономерности и тенденции. В его задачи также входит предоставление отчетности и визуализации анализа данных, которые будут использованы для принятия наиболее эффективных бизнес-решений.
Языки и инструменты: R, Python, HTML, JS, C, C++, SQL
Статистик
Роль: собирает и анализирует качественные и количественные данные, используя статистические теории и методы.
Языки и инструменты: SQL, R, Matlab, Tableau, Python, Perl, Spark, Hive
Администратор данных
Роль: администратор должен убедиться, что база данных доступна всем пользователям. Он также следит, чтобы она работала правильно и была защищена от взлома.
Языки и инструменты: Ruby on Rails, SQL, Java, C#, Python
Бизнес-аналитик
Роль: главная задача такого специалиста – улучшить существующие бизнес-процессы. Он является посредником между командой бизнес-менеджеров и IT-отделом.
Языки и инструменты: SQL, Tableau, Power BI and, Python
Как стать экспертом Data Science?
Чтобы стать экспертом в области науки о данных, сосредоточьте свое внимание на одной области и направьте усилия на изучение ее специфики. Вы также станете лучше разбираться в техниках, которые используете ежедневно в разных областях – все дело в практике. Попробуйте также получить навыки за пределами своей зоны комфорта. Если вы знаете язык программирования Python, перейдите на Django, R или Java. Если вы хотите повысить свой профессиональный уровень, обратите внимание на следующий список:
- Критическое мышление: специалисты по Data Science должны применять объективный анализ фактов по теме или проблеме, прежде чем формулировать мнения или выносить суждения.
- Инструменты: начинающие Data Scientists знают, как писать код, и с легкостью справляются с различными задачами программирования. Эксперт в этой области не будет ограничивать себя только Python или R. Нужно овладеть несколькими языками и библиотеками, а также уметь применять различные инструменты для визуализации и анализа данных.
- Коммуникация: практически ничто в современных технологиях не выполняется в вакууме, поскольку существует интеграция между системами, приложениями, данными и людьми. Наука о данных ничем не отличается, и способность общаться с несколькими заинтересованными сторонами является ключевым атрибутом эксперта по Data Science.
- Готовность учиться: Наука о данных – очень быстро развивающаяся отрасль. Одним из самых важных навыков для эксперта по Data Science является умение постоянно самостоятельно учится новому в быстром темпе.
Как реализуется проект Data Science?
Многие считают, что Data Science – это только построение моделей. На самом деле, общий процесс разработки проекта разбивается на несколько этапов. Полный его жизненный цикл выглядит примерно так:
Постановка проблемы
Любой проект в Data Science начинается с постановки проблемы и определения задач для команды, с помощью которых она может быть решена. На данном этапе разрабатывается набор стратегий аналитического процесса и определяются ожидаемые результаты.
Сбор данных
Получение данных из всех идентифицированных внутренних и внешних источников, которые могут помочь ответить на бизнес-вопрос.
Данные могут быть получены из следующих источников:
- Веб-серверов;
- Коммерческих ресурсов;
- Социальных сетей и других платформ взаимодействия пользователей;
- Различных онлайн-ресурсов с использованием API и т.д.
Подготовка
Данные могут иметь множество несоответствий, вроде пропущенных значений, пустых столбцов и неправильных форматов. Перед разработкой модели их необходимо обработать, очистить и подготовить к анализу. Чем чище ваши данные, тем лучше ваши прогнозы.
Разработка модели
На этом этапе необходимо определить метод и технику построения связи между входными переменными. Планирование модели осуществляется с помощью различных статистических формул и средств визуализации. SQL Analysis Services, R и SAS – наиболее часто используемые для этих целей инструменты.
Построение модели
На этом этапе начинается процесс моделирования и проверки гипотез. Здесь Data Scientist разделяет наборы данных для обучения и тестирования. К первому набору применяются такие методы, как ассоциация, классификация и кластеризация. Эффективность модели далее определяется с помощью тестирования на тестовом наборе.
Операционализация
На этом этапе разрабатывается окончательная базовая модель с отчетами, кодом и техническими документами. Она развертывается в производственной среде после тщательного тестирования.
Презентация результатов
Полученные результаты и предложения решения проблем презентуются заказчикам проекта. На основе входных данных модели определяется, являются ли результаты проекта успешными или неудачными, и соответствуют ли они ожиданиям.
Если вы хотите начать карьеру в Data Science, стоит обратить внимание на курс Факультета Искусственного интеллекта онлайн-университета GeekBrains. Его особенность заключается в проектно-ориентированном обучении, во время которого вы сможете на практике понять, как работает команда и как избежать ошибок. Программа курса включает основательную математическую подготовку, занятия по программированию и машинному обучению, а также работу над бизнес-проектами.