Почему Data Science считают одной из важнейших профессий будущего?
Data Science (DS) в последние годы стало чрезвычайно трендовым и востребованным направлением в IT. И это не случайно, ведь наука о данных тесно взаимосвязана с такими перспективными технологиями, как Big Data (большие данные), Machine Learning (машинное обучение), нейросети и т.д. Вместе с ней, повышенную популярность получила профессия Data Scientist, о которой мы также расскажем вам в нашей новой статье.
Содержание:
1. Что такое Data Science? История возникновения и развития этого направления
2. Сферы применения Data Science
3. Инструменты и этапы рабочего процесса в Data Science
4. Кто такой дата-сайентист и чем он занимается?
5. Что нужно для освоения этой профессии?
6. Заключение
Из текста вы узнаете о том, что представляет собой Data Science, когда она появилась и как развивалась, какие у нее есть методы и инструменты, для каких задач и в каких областях она используется. Кроме того, вы ознакомитесь с тем, кто такие дата-сайентисты, чем они занимаются и что нужно для освоения этой профессии.
Что такое Data Science? История возникновения и развития этого направления
Data Science (наука о данных) – это область информатики, которая специализируется на вопросах анализа и обработки Big Data (массивных объемов информации, находящихся в неструктурированном виде). Она задействует целый ряд актуальных технологий, методов и инструментов, включая математическую статистику, искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML) и глубокое обучение (Deep Learning, DL), а также проектирование и разработку баз данных.
Применение методов статистики и программных алгоритмов позволяет специалистам в области DS находить связи и закономерности в массивах неструктурированных данных, а затем использовать их для составления оценок и прогнозов на будущее.
Data Science находится на стыке несколько точных наук: математики, информатики и системного анализа. Впервые этот термин придумал датский программист Петер Наур, употребив его в своей книге «Краткий обзор компьютерных методов», которая увидела свет в 1974 году. Он назвал ее наукой, изучающей жизненный цикл цифровых данных, а также ввел в оборот еще один альтернативный термин – datalogy.
С момента первого упоминания до всеобщего признания термина Data Science прошло далеко не одно десятилетие. Наука о данных была признана отдельной академической дисциплиной лишь в начале 2000-х годов. Во многом, этому поспособствовала статья профессора статистики Уильяма Кливленда на тему технических аспектов статистических исследований. Также в 2002-2003 годах начали появляться научные журналы на данную тему, в том числе CODATA Data Science Journal и The Journal of Data Science, выпущенный Колумбийским университетом.
Еще больший интерес общественности к DS возник в 2010-х годах на фоне массового распространения технологий Big Data. С 2011 года американская компания-издатель организовывает серию конференций Strata, посвященных науке о данных, а корпорация EMC устраивает ежегодный саммит, посвященный актуальным трендам в сфере Data Science.
В 2012 году профессия дата-сайентист была признана одной из самых перспективных, привлекательных и востребованных в современном мире. С 2013 года ряд ведущих университетов мира запустили программы подготовки магистров по Data Science, а некоторые из них получили многомиллионные гранты на развитие науки о данных.
Сферы применения Data Science
Наука о данных широко востребована во многих отраслях и сферах деятельности – а особенно там, где нужно оценивать риски и составлять прогнозы.
Среди конкретных направлений можно выделить:
- Банки и другие финансовые организации. К примеру, технологии DS помогают оценить степень платежеспособности клиентов и использовать эту информацию для разработки алгоритмов по автоматическому одобрению кредитов. Кроме того, в сфере финансов существует немало других видов Big Data, представляющих интерес для дата-сайентиста.
- E-commerce и бизнес в целом. Применение методов статистики и машинного обучения позволяет выявить более или менее востребованные товары и товарные категории среди огромного ассортимента крупных интернет-магазинов. Также Data Science дает возможность автоматически создавать подборки товаров или услуг на основе сделанных клиентами покупок или просмотренных позиций. В более широком смысле DS можно использовать для прогнозирования спроса на новые продукты в любой сфере бизнеса.
- IT-сфера. Дата-сайентисты приносят немалую пользу в процессе создания поисковых алгоритмов, проектирования, разработки и внедрения моделей машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI), разработки ботов и т.д.
- Транспорт и логистика. Data Science помогает транспортным компаниям планировать оптимальный маршрут для перевозок с учетом различных факторов (погодные условия и т.д.). Благодаря ей, бизнес может предельно сократить свои затраты и издержки, избежать простоев и форс-мажорных ситуаций.
- Медицина и наука. DS-технологии позволяют создавать «умные» алгоритмы для автоматической диагностики заболеваний на основании предоставленных данных. Кроме того, это направление чрезвычайно востребовано в современных генетических исследованиях – помогает строить генетические карты и т.д. Также Data Science активно применяют в физике (выявление элементарных частиц и их следов), социологии (для автоматической обработки собранных данных), метеорологии (составление прогнозов погоды и изменений климата), а еще во многих других областях науки.
- Производство. Наука о данных помогает оптимизировать производственные процессы и спрогнозировать множество важных аспектов. Например, начиная от вероятностей возникновения сбоев оборудования или дефектов продукции, заканчивая моделированием распространенных производственных травм работников.
- Страхование и оценка рисков. Технологии Data Science успешно задействуются в разных направлениях страховой деятельности. Они помогают оценивать повреждения автомобилей, прогнозировать претензии по медицинскому страхованию, предсказывать банкротства, управлять рыночными рисками, прогнозировать отказы от страховых возмещений, обнаруживать аномалии и т.д.
- Сельское хозяйство. Используя DS-алгоритмы, специалисты имеют возможность прогнозировать динамику цен на сельхоз-продукцию, проводить анализ урожайности, планировать использование земель с учетом восстановления экосистем, сегментировать поля, идентифицировать вредителей и болезни растений, прогнозировать глубину грунтовых вод и выполнять анализ орошения.
Инструменты и этапы рабочего процесса в Data Science
Наука о данных представляет собой междисциплинарное направление, которое использует целый ряд систем, методов, процессов и алгоритмов.
Среди основных стоит отметить следующие направления.
Big Data
Большие данные по праву считаются основным полем деятельности и рабочим инструментом науки о данных. Специалисты в этой сфере чаще всего взаимодействуют с BD-система хранения и обработки информации. Среди конкретных примеров выделяют NoSQL-базы данных, стек Apache Hadoop и т.д. Технологии Big Data позволяют эффективно собирать, хранить и обрабатывать колоссальные массивы структурированных и неструктурированных данных различных типов, а также использовать их для достижения конкретных и целей. Анализируя большие данные, дата-сайентист разрабатывает прогнозную модель – программный алгоритм, предназначенный для решения поставленной задачи.
Machine Learning
Создание новых моделей машинного обучения и изменение существующих является неотъемлемой частью деятельности специалиста в области Data Science. ML-модели позволяют автоматизировать (а, значит, упростить и ускорить) обработку больших объемов Big Data для получения более точных и эффективных прогнозов. Технология Machine Learning дает возможность создавать самообучающиеся сети, способные самостоятельно строить прогнозные модели на основе обработанной ими неструктурированной или структурированной информации.
Data Mining
Далее в списке основных инструментов DS находится Data Mining (добыча данных) – извлечение шаблонов из данных при помощи специальных алгоритмов. В ходе этого процесса специалисты собирают необходимые им данные, а затем выполняют их интеллектуальный анализ, для которого ими также задействуются алгоритмы машинного обучения. Самообучающиеся ML-модели способны извлекать из массивов данных потенциально ценные шаблоны и использовать их при дальнейшей подготовке прогнозов. В качестве рабочих инструментов Data Science задействуются статистические методы анализа (факторный, дисперсионный, компонентный, анализ связей и т.д.), математическая статистика и теория вероятностей.
Deep Learning
Deep Learning (глубокое обучение) представляет собой процесс на основе технологии глубинных многоуровневых нейросетей (DNN). Это один из классов алгоритмов машинного обучения, который используется для решения более сложных задач, по сравнению с обычными ML-моделями.
- Автоматизируйте работу интернет магазина или лендинга
- Расширяйте возможности за счет интеграций
- Не тратьте деньги на программистов и интеграторов
- Экономьте время за счет автоматизации рутинных задач
Что касается жизненного цикла науки о данных, то он состоит из следующих этапов:
- Планирование. На первом этапе цикла анализа данных дата-сайентисты готовят перечень задач, которые можно решить при помощи методов Data Science, а также прогнозируют ожидаемые результаты проекта.
- Захват. По завершению предварительного этапа они переходят к мероприятиям по захвату данных, включая их сбор, ввод, извлечение и т.д.
- Моделирование. Следующим этапом является построение ML-модели данных. Для этой цели требуется не только свободный доступ к определенному массиву данных, но также достаточные вычислительные мощности и правильно подобранный набор инструментов. К ним относятся средства баз данных, визуализации и профилирования, библиотеки и т.д.
- Оценка модели. Далее исследователи оценивают построенную ими модель данных, используя при этом обширный набор метрик и визуализаций. С их помощью удается определить точность работы моделей с конкретными сведениями, оценить их производительность и ожидаемое поведение, ранжировать по времени и т.д. После проверки этих и других факторов дата-сайентисты подтверждают высокую степень точность своих моделей, что необходимо для их успешного применения.
- Объяснение модели. После завершения оценки DS-специалисты составляют подробное объяснение прогнозов, которые строят созданные ими ML-модели. Этот этап становится всё более актуальным и важным по мере роста популярности технологий Data Science и Big Data. Пояснения дают возможность сторонним специалистам понять, как определяются факторы значимости и относительный вес, используемые при составлении прогноза, а также другие нюансы результатов работы ML-моделей.
- Развертывание модели. Одним из ключевых этапов цикла Data Science выступает развертывание обученных моделей машинного обучения. Оптимизировать этот сложный и трудоемкий процесс можно при помощи запуска моделей в виде масштабируемых API или использования специальных ML-моделей для баз данных.
- Мониторинг и анализ результатов. Непрерывный мониторинг ML-моделей позволяет проконтролировать их надлежащую работу, что делает его обязательным этапом, следующим после развертывания. Наконец, финальным этапом цикла считается анализ результатов проекта и их сопоставление с запланированными задачами и целями. Кроме того, полученные в итоге прогнозы или оценки часто используются при подготовке материалов бизнес-аналитики.
Кто такой дата-сайентист и чем он занимается?
Дата-сайентист или специалист по работе с данными работает с Big Data – теми самыми большими массивами структурированных или неструктурированных данных. В частности, он собирает и упорядочивает базы данных, анализирует их, а также ищет в них определенные связи и закономерности. На основе обработанной и полученной информации им создается модель машинного обучения (ML), которая позволяет составить прогноз или предсказать результат в будущем.
Что касается должностных обязанностей дата-сайентиста, то к ним относятся такие операции:
- поиск связей и закономерностей в наборах больших данных;
- подготовка данных к разработке ML-модели: выборка, очистка, генерация признаков, интеграция и форматирование;
- моделирование и визуализация;
- разработка гипотез по оптимизации бизнес-показателей при помощи моделей машинного обучения, а также их дальнейшее тестирование.
На первый взгляд может показаться, что работа дата-сайентиста во многом похожа на работу бизнес-аналитика, однако между этими специальностями есть существенные отличия. В то время, как бизнес-аналитик взаимодействует с коммерческими данными (посещаемость сайта, уровень продаж, конверсия и т.д.) и составляет прогноз самостоятельно, дата-сайентист упорядочивает большие массивы любых данных и разрабатывает программный алгоритм для их автоматизированной обработки.
Что нужно для освоения этой профессии?
Профессия дата-сайентиста с каждым годом становится всё более востребованной, а сами специалисты по работе с данными успешно трудоустраиваются в компаниях разных масштабов и направлений – от перспективных стартапов до крупных транснациональных корпораций.
Однако для успешного освоения этой специальности требуется довольно глубокая и комплексная подготовка. Прежде всего, Data Science опирается на владение рядом математических дисциплин, включая математическую статистику, математический анализ, линейную алгебру и теорию вероятности.
Кроме того, дата-сайентист должен знать программирование и уметь писать код, так как ему нужно разрабатывать программные алгоритмы (ML-модели) для составления прогнозов, анализа и оценки данных. Среди конкретных инструментов в этой сфере пригодится владение Java, Hive, Python, C++, R, а еще SQL-баз данных.
Наконец, в числе других необходимых навыков специалиста в области Data Science можно отметить Machine Learning, Deep Learning, английский язык и, конечно же, специфику отрасли, данные из которой ему нужно обрабатывать.
Заключение
Data Science с каждым годом становится всё более важной и востребованной IT-профессией. Она сосредоточена на анализе и обработке массивов больших данных, а также составлении на их основе моделей машинного обучения. Главным преимуществом этого направления считается его универсальность, DS активно применяют во многих сферах: в онлайн-торговле и бизнесе в целом, производстве, IT, финансах, страховании, сельском хозяйстве, медицине и т.д. Инструменты науки о данных включают целый ряд новейших перспективных технологий, в том числе Big Data, Machine Learning (модели машинного обучения), Deep Learning, Data Mining и т.д.
Почти любой человек, работающий в интернете, расходует силы и время на множество однотипных задач. Среди них может быть выгрузка лидов из соцсетей в CRM, отправка рассылок по клиентам, копирование заказов из магазинов в электронные таблицы и так далее.
Чтобы вы не тратили ресурсы на эту рутину, мы создали коннектор ApiX-Drive. Это простой инструмент позволяет автоматизировать самые разные рабочие процессы. Для работы с ним не нужно быть техническим специалистом. Достаточно зарегистрироваться на сайте коннектора и настроить необходимые сценарии автоматизации с помощью подсказок. Попробуйте — это просто и быстро.