Что такое Data Science простыми словами

Data Science или наука о данных — обширная область ИТ-индустрии, расписать принцип работы которой в одной статье — довольно сложно. Ведь чем больше углубляешься в нее, тем более запутанной она становится. Но я все же попробую, и в этой статье мы разберемся с критическим определением этой отрасли и лучше поймем ее актуальность в современном обществе. Поехали!

Технологический мир экспоненциально растет в цифровой вселенной. Существует бесчисленный поток данных в виде поисковых запросов, контента, изображений, фотографий и многого другого. Этот поток, используемый нашими цифровыми устройствами (смартфоны, телевизоры, ПК и т. д.) надо обрабатывать и контролировать. Так вот, изучение этих данных и приобретение опыта для их контроля и изменения, выдвижение гипотез и прогнозирование, а также использование их для определенных целей называется наукой о данных. Это «цифровой» аналог таких наук, как физика, химия и биология. Мы не можем назвать ее полноценной наукой, она не учит нас уникальным технологиям и не повествует о продуктах высокой инженерии. Data Science — это совсем другое. Она не занимается исследованием физических явлений, а лишь изучает нематериальную информацию, присутствующую в цифровом мире.

Большинство разработчиков современных цифровых устройств, ПО и технологий (смарт-устройств, приложений, AR/VR, игровых консолей и т. д.) используют науку о данных для их развития. Возможно, вы слышали о таких терминах, как машинное обучение, искусственный интеллект и анализ данных. Это все отрасли науки о данных и с ее помощью вы можете многого достичь в цифровом измерении. Данные правят миром, и если вы будете способны ими управлять, то перед вами откроются безграничные возможности. Но не будем забегать вперед и для начала рассмотрим, где успешно применяют Data Science современные компании.

Прогнозирование — это когда собранная информация используется для определения следующего действия пользователя. Точность в значительной степени зависит от количества доступных данных. Например, некоторые программы для бизнес-аналитики используют его для прогнозирования потенциального результата бизнес-тактики или маркетинговой кампании. Чем больше информации содержит модуль прогнозирования, тем лучшие результаты он может продемонстрировать.

Наиболее понятным примером этой концепции является поле ввода текста в интернет-браузере. Вводим запрос в поисковик, тут же несколько релевантных словосочетаний появятся для вас в раскрывающемся списке. И только не говорите, что это магия!

Распознавание типа данных и группировка информации по этим типам — это классификация. Вы же храните свои личные файлы в определенных папках для дальнейшего использования. Так и здесь.

Например, ваш смартфон классифицирует изображения в одной папке, а видео в другой, а ящик электронной почты быстро определяет, что является спамом, а что нет.

Современные рекомендательные алгоритмы порой знают интересы и предпочтения пользователя лучше, чем он сам. Они выводят рекламу товаров, которыми вы когда-то интересовались и показывают вам ролики на Youtube похожие на те, что вы недавно смотрели. Data Science изучает поведение человека, отслеживает закономерности и прогнозирует конечный результат, чтобы вывести наиболее оптимальную рекомендацию.

Автоматизация позволяет снижать потребность в человеческом участии в работе, инициируя автоматизированный процесс какого-либо действия. Например, такая простая вещь, как звонок будильника на вашем телефоне по утрам, тоже является автоматизацией, поскольку работает без непосредственного вмешательства человека.

Машинное обучение — это сбор данных, используемых частью технологии или проще говоря, наука о том, как обучить искусственный интеллект работать самостоятельно и расширять свои знания о мире. В настоящий момент это концепция стала неотъемлемой частью цифровой экосистемы и применяется в медицине, строительстве и других отраслях жизнедеятельности человека, где используются роботы.

Многие люди связывают машинное обучение с искусственным интеллектом, но это немного другое. Искусственный интеллект использует больше потоков данных для всестороннего сбора. Он позволяет технологиям учиться, прогнозировать и даже думать, используя для этого машинное обучение и другой пользовательский опыт.

Сегодня для достижения успеха в любом начинании стало незаменимым использование аналитики данных. Например, платформа электронной коммерции может использовать ее для определения поведения пользователя и предложит ему то, что ему действительно подойдет. А служба поддержки напишет боту ответы на распространенные вопросы клиентов.

Бесчисленная вереница вакансий в этой сфере может сбить с толку. Однако, прорвавшись через все причудливые непонятные названия, можно выделить три основных профессии, крайне востребованные при работе с данными:

Аналитик данных изучает и анализирует собранные сведения и доводит полученную информацию до конечного получателя (клиент, отдел разработки и т. д.)

Инженера данных часто путают с аналитиком и Data Scientist. Этот человек наблюдает за внесением корректировок и изменений в данные, использует специальное ПО, чтобы найти решение возникающих проблем, улучшает качество новых данных или редактирует старые.

Основная обязанность Data Scientist-а — создавать новые данные. Это ученый, выдвигающий гипотезы и тестирующий на эффективность новые теории и механизмы. Эти люди несут ответственность за нестандартное мышление и делают открытия, как и ученые в других областях.

Изучение и разработка науки о данных крайне полезна для современного бизнеса, ведь с ее помощью можно:

Представьте, что все вышеперечисленные процессы вы сможете контролировать со своего телефона. А теперь скажите – Чем это не технология будущего? И за всем этим стоят data-специалисты.

Вам интересно, почему Data Science называется «наукой», а не какой-нибудь «экспертизой» или «изучением»? Это связано с тем, что в основе работы с данными лежит наука, без которой немыслима ни одна работа в технологической отрасли — математика! Без знаний в этой области вы не сможете управлять рабочими алгоритмами Data Science. Также необходимо освоить один из языков программирования (Python, R, Java и др.) Если вы объедините эти два аспекта, вы получите фундаментальные навыки для работы Data-ученым.

И если базовые концепции языка программирования можно освоить достаточно быстро, то с математикой могут возникнуть сложности. Но переживать не стоит! Чтобы помочь освоить математический инструментарий, «Библиотека программиста» совместно с преподавателями ВМК МГУ разработала курс по математике для Data Science, на котором вы:

Курс подойдет как начинающим специалистам, так и действующим программистам и аналитикам, которые хотят повысить свой уровень или перейти в новую область.

Потенциал науки о данных — огромен и специалисты с глубокими познаниями в этой области — крайне востребованы на международном рынке. Поэтому не теряйте времени и прямо сейчас начните обучаться, чтобы попасть в перспективную отрасль цифровой экономики. Удачи!