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 Если вы хотите овладеть какой-либо профессией в сфере Data Science с нуля, рекомендуем прочесть статью «Научиться Data Science онлайн».
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.
Источник
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 Во вступительной серии публикаций мы подробно описали особенности профессии, а также рассказали, как научиться ей c нуля и какие навыки необходимы специалисту по Data Science.
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.
Источник
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.
Самым частым проблемам в реализации проектов с большими данными посвящена отдельная статья. ***
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.
Интересно, хочу попробовать