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.
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.
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.
Хочу подтянуть знания по математике, но не знаю, с чего начать. Что делать?
Если базовые концепции языка программирования можно достаточно быстро освоить самостоятельно, то с математикой могут возникнуть сложности. Чтобы помочь освоить математический инструментарий, «Библиотека программиста» совместно с преподавателями ВМК МГУ разработала курс по математике для Data Science, на котором вы:
- подготовитесь к сдаче вступительных экзаменов в Школу анализа данных Яндекса;
- углубитесь в математический анализ, линейную алгебру, комбинаторику, теорию вероятностей и математическую статистику;
- узнаете роль чисел, формул и функций в разработке алгоритмов машинного обучения.
- освоите специальную терминологию и сможете читать статьи по Data Science без постоянных обращений к поисковику.
Курс подойдет как начинающим специалистам, так и действующим программистам и аналитикам, которые хотят повысить свой уровень или перейти в новую область.
Комментарии