Data Science – наука о данных – становится все более актуальной, а специалисты из этой области очень востребованы на рынке. Эта область включает множество технологий и смежных дисциплин, связанных со статистикой, аналитикой, прогнозированием, программированием и разработкой алгоритмов.
Data Science можно разложить на:
- Хранение и управление данными (Data Management).
- Агрегирование данных (ElasticSearch) – объединение нескольких записей в одну.
- Транспорт и доставка данных.
Сбор и анализ данных играет важную роль в оптимизации бизнеса и влияет на прибыль компании. Так, Data Scientist работает с большими массивами данных: анализирует их, обрабатывает, выявляя закономерности, что впоследствии помогает развитию компании.
Например, работая в крупной торговой сети, дата-сайентист может оценить и спрогнозировать финансовые потери, при закрытии одной из точек в городе. Или при создании нового бизнеса, такой специалист на основе клиентской базы — создаст модель развития и выявит потенциальный объем будущего рынка. Автоматизация ручных задач и их уточнение – один из главных профилей работы дата-сайенсиста.
Это еще молодая отрасль, однако квалифицированные сотрудники позволяют удвоить, а то и утроить прибыль компании. Из-за того, что направление только начинает развиваться, в ВУЗах обучение по этой специальности встречается крайне редко. Поэтому, основное обучение профессии проходит на специальных курсах. Например в Geekbrains:
Навыки, которые необходимы для Data Scientist:
- Знание прикладной математики и статистики;
- Умение работать с базами данных и языком SQL;
- Умение писать код на языке Python;
- Владение программами, которые помогают работать с большими массивами данных – Hadoop, Kafka, Hive;
- Знание технологий машинного и глубокого обучения и умение работать с ними.
Основные инструменты работы Data Scientist
Большие данные, машинное и глубокое обучение, искусственный интеллект – самые важные для работы дата-сайентиста термины. В них следует хорошо разбираться еще на стадии первичного ознакомления с профессией.
Большие данные (Big Data) – это методы и инструменты, позволяющие специалисту работать с колоссальным массивом неструктурированных данных, что впоследствии будут использованы для решения определенных задач. Такие данные не способен проанализировать человек, поэтому в работу внедряются специальные алгоритмы. Отличительная черта инструментов Big Data – способность выдерживать большие нагрузки.
Машинное обучение (Machine learning) – создание программ и моделей, способных к самостоятельному обучению на базе предоставленных данных. Помимо областей статистики и информатики, в машинном обучении большую роль играет искусственный интеллект.
Глубокое обучение (Deep learning) – создание нейронных сетей искусственного интеллекта, позволяющих автоматизировать и ускорить обработку некоторых процессов. Глубокое обучение состоит из множества скрытых слоев нейронных сетей, которые работают одновременно и решают задачи, неподвластные традиционным методам.
Искусственный интеллект (Artificial Intelligence) – направление науки, решающее задачи создания и программирования машинной деятельности, которая работает как люди. Несмотря на стремительный прогресс в этой области, искусственный интеллект пока не способен заменить деятельность человека во всех сферах.
Data Science – востребованная и актуальная область науки, за которой стоит будущее. Если хотите освоить эту профессию — посмотрите нашу подборку 5 лучших курсов по Data Science.
