Развитие информационных технологий привело к тому, что мир увидел совершенно новые профессии, а также уникальные сферы деятельности. Раньше аналитика применялась только в области продаж. Теперь соответствующий процесс пригодится для того, чтобы прогнозировать и оценивать данные. Причем повсеместно.
Современные разработчики, программисты и даже маркетологи часто слышат термин Data Science. Не совсем понятно, что это за научное направление. В данной статье будет рассказано о том, что собой представляет упомянутый научный блок, а также даны советы относительно развития в выбранной сфере деятельности.
Определение
Data Science – это наука о данных, а также их сбора и анализирования. Сфера, которая может охватить сбор огромных массивов данных с дальнейшим преобразованием оных в удобный для «рядового» пользователя вид.
Отличительной чертой соответствующей науки является то, что в процессе реализации под изучение попадают Big Data. Работа осуществляется с информацией как структурированного, так и неструктурированного типа.
Для того, чтобы успешно проводить анализ и строить на основании полученных результатов всевозможные гипотезы, требуется преобразовывать поступаемые материалы. Это делается при помощи:
- машинного обучения;
- анализа вероятностей;
- предиктивных моделей;
- глубокого обучения;
- нейронных сетей.
Без алгоритмов математики и определенных навыков в области программирования добиться успехов в соответствующем направлении не представляется возможным.
Внимание: Data Science требует использования высокомощных машин и инструментов для обработки Больших Данных.
Немного терминологии
Первое, что должен знать каждый специалист, планирующий работать в сфере аналитики большого объема информации – это основную терминологию. Сюда относят:
- Искусственный интеллект – своеобразная процедура по обучению компьютеров и виртуальных машин «думать» за пользователя. За счет данного приема удается решать различные задачи автоматизировано, без вмешательства из вне.
- Машинное обучение – создание различных инструментов, которые используются ради извлечения знаний из массивов данных.
- Глубокое обучение – процесс создания нейронных сетей (многослойных) там, где машинное обучение не справляется. В ходе реализации происходит обеспечение скрытых слоев (более одного). За счет этого осуществляются необходимые математические вычисления.
- Data Science – дословный перевод с иностранного звучит как «информационная наука». Это – понимание, анализ, придание смысла данным с последующим принятием решений по поставленным проблемам. Основная работа производится относительно Big Data.
- Большие Данные – огромное количество разной информации, поступаемой на постоянной основе из всевозможных источников. Совокупность методов подхода к большим объемам материалов (преимущественно электронных). Отличительной чертой Big Data служит то, что все данные здесь будут неструктурированными.
Спецификой выбранного направления служат системы и инструменты, которые могут выдерживать повышенную (очень высокую) нагрузку. В основном рассматриваемая «наука» требует использования огромного количества серверов, а также суперкомпьютеры.
Что включает в себя аналитика
Стать успешным Data Scientist способен каждый желающий. Главное – определиться с направлением деятельности (об этом чуть позже), а также понимать, чем предстоит заниматься в том или ином случае.
Специалист упомянутой области – это человек, который занимается аналитикой Больших Данных. Подобный процесс включает в себя:
- Сбор информации. Это – процесс поиска каналов, из которых будут поступать те или иные материалы. Также сюда относят способы получения сведений.
- Проведение проверки. В результате придется отсеять «блоки», которые не оказывают никакого влияния на итоговые вычисления. То, что «отвлекает» специалиста.
- Анализирование. Процесс изучения информации с последующим построением выводов и гипотез.
- Визуализацию. Работнику предстоит не только изучить, структурировать и проанализировать данные, но и представить их в таком виде, чтобы «рядовой» пользователь мог с легкостью разобраться в оных.
Теперь нужно всего лишь провести то или иное действие. Специалист на основе полученной информации после тщательного анализа принимает те или иные решения, а далее занимается их реализацией. Пример – изменение дизайна страниц социальной сети, если количество онлайн-пользователей по вечерам изменится в меньшую сторону.
Направления работы: классификация специалистов
Перед тем, как начать активное развитие в области Дата Science, найдите направление, которое будет максимально удовлетворять запросы к профессии. Существует классификация рассматриваемой сферы по различным параметрам.
Первый вариант – по уровню трансформации данных. Среди «ученых» по информации и работе с ней выделяют:
- Engineer. Несет ответственность за оптимизацию хранения имеющихся материалов.
- Разработчиков баз данных. Это люди, которые отвечают за обеспечение работоспособности «хранилищ».
- Архитекторов БД. Данная категория сотрудников практикуется в проектировании хранения информации.
Также можно выделить классификацию кадров по уровню обработки материалов:
- Аналитики. Люди, занимающиеся метрикой, организацией наблюдений, проверок, экспериментов. Отвечают за прогнозирование возможных раскладов.
- Data Scientists. Специалисты под таким «названием» разрабатывают продукты, основанные на проведенном анализе информации.
- BI-специалисты. Это – визуализаторы. Работают со специализированными инструментами и дашбордами.
- ML-инженеры. Кадры, которые создают и несут ответ за data-driven продукцию.
Последняя категория вызывает больше всего вопросов. Она является наиболее перспективной и сложной. Специалист соответствующей категории занимается разработкой алгоритмов.
Таблица выше поможет понять, чем отличаются друг от друга Data Science специалисты. Все имеют определенные обязанности и сферы ответственности. Эта информация поможет определиться, какому направлению отдавать предпочтение в первую очередь.
О знаниях и навыках для карьеры
Делать выбор в пользу того или иного направления науки об анализировании информации бывает непросто, а охватывать сразу все сферы – бесполезно. Они слишком сложные для того, чтобы человек полноценно разобрался в оных одновременно.
Для того, чтобы будущий sciences специалист добился успехов в выбранной области, ему потребуется определенный спектр навыков и знаний.
Hard Skills
В качестве хард скиллов выделяют:
- умение находить, собирать, а также анализировать потребности заказчика;
- способности преобразовывать, фильтровать и получать информацию;
- интерпретацию материалов в понятной человеку форме;
- способность делать логические выводы на основе предоставленных сведений;
- разработку требований к программным решениям с последующим внедрением оных;
- создание скетчев и прототипов;
- знания основных математических методов;
- умение находить практическое применение основам статистики.
Также будущий «ученый» будет заниматься проведением A/B тестов. Если соответствующее занятие не по душе, стать грамотным дата-специалистом не получится.
Soft Skills
Data Science – направление, которое требует немало познаний и умений. Опыт здесь – немаловажный момент. Только набраться его без определенных soft skills будет крайне проблематично.
Для успешного карьерного роста рекомендуется обзавестись следующими софт-скиллами:
- абстрактное и логическое мышление;
- навыки нахождения взаимосвязей;
- грамотное построение гипотез/предположений;
- разбор любой метрики и показателей;
- усидчивость;
- умения по работе в команде;
- стрессоустойчивость;
- выносливость;
- развитый эмоциональный интеллект.
Data Science – это наука, которая включает в себя разнообразные разделы IT, маркетинга, аналитики, информатики, математики, статистики, а также программирования. Именно поэтому работники подобной области высоко ценятся.
Что еще пригодится будущему «ученому»: инструменты
У начинающих свой путь в мир Data Science возникает немало вопросов. Без программирования и IT-познаний добиться желаемого результата не получится. Возникает проблема – что конкретно изучать в первую очередь.
Каждый «ученый» должен знать язык программирования Python. Сюда также можно отнести SQL. В идеале научиться разбираться в Java и Scala. Освойте их при помощи самообразования или специализированных курсов. В результате получится создавать проекты на перечисленных языках.
Тогда, когда человек захотел отдать предпочтение изучению Data Science и стать хорошим сотрудником, ему дополнительно предстоит освоить следующие инструменты:
- СУБД;
- SAS;
- OLAP-инструментарий;
- Knime;
- Weka;
- ELT-процессы;
- паплайны;
- облачные платформы;
- технологии обработки больших «дат» (Hadoop, Kafka и так далее).
Чем глубже будут познания науки о данных, тем проще становится обучение.
Чем занимается «ученый»
Перевести термин «Data Science» недостаточно для того, чтобы осознавать, чем конкретно занимается соответствующий «инженер». Современные компании предписывают таким работникам разные обязанности. Они варьируются в зависимости от сферы деятельности предприятия.
Вот примеры того, чем занимаются Дата-ученые:
- поиск аномалий (примеры – мошенничество в банковской деятельности, подделка документов);
- анализ и составление прогнозов;
- составление систем баллов и оценок;
- разработка способов взаимодействия с клиентами.
Для решения поставленной задачи в науке о данных алгоритм действий будет всегда примерно одинаковым. Об этом говорилось выше.
О машинном обучении
Знать перевод рассмотренного термина – это не все, что требуется для успешного начала работы в выбранном направлении. Пользователям предстоит освоить машинное обучение. За счет него компьютер переводит алгоритмы в состоянии автоматизации.
Чтобы освоить Data Science «с нуля», важно разбираться в следующих разделах машинного обучения:
- С учителем. Прогнозы составляются по заранее размеченным сведениям.
- Без учителя. Материалы не имеют разметки. Результаты и способы обработки заранее не предопределены. Example – поиск аномальных (подозрительных) операций по банковским картам за определенный период (пример – в течение марта 2021 года).
- С подкреплением. Здесь сведения тоже не имеют разметки. Но при подобных обстоятельствах каждое действие в нейросети получает стимул со значением «плюс» или «минус». Пример – обучение искусственного интеллекта онлайн-играм.
Без навыков машинного обучения в Data Science делать нечего. Но разобраться в этой области не слишком трудно, если действовать постепенно.
Как стать специалистом – об образовании
Теперь понятно, что такое Data Science (перевод этого термина), а также чем занимается соответствующий работник. Но возникает вопрос о том, каким образом начать карьеру в этой области.
ВУЗы в России пока не предлагают подобный курс. Зато можно обучиться на IT-специалиста, а затем заняться самообразованием. Но лучшее решение – это специализированные курсы. Их организовывают образовательные центры.
Посещать лекции можно как дистанционно, так и очно. Срок обучения – от нескольких месяцев до года. В результате человек сможет изучить выбранное направление науке об анализировании сведений, а также подтвердит его сертификатом установленной формы.
Хотите стать профессионалом в области Data Science? Обратите внимание на специальную категорию курсов в Otus: https://otus.ru/categories/data-science/.
