В современном мире очень много разнообразных IT-направлений и профессий. Некоторые из них существуют уже весьма продолжительное время – системные администраторы, специалисты по безопасности, разработчики. А какие-то профессии появились совсем недавно. Примером тому является Data Scientist.
Сегодня предстоит изучить данную специальность получше. Необходимо выяснить, чем занимается специалист по Data Science, какие у соответствующего направления есть преимущества и недостатки. А еще – как можно получить подходящее для продвижения по карьерной лестнице образование.
Дополнительно в статье рассказано о науке о данных. Эта информация поможет намного лучше погрузиться в упомянутую ранее профессию. Сведения, представленные ниже, рассчитаны на широкий круг лиц. Они помогут понять, стоит ли иметь дело с Data Science и развиваться в подобном направлении для дальнейшего построения карьеры.
Что это такое
Наука о данных (даталогия) – это некий набор дисциплин, технологий, а также методик анализа огромного информационного объема, генерируемого бизнесом и нон-профит-компаниями. Раздел информатики, изучающий проблемы анализа, обработки и представления данных в цифровой интерпретации.
Дата сайнс объединяет в себе методы по обработке данных в условиях огромных информационных объемов и высокого уровня параллелизма, а также статистические методы, концепции интеллектуального анализа данных и приложения искусственного интеллекта для дальнейшей информационной обработки. Рассматриваемая наука затрагивает методы проектирования и разработки баз данных.
Data Science – это не только академическая дисциплина, а еще и практическая межотраслевая сфера деятельности. Соответствующее направление укоренилось в мире с 2010-го года. Сейчас оно является одним из наиболее перспективных и высокооплачиваемых в IT-области.
Data Science простыми словами – это наука о данных. То, что изучает обработку информации, ее хранение и преобразования в глобальных объемах. Чем-то напоминает бизнес-аналитику, но не является ей.
Отличие от бизнес-аналитики
Науку о данных необходимо отличать от бизнес-аналитики. Соответствующие два направления схожи между собой. Здесь необходимо запомнить следующее:
- Специалисты по Data Science обрабатывают информацию для обнаружения связей и закономерностей. Результатом подобных операций становится формирование прогнозных моделей.
- Аналитики данных (бизнес-аналитики) обрабатывают текущие результаты деятельности. Их основной задачей является оценка эффективности работы компании, ее отдельных подразделений, а также команды по реализации бизнес-проекта, иногда – отдельных работников.
Data Science и бизнес-аналитика очень часто пересекаются и дополняют друг друга. Специалисты, которые обладают навыками в обоих направлениях, ценятся больше всего.
Еще один момент, на который необходимо обратить внимание – область профессиональной деятельности специалистов. В случае с «наукой о данных» она намного шире. Data Science может включать в себя фактически бизнес-аналитику в качестве одного из ключевых элементов.
Устройство науки
Изучаемое направление имеет особое устройство. За счет этого можно разбить весь рабочий день специалиста по работе с информацией, на несколько этапов:
- Сбор данных. Он включает в себя разнообразные процессы по сбору структурированных и неструктурированных данных из всех релевантных источников. Использовать для реализации поставленной задачи предстоит самые разные подручные инструменты – от ручного ввода и скрапинга веб-сайтов до сбора сведений из проприетарных систем.
- Хранение информации. Data Science предусматривает не только информационный сбор, но и хранение полученных сведений. Специалисту придется искать методы и средства реализации соответствующей задачи. Данные должны храниться в таком виде, чтобы их было комфортно обрабатывать при помощи заранее подготовленных механизмов. Предстоит избавиться от дубликатов, отфильтровать лишнее и так далее.
- Предобработка. На соответствующем этапе специалист по Data Science должен провести анализ связей между разнообразными кусками полученных ранее сведений, отследить паттерны и соответствия.
- Обработка. На этапе обработки специалист по науке о данных должен подключить специальные инструменты: искусственный интеллект, модули машинного обучения, аналитические алгоритмы и так далее. Это необходимо для качественной обработки собранных материалов.
- Коммуникация. Завершающий этап. Во время него сотрудник по Data Science оформляет найденную информацию в удобной форме: таблицами, списками, текстом, графиками. Он заранее подбирает оптимальный способ интерпретации.
По представленному алгоритму устраивается как принцип работы специалиста по науке о данных, так и сама Data Science.
Инструменты для науки
При работе в выбранном направлении можно и нужно использовать самые разные инструменты. Data Science должен или уметь программировать и создавать приложения, или мастерски владеть IT-технологиями.
Хороший специалист по Data Science знает языки программирования. Наиболее востребованными среди них являются:
- R. Язык с открытым исходным кодом. Является программным окружением для создания статистических вычислений. Поддерживает огромное количество библиотек и инструментов фильтрации и обработки данных. Позволяет виртуализировать информацию, тренировать модели машинного обучения.
- Python. Популярный объектно-ориентированный язык разработки общего назначения. Является универсальным инструментом разработчика. Применяется во всех IT-сферах, включая работу с искусственным интеллектом и обработку числовых значений.
Дополнительно предстоит познакомиться с Apache Spark, Microsoft PowerBI и другими приложениями, помогающими взаимодействовать с большими информационными объемами.
Data Scientist – это…
Data Scientist – специалист, который занимается обработкой больших информационных объемов. Он хорошо разбирается в рассматриваемом направлении, умеет взаимодействовать с искусственным интеллектом и методами анализа, а также машинным обучением. Иногда в своей работе использует многоуровневые нейронные сети и методы традиционной математической статистики.
Простыми словами, на этого работника ложится вся ответственность задач, связанных со сбором и обработкой информации, а также выбор информационных источников и их корректная репрезентация.
Обязанности и области применения
Специалист по Data Science пригодится в самых разных отделах компании. Он будет отвечать за определенные задачи:
- Маркетинг. Здесь такой работник будет помогать анализировать информацию о картах лояльности, а также формировать общее понимание того, каким группам потенциальных клиентов и что конкретно нужно рекламировать.
- Логистика. Логистам он помогает изучать информацию с GPS-трекеров для дальнейшей оптимизации маршрутов.
- HR. HR-специалистам Data Scientist помогает прогнозировать скорое увольнение того или иного сотрудника. Делается это путем анализа активности каждого подчиненного в течение рабочего дня.
- Продажи. Здесь рассматриваемый специалист помогает прогнозировать спрос на продукцию. Во внимание принимаются разнообразные факторы, включая сезонность.
- Юриспруденция. Трудно поверить, но рассматриваемый работник пригодится даже юристам. Он помогает распознавать, что написано в документах. Для этого задействуются различные инновационные технологии вроде оптического распознавания текстов.
- Производство. В соответствующей области наука о данных помогает прогнозировать сроки службы оборудования. В процессе анализа активно используются сведения, полученные с разнообразных датчиков.
Data Scientist – это человек, который помогает разрабатывать стартапы. А именно – технологии, способствующие выводу продукта на новый уровень. Примером может стать TikTok. Он использует машинное обучение, чтобы рекомендовать контент своим посетителям.
Сейчас рассматриваемая сфера деятельности и соответствующие специалисты очень востребованы. В их должностные обязанности входят следующие задачи:
- пояснение требований к бизнес-задачам;
- подготовка данных для решения разнообразных операций: выяснить, откуда их взять, как обработать;
- анализ и структурирование информации;
- построение модели машинного обучения для дальнейшего разрешения ситуации;
- проверка правильности работы модели: внедрение на наборе пользователей или организация AB-тестирования.
Зацикливание представленного списка допустимо. В этом случае возвращаться предстоит к пункту сбора информации или обучения модели. Это делается, если ранее разработанная концепция не работает.
Преимущества и недостатки
Специалист по Data Science – это относительно новая профессия. Она, как и все остальные, имеет как преимущества, так и недостатки.
К плюсам Data Science относят:
- Высокий уровень зарплат. У специалистов по науке о данных она будет почти самой высокой среди всех IT-специальностей.
- Возможность оказания влияния на бизнес. Разработанные таким работником модели напрямую влияют на бизнес и ее выручку.
- Востребованность на рынке труда. Рассматриваемый тип IT-специалистов обычно не имеет проблем с поиском работы.
- Возможность удаленной работы и свободного графика. Такая практика наблюдается в IT все чаще. За счет нее сотрудники смогут управлять своим временем, грамотно распределять нагрузку, а также больше времени уделять собственным делам и семье.
- Перспективность.
- Возможность проявления креативности. Наука о данных только изначально кажется строго математической. На самом деле при сборе, хранении и обработке информации приветствуются креативные и нестандартные подходы. Самое время проявить себя!
- Возможность самосовершенствоваться. Она тесно связана с развитием информационных технологий.
Недостатки у рассматриваемой профессии тоже есть. К ним относят:
- Непредсказуемость результатов. Невозможно со 100 % уверенностью заявить, что та или иная модель будет работать.
- Высокий уровень ответственности. Особенно в крупных компаниях.
- Сидячая работа. Со временем у работника могут возникнуть проблемы со здоровьем, если он не будет следить за ним.
- Необходимость все время развиваться. Это как плюс, так и минус. В науке о данных невозможно выучить все, что относится к соответствующему направлению. С развитием IT появляются новые инструменты и методы, которые придется изучать. Иначе специалист просто потеряет свою востребованность на рынке.
Специалист по Data-Science (науке о данных) – это человек, который все время работает с огромными информационными объемами. Его заслуги в крупной компании индивидуально бывает весьма проблематично выделить. Поэтому нужно быть готовыми к тому, что вклад в развитие того или иного продукта будет оцениваться для всей команды аналитиков. Индивидуального признания в выбранном направлении добиться проблематично.
Что такое Data Science, понятно. Получить соответствующее образование можно в большинстве технических ВУЗов, а также путем самообучения. Но лучше всего отдать предпочтение дистанционным компьютерным курсам. Они рассчитаны на срок от пары месяцев до года и позволяют очень быстро освоить любое IT-направление.
Хотите освоить современную IT-специальность? Огромный выбор курсов по востребованным IT-направлениям есть в Otus!
Также, возможно, вам будут интересны следующие курсы:
