Данные – то, что нужно не только грамотно обрабатывать, но еще и собирать, а также хранить. С развитием информационных технологий люди стали задумываться над тем, каким образом справиться с поставленными задачами с максимальной эффективностью. Так появилось совершенно новое направление, которое называется Data Science.
Люди, решившие стать специалистами в соответствующей области сегодня высоко ценятся. Но не совсем понятно, кто это, а также чем занимаются подобные «ученые». В данной статье будет раскрыта тайна Дата Науки.
Определение
Data Science – это анализ данных. Точнее, наука о реализации соответствующей задачи. Отвечает за охват сбора массивов информации структурированного и неструктурированного типа (Big Data), а также за их дальнейшее преобразование. Вследствие проводимых операций данные должны приобрести «человеческий» формат.
Соответствующим термином описывают процесс работы с Биг Датами. Для работы используются машинные методы обучения, а также математическую статистику. Это – крайне важный момент для программирования, а также бизнеса и маркетинга.
Терминология
Чтобы понять выбранное направление, требуется уточнить в первую очередь некоторые термины. Они крайне важны для будущего специалиста «по анализу больших данных». Вследствие работы будут встречаться повсеместно:
- Искусственный интеллект – способ, при помощи которого машины учат «думать» и принимать те или иные решения. Применяется при персонализации, а также в двойниках и имитации человеческого мышления. Некий метод автоматизации принятия решений.
- Машинное обучение – процесс создания инструментов для того, чтобы из данных извлекать знания. Сюда относят: распознавание образов, рекомендательные системы, предиктивные алгоритмы, перевод графики в текст, синтез текстовых data.
- Глубокое обучение – создание нейронных сетей многослойного типа в сферах, где требуется более быстрый и продвинутый анализ. В этом случае традиционное машинное обучение не справляется с поставленными задачами. Применяется в «масках» утилит, синтезе звука, голоса или картинок.
- BigData – большой объем информации разного вида. Совокупность подходов к невероятным по масштабам размеров неструктурированных материалов, которые поступают от источников постоянно и непредсказуемо.
- Data Science – придание смысла и понимания электронным материалам, их обработка, способ найти полезное в общей неструктурированной массе. В процессе часто задействуются облачные вычисления, а также инструментарий для создания виртуальных сред разработки.
Стоит обратить внимание на то, что при рассмотрении выбранного направления могут пригодиться языки программирования, а также познания в сфере информационных технологий и IT. Специфика направления – системы и инструменты, которые могут выдерживать огромную (повышенную) нагрузку.
Состав аналитики данных
Чтобы полноценно работать в «науке об информации», требуется выполнять определенные действий. Процесс аналитики включает в себя:
- Сбор сведений. На этом этапе осуществляется поиск каналов, из которых будут получены материалы.
- Проверка.
- Анализирование. Специалист должен изучить сведения, а также подтвердить имеющиеся гипотезы.
- Визуализация. Специалисту требуется изобразить полученные результаты так, чтобы они стали предельно простыми для человеческого понимания. Обычно для реализации поставленной задачи используют графики и диаграммы.
Завершающий этап – это действия. А именно – принятия решений, в основе которых лежат проанализированные материалы. Пример – корректировка маркетинговых стратегий при увеличении доходов.
Направления
Можно стать хорошим аналитиком лишь тогда, когда человек определится с областью, в которой работать. Сегодня знают несколько видов «ученых по данным». Их разделяют по уровню трансформации на:
- инженеров – работников, которые несут ответ за целостность и оптимизацию хранения;
- разработчиков БД – отвечают за работоспособность и исправность баз информации;
- архитекторов БД – занимаются проектировкой хранения баз.
Также есть разделение по уровню обработки электронных сведений. Здесь имеет место следующее разделение на направления:
- аналитик – проводит анализ метрик, реализовывает эксперименты, составляет те или иные прогнозы;
- дата-ученый – ведет разработку продукта, который основывается на полученные сведения;
- BI-специалист – отвечает за визуализацию и интерактивные дашборды;
- ML-специалист – осуществляет разработку и несет ответственность за развитие data-driven продуктов.
Последний «работник» — это своеобразный разработчик алгоритмов. Наиболее перспективное направление, но освоить его «с нуля» весьма проблематично. Стажер не сможет создать собственный качественный проект типа data драйвен без достаточного опыта.
Необходимые инструменты для работы
Когда выбрана одна конкретная стезя в аналитике, стоит разобрать в том, какие инструменты могут пригодиться для дальнейшей работы. Мало обладать теоретическими знаниями. Без комп. программ и утилит обрабатывать сведения в электронном виде невозможно. Особенно тогда, когда речь идет о больших ее объемах.
Многое зависит от того, какой именно специалист приступает к работе. Ориентироваться можно на следующие советы:
- Все «ученые по обработке и аналитике материалов» должны разбираться в таблицах, СУБД, хранилищах, SQL и ETL.
- BI-аналитик: инструментарий BI (Power BI, Tableau, OLAP, майнинг), SAS, R, Python, Knime, RapidMiner.
- Специалистам по данным и «ученым»: библиотеки визуализации и проведения досконального анализа в R и Python, углубленное изучение майнинга, Docker, Airflow.
- Инженерам: углубленные познания в ETL-процессах, а также в процессах выстраивания пайплайна.
Также предстоит задуматься над тем, чтобы углубиться в программирование. Обязательно знать SQL, а также Python. В идеале дополнить соответствующий багаж Scala и Java.
В аналитике часто задействуются облачные платформы. Если потенциальный «ученый» хорошо в них разбирается, добиться успехов в карьере ему будет не слишком трудно. А еще рекомендуется изучить технологии обработки сведений в огромных объемах (Kafka, Hadoop, Spark).
Навыки и умения
Комп – не единственное, что должен освоить будущий «ученый по информации». Такой специалист обладает определенными навыками и умениями.
Для более быстрого продвижения по карьерной лестнице, а также для того, чтобы стажировка не доставляла хлопот, человеку пригодятся следующие качества и навыки:
- абстрактность мышления;
- наблюдательность;
- наличие логики (чем больше она развита – тем лучше);
- высокий эмоциональный интеллект;
- умение работать в команде и конструктивно воспринимать критику;
- усидчивость;
- навыки программирования;
- способность быстро получать, преобразовывать, очищать и структурировать поступаемые сведения;
- умения создавать презентации, рисовать диаграммы;
- проведение исследований и A/B-тестов;
- спектр познаний в математических методах и основах статистики;
- способность создавать скетчи и разнообразные прототипы.
Также для работы потребуется мощный компьютер, но им обычно снабжает работодатель. В некоторых ситуациях Data Science предусматривает подключение суперкомпьютеров.
Стажировка для аналитиков
У специалистов, заинтересованных в аналитике и машинном обучении есть возможность получить необходимы для карьерного роста знания. Для этого существует так называемая стажировка. Она носит названием SAS.
Включает в себя:
- компьютерную лингвистику;
- майнинг;
- разработку процессов интеграционного типа на SAS и Open Source;
- потоковую обработку информации;
- кластеризацию;
- визуализацию;
- составление прогнозов;
- исследование информации;
- участие в проектах майнинга;
- back-end;
- front-end;
- создание предсказательных математических моделей.
Для того, чтобы Data Science-специалист прошел соответствующую практику по аналитике данных, потребуется компьютер и доступ в интернет. Алгоритм действий будет следующим:
- Подать заявку в электронном виде. Принимаются студенты бакалавриата (3-4 курс), а также магистратуры.
- Пройти тестирование. Это делается дистанционно.
- Обучаться согласно установленной программе.
- Пройти собеседование и итоговое тестирование.
Пользователям, прошедшим обучение в Москве и других регионах, предоставляется помощь при трудоустройстве после успешного завершения стажировки SAS.
Как освоить «науку»
Но предложенный вариант подходит уже для более-менее продвинутых кадров. Новичкам и тем, кто еще не пошел учиться в ВУЗ, подойдет другое решение поставленной задачи. Более быстрое и практичное.
Освоить Data Science в том или ином направлении можно дистанционно через компьютер, окончив соответствующие курсы. Они организовываются специальными образовательными центрами.
Computer Centers предусматривают как дистанционные, так и очные. В конце обучения выдают сертификат, подтверждающий знания в соответствующей области по данным. Он оформляется бессрочно. Может пригодиться при дальнейшем обучении, а также при приеме на работу в выбранном направлении.
Хотите стать профессионалом в области Data Science? Обратите внимание на специальную категорию курсов в Otus: https://otus.ru/categories/data-science/.
