«Data Scientist (дата саєнтист – спеціаліст з даних) – це той, хто у статистиці кращий будь-якого software engineer (розробника програмного забезпечення), та у software engineering кращий будь-якого статистика», – Джон Віллс.
Прочитали цитату Віллса? Тоді розумієте, що дата саєнтист сам по-собі вже людин-машина, а лід дата саєнтист – це мегамозок! Пристебніть паски безпеки, бо навіть читати про цю професію (почнемо з рядового Data Scientist) буде непросто, особливо, якщо ви десь почули ці слова і вам стало цікаво.
Щоб дещо спростити прочитання цієї статті, давайте ознайомимося з основними поняттями в словничку.
Словничок
- Прогнозна аналітика (Predictive Analytics) – це технології, які використовують великі об’єми даних, щоб передбачити розвиток проєкту в майбутньому.
- Машинне навчання (Machine Learning) – загальна назва всіх методів, за допомогою яких комп’ютер налагоджує статистичну модель і знаходить найкращі підходи для конкретного набору даних. Дата-саєнтист повинен володіти темою на рівні, щоб визначити – який саме підхід до машинного навчання застосувати у конкретному випадку.
- Глибоке навчання (Deep Learning) – метод машинного навчання, який отримує вхідні значення і перетворює їх у вихідні значення після фільтрації через багато шарів, створюючи автоматичні кореляції. Кажуть, що цей процес дуже схожий на те, як думає наш мозок.
- Штучний інтелект (Artificial Intelligence) – здатність інженерної системи обробляти, застосовувати та вдосконалювати здобуті знання та вміння. Простіше кажучи ШІ – це здатність цифрового комп’ютера або робота, керованого комп’ютером, виконувати завдання, які зазвичай пов’язані з розумними істотами. Термін часто застосовують до проєкту розробки систем, наділених інтелектуальними процесами, характерними для людини, такими як здатність міркувати, відкривати значення, узагальнювати або вчитися на минулому досвіді.
- Статистичний аналіз (Statistical Analysis) – це збір та інтерпретація даних для того, щоб виявити певні закономірності та тенденцій. Це компонент аналітики даних. Статистичний аналіз можна використовувати в таких ситуаціях, як збір інтерпретацій досліджень, статистичне моделювання або планування опитувань/досліджень.
Що таке Data Science (наука про дані)?
Наука про дані – це галузь застосування передових методів аналітики та наукових принципів для отримання цінної інформації з даних, які згодом викоритовують для прийняття бізнес-рішень, стратегічного планування та інших цілей компаній. Data Science стає все більш критичною для бізнесу: розуміння даних, яке генерує наука про дані, допомагає компаніям підвищити операційну ефективність, визначити нові можливості для бізнесу та покращити програми маркетингу та продажів, і це навіть не повний список того, за що відовідає наука про дані!
Зрештою, результати досліджень даних можуть забезпечити переваги над конкурентами!
Наука про дані включає різні дисципліни: інженерію даних, підготовку даних, аналіз даних, прогнозну аналітику, машинне навчання та візуалізацію даних, а також статистику, математику та програмування. всі ці процеси в основному виконують кваліфіковані спеціалісти з обробки даних (Data Scientist), хоча також можуть бути залучені аналітики даних (Data Analysts) нижчого рівня. Крім того, багато компаній частково покладаються на аналітику даних громадян (команду, яка може включати бізнес-аналітиків, інженерів з обробки даних і т.ін.), а також інших спеціалістів які не мають формального досвіду в галузі обробки даних.
Простими словами: Data Scientist – це спеціаліст, який збирає дані для бізнесу, обробляє їх, використовуючи різні методи та інструменти, і робить висновок, на основі якого цей бізнес може стати успішнішим та прибутковішим.
Отже бачимо, що ця сфера IT не про «пройшов курси за чотири місяці, вивчив одну-дві технології і пішов працювати». Тут потрібні грунтовні зняння з математики, статистичного аналізу; знання принаймні однієї мови програмування і ще багато іншого.
Якщо ви хочете стати Data Scientist – оберіть свого ментора і почніть грунтовне навчання прямо тут і зараз.
Цікаве викладання програмування онлайн для вас!
Чому Data Science така важлива?
Наука про дані відіграє важливу роль практично в усіх аспектах бізнес-операцій і стратегій. Наприклад, вона надає інформацію про клієнтів, яка допомагає компаніям створювати ефективніші маркетингові кампанії та цільову рекламу для збільшення продажів продукції. Data Science допомагає керувати фінансовими ризиками, виявляти шахрайські транзакції та запобігати поломкам обладнання на виробничих підприємствах та в інших промислових об’єктах. Вона допомагає блокувати кібератаки та інші загрози безпеці в ІТ-системах.
З операційної точки зору, використання результатів вивчення даних можуть оптимізувати управління ланцюгами поставок, товарними запасами, мережами розподілу та обслуговуванням клієнтів. На більш фундаментальному рівні результати дослідження даних вказують шлях до підвищення ефективності та зниження витрат. Наука про дані також дозволяє компаніям створювати бізнес-плани та стратегії, які базуються на грунтовному аналізі поведінки клієнтів, ринкових тенденцій і конкуренції. Без цього бізнес може втратити перспективні можливості або навіть ухвалити помилкові рішення!
Наука про дані також життєво важлива у сферах, що виходять за рамки звичайних бізнес-операцій. У сфері охорони здоров’я, наприклад, її використання включає діагностику захворювань, аналіз зображень, планування лікування та медичні дослідження. Академії та університети використовують науку про дані для моніторингу успішності студентів і покращення іміджу закладу для того, щоб привабити майбутніх студентів (звичайно ж у сфері освіти Data Science в Україні, на жаль, не використовується). Спортивні команди аналізують ефективність гравців і планують стратегії гри за допомогою наукових даних (бачили фільм з Бредом Піттом: «Людина, яка змінила все»? Цей фільм саме про Data Science в бейсболі). Урядові установи та громадські організації також є великими користувачами data science.
Програмування Львів легко й цікаво!
Життєвий цикл та процеси Data Science
Проєкти Data Science включають низку етапів збору та аналізу даних. Давайте ближче подивимось, з чого складається процес та скільки він триває.
- Поглинання даних (Data Ingestion). Життєвий цикл починається зі збору даних – як необроблених структурованих, так і неструктурованих даних із усіх відповідних джерел за допомогою різних методів. Ці методи можуть включати введення вручну, веб-збирання та потокові дані в реальному часі з систем і пристроїв. Джерела даних можуть включати структуровані дані, наприклад дані клієнтів, а також неструктуровані дані, як-от файли журналів, відео, аудіо, зображення, «Інтернет речей» (Internet of Things), соціальні мережі тощо.
- Зберігання та обробка даних. Оскільки дані можуть мати різні формати та структури, компаніям необхідно розглянути різні системи зберігання на основі типу даних, які потрібно отримати. Команди керування даними допомагають встановити стандарти щодо зберігання та структурування даних, що полегшує робочі процеси навколо аналітики, машинного навчання (Machine Learning) та моделей глибокого навчання (Deep Learning). Цей етап включає очищення даних, дедуплікацію, перетворення та об’єднання даних за допомогою ETL (extract, transform, load – вилучення, перетворення, завантаження) або інших технологій інтеграції даних. Ця підготовка даних необхідна для підвищення якості даних перед завантаженням у сховище даних (Data Warehouse), озеро даних (Data Lake) чи інший тип сховища.
- Аналіз даних. Тут спеціалісти з обробки даних проводять пошуковий аналіз даних, щоб перевірити похибки, шаблони, діапазони та розподіл значень у даних. Це дослідження аналітики даних сприяє створенню гіпотез для А/B тестування. Це також дозволяє аналітикам визначити релевантність даних для того, щоб можна було використати їх в моделюванні для прогнозної аналітики, машинного навчання та/або глибокого навчання. Залежно від точності моделі, компанії можуть покладатися на цю інформацію, щоб ухвалити бізнес-рішення, які дають їм змогу масштабуватися.
- Комунікація. Нарешті отримують статистичні дані, представлені у вигляді звітів та інших способів візуалізувати дані, і саме вони будуть таким cобі візуальним інструментом для бізнес-аналітиків та менеджменту компанії, який допоможе зрозуміти, куди бізнесу рухатись далі.
Мова програмування для Data Science, наприклад R або Python, містить компоненти для створення візуалізацій – все для зручності Data Scientist!
Що робить Datа Scientist та які навички їй/йому потрібні?
Основна роль спеціалістів із обробки даних полягає в аналізі даних (це ми вже з’ясували), часто великих, навіть величезних обсягів даних. Це звична річ для дата саєнтиста, адже саме так шукають корисну інформацію, якою можна поділитися з керівниками компаній та бізнес-менеджерами. Фахівці з даних також створюють інструменти та технології AI (штучного інтелекту) для їх подальшого використання в різних програмах. В обох випадках вони збирають дані, розробляють аналітичні моделі, а потім навчають, тестують і запускають ці моделі.
Курси програмування - тиць!
У результаті фахівці з обробки даних (Data Scientists) повинні володіти навичками підготовки даних, інтелектуального аналізу даних, прогнозного моделювання, машинного навчання, статистичного аналізу. Вони повинні мати глибокі знання математики, а також досвід роботи з алгоритмами та кодуванням, наприклад, навичками програмування такими мовами, як Python, R і SQL, щоб створити програми, які автоматизують обробку даних та будуть виконувати необхідні обчислення.
Багатьом також потрібно створювати візуалізацію даних, інформаційні панелі та звіти для ілюстрації результатів аналітики.
Читати закінчили, а питань стало ще більше, ніж було. В цьому місці на поверхні океану спантеличеності і зневіри з’являються декілька варіантів:
- можна облишити ідею стати Data Scientist і тим більше – Lead Data Scientist та, зі спокійною душею, повернутися до того, що ви робите зараз або розглянути зовсім інший напрямок в IT, скажімо, UX/UI Design чи проджект менеджмент;
- можна скласти план та почати методично навчатися самостійно, читаючи і дивлячись купу матеріалів на задану тему;
- можна не витрачати час на ілюзію про те, що «дата саєнтистом можна стати і самому» і почати ефективно опановувати цю професію за допомогою компетентних людей та їхніх знань.
Я думаю, вам зрозуміло, що ви не будете одночасно вивчати математичне моделювання, статистичний аналіз та мову програмування Python, особливо, якщо ви взагалі в цій темі новачок. Ви будете вивчати всі технології та інструменти поступово, один за одним і для того, щоб знання ефективно осідали в довготривалій пам’яті потрібен ментор, знавець своєї справи!
Такий спеціаліст знайдеться на платформі SuperProf, яку створили спеціально для того, щоб ви могли вивчати будь що на високому рівні та змінювати свою кар’єру та життя загалом!
Обирайте професіонала в галузі, яка вас цікавить та вперед до нових якісних знань. Знайти того, хто вам потрібен дуже просто: обирайте галузь знань, проглядайте анкету та записуйтесь на пробне заняття, щоб розпочати свою подорож до кар’єри дата саєнтиста. Важливо знайти не тільки людину компетентну, а й комфортну, з якою почуваєшся в безпеці та не боїшся зробити помилку. Тому якщо ви не докінця задоволені процесом навчання – не вагайтесь, та попрацюйте з наступним ментором з вашого списку, адже вчитель, ментор чи репетитор – це, як психолог – потрібно знайти свого.
Вам сподобалась ця стаття? Оцініть її!
Loading...
