IT Education Academy
7 июня 2021 • 4 минуты чтения

Что такое Data Science и как изучить ее по настоящему

Понять, что такое data science, помогут простые и наглядные примеры. Всякий раз, когда вы объезжаете все пробки и благодарите удачу за бесперебойную работу карт, знайте: просто инструменты Data Science сделали свое дело. Программа собрала и проанализировала данные о текущем состоянии дорог, авариях, времени суток и других факторах, способных помешать вам. И разработала оптимальный путь.

 

Помимо этого использовать Data Science и ее инструменты можно везде: в бизнесе — для прогнозирования потребности в тех или иных продуктах, в государственных службах — для быстрого анализа материалов с камер наблюдений, например. Поэтому думая о data science, перспективы обучения определенно радуют — вы найдете себе работу везде.

 

Data Science: что это и кто это

 

Так что такое data science? Это наука о методиках обработки информации и извлечения из нее ценных знаний. А еще это довольно широкая сфера, на периферии которой взаимодействуют такие дисциплины: программирование, математика и статистика, бизнес-аналитика, машинное обучение (Machine Learning) и наука о мышлении (Cognitive Science).

 

А кто такой Data Scientist? Это специалист, который анализирует данные с помощью языков и алгоритмов программирования (R или Python) и делает аналитические прогнозы и выводы, в зависимости от результатов обработки данных.  Эти люди частично математики, частично программисты и частично бизнес-консультанты.

 

Data Science: что нужно знать

 

Data science это довольно сложная дисциплина, которая не ограничивается лишь набором технических навыков. Когда мы говорим о среде и способах применения Data science, что нужно знать? Условно деятельность data-специалиста можно разделить на несколько подсфер или секторов.

 

1. Программирование

 

Data Scientist пользуется такими языками, как R и Python. Они оба помогают ему в вычислительных операциях, обладают обширными библиотеками с готовыми решениями для тех или иных задач.

 

Python характеризуется простым и понятным синтаксисом, а также высокой культурой документации. Особенное внимание стоит обратить на применение библиотеки NumPy (и других) для вычислений и построения моделей. Особенно важно знать инструменты Python при работе с машинным обучением.

 

В свою очередь язык R разрабатывался именно для специалистов по статистике, а потому отличается качественной визуализацией данных и особенным синтаксисом.

 

2. Анализ

 

Ни один алгоритм не сделает качественный анализ данных, если специалист предварительно не определил, что именно нужно узнать, не отформатировал данные, не привел их в приемлемый вид. Случай невероятного везения, если данные уже хранятся в виде таблиц. А если нет? Все эти данные систематизируются инструментами двух вышеизложенных языков.

 

3. Математика

 

В разрезе этой компетенции есть пул обязательных знаний для Data Scientist:

 

  • Линейная алгебра поможет в работе с векторным и матричным представлением данных.
  • Математический анализ призван оптимизировать модели и алгоритмы, а также дать ясное понимание, отображает ли модель реальную картину, где ее можно усовершенствовать, чтобы алгоритм по ней работал эффективнее.
  • Теория вероятности и статистика — дисциплина, которая не только помогает проводить анализ данных, но и совершать грамотные a/b-тесты. Кроме того, эти знания помогут оценить достоверность данных и не искажены ли они.

 

4. Machine Learning

 

Машинное обучение — это часть науки о данных, которая занимается возможностями искусственного интеллекта.

 

Главная цель Machine Learning — автоматизировать решение сложных задач в самых разнообразных сферах с помощью математических алгоритмов. Возьмем снова госсектор: система распознавания лиц каждый день пропускает через себя тысячи людей, их лица каждую секунду сравниваются с ориентировками, чтобы при совпадении подать сигнал: подозреваемый найден.

 

5. Работа с Big Data

 

Самый яркий пример работы с Big Data — контекстная реклама в браузере и в ваших соцсетях. Спросите себя, сколько людей в вашей стране или в регионе, вашего или противоположного пола выбирало вчера кроссовки в каком-нибудь интернет-магазине. Мы знаем только, что очень много.

 

И вот данные обо всех этих покупателях, включительно с вами, важно собрать, систематизировать и проанализировать, чтобы понимать, какие именно позиции вам стоит показать еще раз, чтобы вы их купили. Вот так Data Scientist помогает бизнесу продавать и повышать заработок — работая с Big Data о ваших интересах и поведении в сети.

 

Data Science: с чего начать обучение

 

Если вы загорелись изучать Data Science, с чего начать обучение — самый главный вопрос.

 

Все вышеперечисленные области знаний можно последовательно развивать с помощью книг, лекций, вебинаров, курсов. Самое главное — установить для себя приоритетность необходимых навыков и знаний, которые зависят от особенностей компании и сферы ее деятельности.

 

В большинстве случаев при входе в сферу data science, обучение у вас будет таким:

 

1. Пройти курс. Например, профильный курс в ITEA Online даст необходимую базу, на которую будет легче надстраивать новые знания.

 

2. Книги и статьи. Лучше брать книги конкретно под направления, описанные выше. Вот список:

  • Data Science, Джоэл Грас.
  • Pythontutor.ru — хороший бесплатный учебник по разработке именно на языке Python.
  • Практическая статистика для специалистов Data Science, Питер Брюс, Эндрю Брюс.
  • Гарри Поттер и методы рационального мышления, Элиезер Юдковский.
  • Теоретический минимум по Big Data, Анналин Ын, Кеннет Су.
  • Colab.research.google.com — подробный материал про нейросети на английском языке.
  • Введение в машинное обучение с помощью Python, Андреас Мюллер, Сара Гвидо

 

3. Youtube-каналы

  • 3Blue1Brown
  • Simplilearn
  • TED

 

Data Science: перспективы обучения

 

Когда мы говорим о Data Science, перспективы его изучения обещают интересную работу и не менее вдохновляющий заработок.

 

Так в Москве зарплата data-специалиста колеблется от 950 до 6 000 $.  В регионах минимум по заработной плате составляет 800 $.

 

А типичная карьерная лестница будет выглядеть вот так: стажёр – Junior Data Scientist – Middle Data Scientist – Senior Data Scientist.

 

Последняя ступень вовсе не обязательно ваш «потолок». Вышколенные аналитические способности с накоплением знаний о диджитал делают реальной должность директора по цифровым технологиям. Так что в сфере Data Science перспективы более чем очевидны.

 

Выводы

 

Мы ответили на такие важные вопросы о Data Science: что это, что нужно знать для профессии Data-специалист и с чего начать Data Science обучение. Мы желаем вам с головой окунуться в эту увлекательную профессию, пройти непростой путь от новичка к профессионалу. Помните: за технологиями — будущее, а вам — вершить его.