Data Science: усе, що вам потрібно знати

Наука про дані – це галузь, яка збирає, зберігає та аналізує інформацію про речі, щоб отримати цінну інформацію.

Компанії вже давно займаються наукою про дані, але недавній вибух даних користувачів Інтернету та дешевша хмарна інфраструктура спричинили бум у галузі.

Порівняно з аналогічними дисциплінами, наука про дані є відносно новою та все ще розвивається. Отже, це однаково дає багато надії як кар’єрний шлях на майбутнє.

У цій публікації перелічено все, що вам потрібно знати про науку про дані та про те, яку користь вона може принести вам або вашій компанії.

Чому Data Science?

Попит на спеціалістів із обробки даних постійно зростає, тож це одна з вагомих причин, щоб зайнятися цією справою. Ще одна вагома причина полягає в тому, що наука про дані оплачується відносно добре, тому вам не потрібно особливо турбуватися про свій дохід.

Крім того, ви можете працювати спеціалістом із обробки даних у багатьох секторах, тому ви не обмежені однією галуззю. Просто застосуйте свої аналітичні навички, щоб знайти закономірності та перевірити ефективність від фінансових послуг до логістики, виробництва, телекомунікацій, охорони здоров’я тощо.

Застосування Data Science

Наука про дані – це величезна галузь, яка стосується багатьох галузей, тому її потенційні можливості застосування величезні.

Нижче наведено найпопулярніші програми для обробки даних:

• Шахрайство та виявлення ризиків – Це було одне з найперших застосувань науки про дані. Збір і аналіз різноманітних наборів даних зробили це можливим фінансування компаніям краще уникати безнадійних боргів і збитків і керувати ними. Також стало можливим легко виявляти транзакції, які мали високу ймовірність бути шахрайськими.
  
• Охорона здоров'я – Наука про дані також використовується в медичних дослідженнях для встановлення зв’язків між генетикою, певними хворобами та їх реакцією на ліки. Він також використовується при розробці ліків за допомогою модельного моделювання для прогнозування майбутніх результатів лікування.
  
• Розпізнавання зображень – Це ще одне дуже популярне застосування науки про дані. Розпізнавання зображень відноситься до ідентифікації шаблонів у наборах даних зображень, таких як зображення та відео, і пропонує багато перспективних майбутніх застосувань.
  
• Пошукова система – Наука про дані також відіграє велику роль у представленні результатів, які ви бачите в пошукових системах, таких як Google і Bing. Використовувані тут алгоритми порівнюють мільярди сторінок, щоб знайти найкращі результати для кожного пошукового терміну. Вони також можуть відстежувати кліки користувачів, щоб краще персоналізувати результати з часом.
  
• Логістика – Оптимізація маршруту за допомогою науки про дані може допомогти компаніям заощадити багато грошей і знизити операційні витрати.
  
• Рекомендаційні системи – Це базується на даних усієї вашої минулої діяльності, щоб спробувати передбачити наступні найкращі речі, які можуть бути актуальними для вас. Системи рекомендацій є всюди: від Netflix до Spotify, Amazon, Twitter тощо.
  
• Розпізнавання мови – Подібно до систем розпізнавання зображень, розпізнавання мовлення використовує наукові дані, щоб дозволити машинам розуміти людську мову.
  
• реклама – Цільова реклама стає можливою лише завдяки науковим дослідженням даних, оскільки вона базується на великих обсягах демографічних і психографічних даних користувачів.

Наука про дані проти статистики

Наука про дані та статистика мають багато спільного, однак між цими двома дисциплінами є чимало відмінностей.

По-перше, статистика — це здебільшого математична дисципліна, метою якої є збір та інтерпретація кількісних даних. Наука про дані, з іншого боку, спирається на широкий спектр дисциплін від математики до інформатики, банківських даних і так далі.

Наука про дані також має справу з набагато більшими наборами даних, ніж статистика. Більшість статистичних моделювань відбувається з відносно невеликими обсягами даних, тоді як науковцям часто доводиться мати справу з великими обсягами даних, які вміщуються на кількох комп’ютерах.

Нарешті, у той час як статистика здебільшого зосереджена на висновках про світ на основі наявних даних, наука про дані зосереджена здебільшого на отриманні прогнозного значення та оптимізації з доступних даних.

Наука про дані проти штучного інтелекту

Наука про дані та штучний інтелект це два терміни, які часто збігаються. Але хоча вони пов’язані, вони не однакові.

Наука про дані – це комплексний підхід до збору, підготовки та аналізу даних для отримання розуміння штучний інтелект це реалізація прогнозних алгоритмів для отримання інформації.

Штучний інтелект є частиною науки про дані, загальним терміном для всіх пов’язаних методів і моделей роботи з великими даними.

Як працює Data Scientist

Роботу спеціаліста з даних можна розділити на чотири основні розділи, а саме:

• Збір і зберігання даних
• Аналіз та інтерпретація даних
• Створення інструментів і моделей для прогнозування на основі даних
• Візуалізація даних і звітність

Навички, необхідні для науки про дані

• математика – Дисципліна, що сама себе пояснює.
  
• машинне навчання – Застосування алгоритмів у режимі навчання до великих наборів даних у пошуку шаблонів, часто виконується на мові Python.
  
• Моделювання даних – Метод організації та керування великими обсягами даних, щоб отримати з них розуміння.
  
• Розробка програмного забезпечення – Процес створення алгоритмів, які обробляють величезні масиви даних для отримання розуміння. До популярних інструментів належать Python і R.
  
• Статистика – Ваша здатність виробляти значущі ідеї з набору даних.
  
• Банк даних – Можливість зберігати та отримувати дані з простих систем, таких як електронні таблиці Excel, до більш складних баз даних SQL.

Як стати науковцем з даних

Найпростіший спосіб стати науковцем із обробки даних — це спочатку отримати ступінь бакалавра у відповідній галузі, як-от наука про дані, інформатика, математика чи статистика, а потім слідувати покроковим інструкціям для тих, хто не має такого ступеня. наступний абзац.

Як отримати роботу в області науки про дані без диплома

Так само можна влаштуватися на наукову роботу без наукового ступеня. Важливо те, що ви знаєте, що робите, і можете виконувати хорошу роботу, коли вас наймуть.

Нижче наведено кроки, які вам знадобляться, щоб отримати роботу в галузі обробки даних без диплома:

1. Опануйте базові навички – Сюди входять такі предмети, як математика, статистика, ймовірність, аналіз даних, ІТ та основи програмування, такі як Git.
   
2. Master Data Science Basics – Далі вам потрібно буде оволодіти навичками, пов’язаними з наукою про дані, такими як мови R і Python, Excel, SQL, Spark, Hadoop тощо.
   
3. Запишіться на Bootcamp або курс – Наявність професійної сертифікації в галузі науки про дані підтвердить вашу відданість будь-якому потенційному роботодавцю. Тому подумайте про отримання сертифікатів IBM, DASCA, Open CDS або Microsoft Azure.
   
4. Створіть своє портфоліо – Хоча сертифікати не є 100% доказом вашої здатності доставляти, портфоліо попередніх роботи є. Отже, вам потрібно буде показати, на що ви здатні, створивши портфоліо, бажано в Інтернеті та на платформі, як GitHub. Це може включати все: від особистих проектів до безоплатної роботи, стажування та пов’язаних робіт.
   
5. Удосконалюйте свої навички співбесіди – Це остання навичка, яка вам знадобиться, коли ваше резюме стане вражаючим і допоможе вам пройти співбесіду.
   
6. Полювання на роботу – Заключна частина головоломки. Ви повинні активно виходити туди і робити щось можливим.

Список вакансій Data Science

Науковці даних працюють у різних галузях і з різними цілями, що означає, що вони часто мають дещо різні робочі ролі. Проте в описі посади часто детально перераховуються обов’язки, які очікуються від спеціаліста з обробки даних.

Ось деякі з найпопулярніших:

• По аналізу даних
• Архітектор даних
• Інженер даних
• Вчений з даних
• Адміністратор бази даних
• Бізнес-аналітик
• Кількісний аналітик
• Менеджер даних та аналітики
• Інженер машинобудування
• Статистик

Список інструментів Data Science

Існує безліч інструментів для обробки даних, але ось найпопулярніші з них.

• Тензорний потік – Популярна платформа машинного навчання.
• Юпітер – На базі Інтернету інтегроване середовище розробки для 40+ мов.
• R – Статистика обчислення і графічна мова програмування.
• Posit R Studio – Інтегроване середовище розробки для R.
• Python – Популярна мова програмування аналізу даних і автоматизації.
• RapidMiner – Платформа Data Science для підприємств.
• BigML – Проста платформа машинного навчання.
• Scikit-Learn – Інструмент машинного навчання та прогнозного аналізу даних.
• Інформатика – Інструмент інтеграції даних.
• AWS Redshift – Масштабоване сховище даних для хмари
• Когнос – Інструмент аналітичної звітності від IBM.
• Матплотліб – Бібліотека візуалізації для мови програмування Python.
• Apache Spark – Масштабний механізм зберігання даних для аналітики та машинного навчання.
• Apache Hadoop – Платформа для розподіленої обробки великих наборів даних.
• Махаут – Платформа машинного навчання від Apache
• Azure ML Studio – Веб-інтегроване середовище IDE для спеціалістів із обробки даних
• Жива картина – Інструмент аналізу та візуалізації даних.
• перевершувати – Програмне забезпечення для роботи з електронними таблицями від Microsoft.
• Сюжетно – Безкоштовно і з відкритим вихідним кодом бібліотека графіків для Python
• Google Діаграми – Безкоштовний і потужний інструмент візуалізації даних.
• Інфограма – Інтуїтивно зрозумілий інструмент візуалізації та звітності.

Часті питання (FAQ)

Висновок

Дійшовши до кінця цієї публікації про науку про дані та її значення для вас і вашого бізнесу, ви повинні були отримати корисну інформацію чи дві.

Наука про дані продовжуватиме розвиватися, і це стосується її застосувань, можливостей працевлаштування та економічного впливу. Тому найкраще адаптуватися зараз, якщо ви цього ще не зробили.