Data Science — что это такое и кто этим занимается

Что такое Data Science и как он работает

Data Science — это мультидисциплинарная область, которая использует методы науки о данных, статистики, машинного обучения и других технологий, чтобы извлекать знания и информацию из больших объемов данных. Цель Data Science заключается в том, чтобы помочь организациям и компаниям принимать взвешенные решения на основе данных, которые они собирают.

Как работает Data Science? В первую очередь, необходимо определить бизнес-проблему, для решения которой требуются подробные данные. Затем Data Scientist должен извлекать, очищать и анализировать данные, используя методы статистики и машинного обучения. Эти методы позволяют определить скрытые связи и выявить закономерности в данных, что дает возможность предсказать будущие тренды. Далее результаты анализа данных обрабатываются и представляются в виде отчетов, графиков и диаграмм, которые помогают принимать решения организации.

Data Science — это важнейшая область для современных организаций, которые хотят принимать взвешенные решения на основе больших объемов данных. Поэтому специалисты по Data Science имеют большой спрос на рынке труда и являются одними из самых востребованных специалистов в IT-секторе.

История развития Data Science

История Data Science начинается еще в XIX веке, когда появились статистические методы анализа больших массивов данных. Однако настоящая эпоха Data Science настала с появлением компьютеров и возможностью хранения и анализа больших объемов данных. В 1960-х годах были разработаны первые системы управления базами данных, а в 1970-х годах создан язык SQL, который стал стандартом для работы с базами данных.

В 1980-х годах компьютеры стали доступными, позволяя обрабатывать и анализировать данные в реальном времени. В это же время начали использовать методы искусственного интеллекта для обработки данных, такие как нейронные сети и экспертные системы.

С появлением Интернета и социальных сетей в 1990-х годах, количество данных стало резко расти. Это повлекло за собой появление новых технологий и методов обработки больших объемов данных.

В 2000-х годах был создан термин «большие данные». Он описал новое направление в обработке и анализе данных, связанное с обработкой «больших» и неструктурированных данных.

Сегодня Data Science — это одна из наиболее востребованных областей в IT, которая широко применяется в разных сферах бизнеса, науки и общественной жизни. Новые инструменты и методы анализа данных, такие как машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети и многие другие, продолжают быстро развиваться и совершенствоваться. Это делает Data Science важнейшим направлением для будущего.

Основные понятия и принципы Data Science

Основными понятиями в Data Science являются данные, анализ данных, статистика и машинное обучение. Ключевыми принципами, лежащими в основе Data Science, являются:

1. Сбор и хранение данных. Чем больше данных у организации, тем больше информации можно извлечь из них. Не менее важно хранить эти данные в безопасности.
2. Очистка и предварительная обработка данных. Перед анализом данные должны быть очищены и подготовлены. Это может включать в себя удаление дубликатов, заполнение пропущенных значений и нормализацию данных.
3. Анализ данных. Здесь используются различные математические и статистические методы для выявления закономерностей и паттернов в данных. Один из ключевых инструментов — это визуализация данных.
4. Машинное обучение. Это подмножество Data Science, которое использует алгоритмы для извлечения знаний из данных. Оно включает в себя классификацию, кластеризацию, регрессию.
5. Применение результатов. Конечная цель Data Science в том, чтобы применить полученные знания для принятия взвешенных решений. Это может быть использование результатов для управления бизнесом, создание рекомендательных систем или технологических инноваций, которые изменят общество.
6. Повторение цикла. Data Science — циклический процесс: после того как результаты использовались для принятия решений, новые данные могут потребовать повторной аналитики и новых решений на следующем этапе.

Принципы Data Science включают в себя использование методов и алгоритмов, которые позволяют при работе с большими и сложными данными находить скрытые закономерности, определять причинно-следственные связи и предсказывать результаты. Data Science — это комплексная научно-технологическая дисциплина. Она объединяет знания из таких сфер, как математика, статистика, информатика, бизнес и философия.

Кто такой Data Scientist

Data Scientist — это специалист, который разрабатывает методы для анализа данных, изучает данные статистики и применяет полученную информацию, чтобы принять конкретное решение.

Основные задачи Data Scientist:

• Сбор и предварительная обработка данных
• Извлечение и анализ данных
• Предсказание будущих трендов
• Разработка моделей машинного обучения и алгоритмов
• Визуализация данных и представление результатов для принятия решений

Требования для Data Scientist

Для работы в этой роли необходимо обладать широким профессиональным бэкграундом, включающим знания математики, статистики, компьютерных наук, экономики, бизнеса. Data Scientist должен быть хорошо знаком с методами анализа данных: машинное обучение, статистика и анализ данных. Data Scientist важно иметь опыт работы с базами данных, навыки программирования и уметь работать с большим объемом данных.

Квалификационные требования для Data Scientist включают:

• Высшее образование в области математики, статистики, компьютерных наук, физики, экономики или смежной области
• Опыт работы в области анализа данных или машинного обучения
• Навыки программирования на языках, таких как Python, R и SQL
• Понимание различных методов машинного обучения: регрессия, классификация, кластеризация, нейронные сети
• Опыт работы с системами управления базами данных и их языками запросов
• Навыки работы с большим объемом данных, особенно в индустрии

Как стать Data Scientist

Образовательные пути в Data Science могут быть различными. Некоторые Data Scientist имеют высшее образование в области математики, статистики или информатики, а другие получают образование в экономике, бизнесе или других областях. Важно выбрать образовательную программу, которая соответствует вашим целям, уровню и потребностям в профессиональной подготовке.

Чтобы улучшить свои навыки и приобрести новые знания в Data Science, можно пройти различные курсы, мастер-классы и тренинги. Также стоит принимать участие в хакатонах и проектах вместе с опытными Data Scientist, чтобы получить практические навыки и опыт в работе с реальными данными.

Ключевые навыки Data Scientist

Чтобы работать в Data Science вам нужно получить квалификацию и определенные навыки. Вот некоторые из них:

1. Программирование: навыки программирования основных языков, таких как Python, R, SQL и других.
2. Статистика: понимание статистических методов и их применение для анализа данных и проверки гипотез.
3. Машинное обучение: понимание различных методов машинного обучения: регрессия, классификация, ансамблевые модели, кластеризация, нейронные сети.
4. Обработка данных: умение работать с большим объемом данных, знание методов чистки и предобработки данных.
5. Базы данных: понимание принципов работы с системами управления базами данных и языков запросов.
6. Визуализация данных: умение создавать графики, диаграммы и другие визуализации данных для лучшего понимания их содержания.

Если вы уже решили связать свою жизнь с программированием и выбрать профессию в одном из IT-направлений, присмотритесь к бесплатным программам обучения от федерального проекта «Содействие занятости».

Советуем выбрать одну из программ тематического направления IT, аналитика и программирование. 

Направление подойдет тем, кто хочет начать кодить, работать с компьютерами, программным обеспечением и интересуется языками программирования:

• «Тестировщик программного обеспечения: с нуля до первых проектов»
• «Web-программист: с нуля до первых проектов»
• «1С программист»
• «Аналитик данных:с нуля до разработки прикладных решений для бизнеса»
• «Project manager в IT: старт карьеры руководителя ИТ проектов»

Вы будете обучаться онлайн на образовательной платформе Odin. Вы получите квалификацию и актуальные знания — лекции и семинары проводят преподаватели ведущих вузов и образовательных организаций России. Учебные материалы навсегда растекутся с вами и будут доступны в любое время.

Как только закончите обучение и защитите финальный проект, вы получите документ установленного образца. После обучения вы сможете претендовать на стажировку и получите карьерную консультацию от экспертов нашего Центра карьеры. Специалисты помогут создать продающее резюме, оформить портфолио, научат писать сопроводительные письма. Также вам помогут составить карьерный трек и ответят на все ваши вопросы.

Бесплатно помогаем найти работу мечты

Лучшая инвестиция — это инвестиция в себя, в свои знания и будущее. Оставьте заявку на бесплатное обучение прямо сейчас и станьте участником проекта.

Принять участие