5 февр. 2024 г. Время чтения: Около 4 мин. Data Science

Что такое Data Science

Зачем наука о данных нужна миру? Из чего она состоит и где применяется? И что-же такого делают дата-сайентисты?

С помощью Data Science предсказывается погода, находятся лекарства, строятся оптимальные транспортные маршруты, пишутся бизнес-стратегии и работает большинство современных сложных систем. Корни науки о данных уходят в 1960-е годы, когда ученые впервые задумались о систематизации огромных массивов научной информации. Но по-настоящему актуальной эта дисциплина стала в последнее десятилетие — в эпоху Big Data, когда потоки данных вышли на новый экспоненциальный уровень.

Определение

Сегодня Data Science — это наука о методах работы с данными, которая использует математику, статистику и IT для анализа и обработки данных и извлечения полезной информации, выявления закономерностей, предсказания будущих событий, а также для решения сложных задач.

Что входит в Data Science

Наука о данных — это междисциплинарная область, интегрирующая в себе методы из различных сфер науки и технологий. Давайте разберемся, на каких «китах» держится эта удивительная дисциплина↓

Математический базис. Ядро Data Science — это продвинутая математика. Статистика, теория вероятностей, линейная алгебра, матанализ, оптимизация — вот тот фундамент, на котором строятся методы моделирования данных. Уравнения, законы и теоремы позволяют описать связи внутри данных, спрогнозировать их поведение.

Вычислительная мощь. Чтобы применить сложные математические модели к огромным массивам данных, нужна колоссальная вычислительная мощность. Для этих целей используются суперкомпьютеры, гигантские серверные фермы, распределённые вычисления в облаке.

Программирование. Языки программирования (Python, R, С/C++) позволяют инкапсулировать в код сложные математические формулы и алгоритмы. Это делает их «съедобными» для компьютеров и позволяет эффективно масштабировать аналитику на больших данных. Основными компонентами DS являются Big Data, Machine Learning, Deep Learning, Artificial Intelligence и Data Mining. Подробнее о них читайте здесь.

Визуализация. Ещё один важнейший компонент Data Science — представление результатов анализа в доступной для восприятия человеком форме с помощью красивых инфографических дашбордов и визуализаций.

Зачем сфера Data Science нужна миру?

Наш мир буквально утопает в океане данных. Их поток стремительно возрастает с каждой минутой. Представьте себе гигантские серверные фермы крупнейших IT-компаний, ежесекундно обрабатывающие миллиарды поисковых запросов, транзакций, лайков в соцсетях. А теперь добавьте сюда потоки данных с миллиардов смартфонов, компьютеров, различных «умных» устройств, подключенных к Интернету. Оцените примерные объемы информации, поступающие на мировые сервера каждый день:

Всего за один день человечество производит 2,5 квинтиллиона байт информации — это число с 18 нулями!
Каждую минуту в социальных сетях размещается 500 часов новых видео, пишется 200 миллионов электронных писем, поисковые системы обрабатывают 40 тысяч запросов.

Мир остро нуждается в извлечении из этого хаоса полезных знаний, позволяющих принимать верные стратегические решения. Все эти огромные, быстрорастущие, неструктурированные массивы данных таят в себе колоссальный потенциал. Ведь информация — это знания, а знания — сила, способная кардинально повлиять на развитие человечества. Однако самостоятельно извлечь эти знания, найти в хаосе цифр скрытые закономерности чрезвычайно сложно. И здесь на помощь приходит Data Science — уникальная научная дисциплина, призванная систематизировать данные и превратить их в инструмент решения самых разнообразных важнейших задач. А каких именно? Читайте ниже ↓

Где применяется наука о данных

Уникальная способность Data Science находить скрытые закономерности в хаосе данных и строить точные прогнозы на основе математического моделирования привела к её повсеместному распространению и применению. Так давайте узнаем, за что отвечает DS в различных областях:

Бизнес и финансы. Оптимизация бизнес-процессов, повышение качества принятия решений, сокращение рисков. Благодаря прогнозным аналитическим моделям банки точнее оценивают кредитоспособность заемщиков, страховщики рассчитывают тарифы, инвесторы выбирают активы.

IT и телеком. Создание рекомендательных систем интернет-сервисов, оптимизация и персонализация работы поисковиков, соцсетей, стримингов.

Экология. Мониторинг состояния окружающей среды, моделирование климатических изменений, прогнозирование стихийных бедствий, разработки «зелёных» технологий.

Медицина. DS в здравоохранении используется максимально широко: огромные массивы данных о пациентах, симптомах, лечении, лекарствах позволяют строить модели ранней диагностики заболеваний, оптимизации терапии, повышения эффективности клинических исследований. Подробнее читайте тут.

Транспорт. Интеллектуальный анализ данных о движении автотранспорта дает возможность оптимизировать маршруты, сократить пробки на дорогах, спрогнозировать загруженность тех или иных направлений.

* Конкретные примеры применения Data Science в этих и других областях читайте в этой статье.

Главный результат работы дата-сайентистов — повышение качества жизни людей.

Чем занимаются дата-сайентисты

Хочется отметить, что п рофессий в области Data Science достаточно много и каждая из них будет иметь свои специфические особенности. Но для вас мы выделим наиболее встречающиеся задачи:

Сбор и обработка данных. Разработчики занимаются сбором данных из различных источников, таких как базы данных, сайты и социальные сети. Они заботятся о качестве данных, проверяют на наличие ошибок и пропусков, а также приводят их в удобный для анализа формат.
Анализ и исследование данных. Для анализа данных используются статистические методы и алгоритмы машинного обучения. С помощью них находят закономерности, проводят дескриптивный анализ, выделяют важные признаки и устанавливают связи между данными.
Построение предсказательных моделей. Разработка и обучение моделей машинного обучения позволяет предсказывать будущие события или значения на основе имеющихся данных.
Визуализация данных. Существуют различные инструменты и библиотеки для создания графиков, диаграмм, интерактивных дашбордов и других форм визуализации для наглядного представления результатов анализа.
Разработка инструментов и алгоритмов. Новые инструменты, алгоритмы и подходы для обработки и анализа данных нужны для улучшения существующих методов, создания новых решений, которые позволят работать с большими объемами данных и решать сложные задачи анализа.
Принятие решений на основе данных. Data Science специалисты используют результаты анализа данных для принятия обоснованных решений в рамках бизнеса или научных исследований. Они предоставляют рекомендации, оценивают эффективность различных стратегий и помогают оптимизировать процессы на основе данных.

* Чтобы узнать более подробно о дата-сайентистах читайте эту статью, а если решитесь узнать сколько они получают — нажмите сюда.