Основные компоненты Data Science

Эту статью мы посвятим отдельным концептам, методологиям и областям знаний, которые могут быть применены в рамках Data Science.

Data Science существует на пересечении Big Data, Machine Learning, Deep Learning, Artificial Intelligence и Data Mining. Все эти компоненты способствуют созданию интегрированных и умных систем, способных эффективно обрабатывать, анализировать и принимать решения на основе данных.

Big Data

Big Data — это термин, который описывает большие объемы данных различных форматов и структур, которые поступают из разных источников и требуют специальных подходов для их обработки и анализа. Big Data характеризуется тремя основными свойствами:

• Объем (volume)
• Скорость (velocity)
• Разнообразие (variety).

Для работы с Big Data используются

• Технологии и платформы: Hadoop, Spark, Kafka, NoSQL. Они позволяют распределенно хранить и обрабатывать большие объемы данных на кластерах из множества компьютеров.
• Методы анализа данных: MapReduce, Streaming Analytics, Batch Analytics. Эти методы позволяют параллельно применять различные функции к большим наборам данных и получать результаты в виде агрегированных данных.

Пример использования Big Data

Netflix собирает данные со своей платформы о пользователях, просмотрах, отзывах и использует такие технологии Big Data:

• Hadoop — для хранения и обработки этих данных на своих кластерах из тысяч компьютеров.
• Spark — для проведения Streaming Analytics — анализа данных в режиме реального времени. Это позволяет Netflix предоставлять пользователям персонализированные рекомендации фильмов и сериалов, прогнозировать спрос на контент, создавать собственные шоу на основе анализа данных, улучшать качество потокового видео.

Machine Learning

Machine Learning — это инструмент Data Science для создания алгоритмов и моделей, которые способны обучаться на основе данных и делать прогнозы или решения без явного программирования. Популярные методы и техники машинного обучения:

• Обучение с учителем (supervised learning)
• Обучение без учителя (unsupervised learning)
• Обучение с подкреплением (reinforcement learning)

ML решает такие задачи, как классификация, регрессия, кластеризация, аномалии, рекомендации.

Пример использования Machine Learning

Spotify использует Machine Learning для анализа данных о своих слушателях, их музыкальных вкусах, прослушиваниях, плейлистах и других данных, которые собираются с помощью его приложения. Spotify использует:

• Обучение с учителем для создания моделей, которые предсказывают, какие песни или подкасты понравятся слушателю на основе его истории прослушиваний.
• Обучение без учителя для создания моделей, которые группируют песни или подкасты по жанрам, настроению, тематике.

Это позволяет стримминговому сервису предлагать слушателям персонализированные рекомендации песен и подкастов, создавать собственные плейлисты на основе анализа данных, улучшать качество звука и подбирать оптимальную рекламу.

Deep Learning

Deep Learning — это раздел DS занимается созданием и обучением искусственных нейронных сетей, которые имеют много слоев и способны извлекать высокоуровневые признаки из данных. Глубокое обучение использует различные типы нейронных сетей, такие как:

• Сверточные нейронные сети (CNN)
• Рекуррентные нейронные сети (RNN)
• Генеративно-состязательные сети (GAN)
• Трансформеры.

Deep Learning позволяет решать сложные и новые задачи, такие как распознавание изображений, речи, текста, генерация контента, перевод и другие.

Пример использования Deep Learning

Google Translate использует Deep Learning для анализа данных о языках, их грамматике, синтаксисе, семантике. Он это делает при помощи трансформеров — типа нейронных сетей, которые способны обрабатывать последовательности данных с помощью механизма внимания (attention). Это позволяет переводить тексты и речь между разными языками с высокой точностью и естественностью.

Artificial Intelligence

Artificial Intelligence — это область Data Science, которая занимается созданием и развитием систем и программ, которые способны имитировать или приближаться к человеческому интеллекту. Artificial Intelligence включает в себя различные аспекты:

• Планирование
• Компьютерное зрение
• Обработка естественного языка
• Машинный перевод
• Игры
• Знание и рассуждение.

Примеры методов и техник для создания интеллектуальных систем

• Символьные подходы
• Глубокое обучение
• Байесовские сети
• Эволюционные алгоритмы.

Вариант использования AI

Siri использует Artificial Intelligence для анализа данных о своих пользователях, их голосовых запросах, интересах, локациях. Siri применяет:

• Обработку естественного языка для понимания запросов пользователей и генерации ответов
• Компьютерное зрение для распознавания лиц и объектов на фотографиях
• Для перевода текстов и речи между разными языками помощник от Apple использует машинное обучение.

Это позволяет Siri предоставлять пользователям персонализированные сервисы, такие как поиск информации, навигация, управление устройствами, развлечения.

Data Mining

Data Mining — это процесс извлечения полезной информации из больших наборов данных с помощью статистических и математических методов. Data Mining использует техники и алгоритмы для поиска закономерностей, ассоциаций, корреляций и аномалий в данных, например, такие, как:

• Кластеризация
• Классификация
• Ассоциативные правила
• Регрессия
• Обнаружение аномалий.

Пример использования Data Mining

Amazon применяет Data Mining для анализа информации о своих клиентах, их покупках, отзывах, интересах и других данных, которые собираются с помощью его платформы. Компания использует техники:

• Классификации
• Кластеризации
• Ассоциативного анализа
• Рекомендательных систем.

Благодаря этому, клиенты имеют персонализированные рекомендации товаров, происходит динамическое изменение цен в зависимости от спроса и предложения, оптимизация складов и доставки товаров, а также улучшение качества и безопасности товаров.