Что такое Data Science и как это работает?
Пост опубликован: 30.07.2019
Весь мир говорит о Data Science. Обучение методам анализа данных становится все более актуальным вопросом среди новичков и опытных айтишников. Судя по всему, айти-увлечение не обошло стороной и вас. Давайте разбираться, как стать частью суперпопулярной науки. Определим стартовую подготовку для входа в направление.
Какие языки стоит изучить?
Чтобы дать ответ на этот вопрос, выясним, что такое Data Science и машинное обучение. Эти два направления настолько связаны, что порой невозможно сказать, где заканчивается одно и начинается другое.
Data Science – это наука о технологиях анализа данных. Изучение больших объемов информации позволяет делать логичные выводы и корректные прогнозы. Благодаря развитию IT стало возможным фиксировать и запоминать разные факты о нашей жизни. Это такие данные, как звонки и сообщения, поведение в сети, предпочтения, покупки и так далее. Характер сведений может быть общим: климатическая информация, антропогенная, популяционная и так далее. Анализ каждого из этих наборов в перспективе дает полезные результаты.
Для обработки Big Data используют машинное обучение. Это замена устаревшей технологии, когда человек дает компьютеру готовый алгоритм обработки информации. Теперь машина обучается сама. Все что ей нужно для этого – вводные данные для анализа.
Для исследования больших объемов информации нужно больше, чем Excel. R пригодится в математическом моделировании. Но главным помощником профессионала остается язык программирования Python. Сервис незаменим в автоматизации множество задач, настройке веб-сервисов и, конечно же, обработки данных. В первую очередь необходимо освоить такие его библиотеки:
- NumPy: поддержка многомерных массивов и матриц;
- Pandas: обработка и анализ данных;
- SKlearn: машинное обучение собственной персоной;
- Matplotlib: визуализация данных в 2D и 3D-графике.
Очень полезной будет графическая веб-оболочка Jupyter для IPython, которая отображает результаты расчетов со схемами и графиками. Просто мечта аналитика.
“Змеиный” язык откроет путь к TensorFlow, мощной библиотеке машинного обучения. Python тут использован для реализации основной API. Сервис, разработанный компанией Google, позволяет строить и обучать нейронные сети. Следующий шаг – надстройка Keras. Это открытая нейросетевая библиотека.
Насколько тяжело изучать Data Science?
Сложность заключается даже не в программной части. Иногда труд аналитика практически примитивен. Нарисовать диаграмму или схему вы можете прямо сейчас. Но ведь это лишь верхушка айсберга. Что ниже ватерлинии? Расскажет и покажет курс Data Science.
Наука трудна своей кроссдисциплинарностью. Data Scientist – не программист. Это сильный математик, аналитик и упорный экспериментатор, который после сотни попыток продолжает искать ту самую идеальную формулу для обучения машины. Такой профи без устали подбирает зависимости, строит модели, улучшает их, разрабатывает альтернативные решения.
Чтобы выучить Data Science, прежде всего нужно овладеть:
- матанализом, линейной алгеброй, прикладной математикой;
- теорией вероятностей и статистикой;
- SQL и другими языками запросов;
- визуализацией структур данных.
И, конечно, необходимо освоение предметной области. Такой специалист должен уметь использовать разные алгоритмы машинного обучения. Курс от компьютерной школы Hillel дает полную подготовку по дисциплине, после которого сможете заниматься реальными проектами.
Где используется Data Science?
Неспроста эту науку называют самой популярной и перспективной. Пройдя обучение Data Science, вы сможете обнаружить свою полезность в самых разных сферах. Ваши профессиональные знания и умения будут актуальны везде, где есть много данных для анализа. Прежде всего на ум приходят такие направления, как торговля, финансы, коммуникации, транспорт. Логистика, медицина, производство и даже юриспруденция – это сферы, где аналитика способна творить чудеса. Как вам возможность поставить самый точный диагноз на основе анамнеза?
На сегодняшний день наука о данных используется для разработки рекомендательных систем. Такие программы ищут похожие фильмы, книги, картинки и так далее на основе предпочтений пользователей. Персонализированные интерфейсы также разрабатываются при помощи Data Science. В логистике таким образом прогнозируют потребности в тех или иных товарах. Финансовые структуры мониторят риски, управляют данными клиентов и защищаются от мошенничества благодаря работе аналитиков.
