Zamiana chaosu w porządek: co musisz wiedzieć o nauce o danych

Spis treści:

• Nauka o danych
• Na czym polega nauka o danych
• Od IT po finanse. W jakich obszarach istnieje zapotrzebowanie na naukę o danych?
• Jak nauka o danych zmienia nasze życie na lepsze

Nauka o danych

Pierwsze skojarzenie z nauką o danych pochodzi z dosłownego tłumaczenia tego zwrotu. Nauka o danych oznacza „naukę o danych” lub „naukę o pracy z danymi”. Podsumowując, wszystkie nauki przyrodnicze opierają się na gromadzeniu, przechowywaniu i analizie informacji, a następnie ich systematyzowaniu i wyciąganiu wniosków. Następnie są one wykorzystywane do formułowania hipotez i prognoz. Model predykcyjny jest wynikiem pracy naukowca zajmującego się danymi, który w różnym stopniu uwzględniał nawet Archimedesa i Newtona.

Ale setki lat temu i dziś, ilość informacji różniła się tysiące razy – dziś musimy analizować ogromne ilości danych. Big Data, ogromny zbiór informacji. Aby postawić hipotezę, że Ziemia ma pole grawitacyjne, Izaak Newton musiał zarejestrować i przeanalizować fakt, że jabłko spadło z gałęzi na ziemię. Aby przewidzieć, ilu ludzi w pierwszej dekadzie przyszłego roku będzie chciało kupić krajowy samochód za ponad dwa miliony rubli, będziemy musieli przeanalizować ogromny przepływ informacji za pomocą różnych narzędzi, w tym uczenia maszynowego i jego najwyższego poziomu — sztucznej inteligencji. Data Scientist, naukowiec i ekspert w dziedzinie analiz i statystyk, zajmuje się pracą z dużymi zbiorami danych i korzysta z takich ilości informacji oraz narzędzi automatyzacji.

Nauka o danych stoi na przecięciu kilku nauk klasycznych i nowych: matematyki, statystyki, analizy i analityki predykcyjnej, uczenia maszynowego, Big Data itp. Ta interdyscyplinarna dziedzina pozwala nam osiągnąć pożądane rezultaty — ustrukturyzować dane i tworzyć na ich podstawie algorytmy matematyczne. i przedstawiają modele predykcyjne umożliwiające podejmowanie świadomych i zrównoważonych decyzji.

Na czym polega Data Science?

Data Science dzieli się na trzy komponenty: gromadzenie i przechowywanie danych, przetwarzanie i analizę. Przyjrzyjmy się każdemu z nich.

Gromadzenie i przechowywanie danych. Budowanie fundamentów

Aby przetwarzać i analizować informacje, należy je gromadzić. Dlatego gromadzenie jest pierwszym etapem pracy Data Scientist. Ostateczny wynik zależy bezpośrednio od kompletności, trafności i reprezentatywności zebranych danych.

Aby zebrać informacje, analityk danych korzysta z różnych narzędzi. Zarówno znanych, jak i najnowocześniejszych:

• Ankiety i zaangażowanie — klasyczne ankiety telefoniczne, kwestionariusze papierowe, formularze online, quizy internetowe;
• Dane z organizacji edukacyjnych, medycznych i społecznych;
• Narzędzia do gromadzenia statystyk internetowych — czujniki na stronach internetowych, webvisory, technologie automatycznego scrapowania stron internetowych (red.: uzyskiwania danych bezpośrednio ze stron internetowych), „piksele” w niektórych sieciach społecznościowych;
• Informacje zwrotne otrzymywane od urządzeń elektronicznych i AGD działających w oparciu o zasadę IoT (Internet Rzeczy), urządzeń GPS;
• Raporty i bazy danych firm, banków, sklepów internetowych.

Lista jest nieskończona. Im wyższe kwalifikacje eksperta ds. Data Science, tym więcej narzędzi będzie miał w swoim arsenale.

Równie ważne jest zapewnienie prawidłowego przechowywania Big Data. Do tego zadania wykorzystywane są następujące systemy:

• Hurtownia danych (hurtownia danych) – specjalistyczne systemy zarządzania bazami danych. Informacje docierają do nich z różnych źródeł, przechodząc przez proces filtrowania i strukturyzacji. W uproszczeniu taką bazę danych można nazwać zbiorem tabel z danymi i relacjami. Najbardziej znane systemy DBMS to: ClickHouse, Greenplum, Exasol, Teradata, Vertica.
• Data Lake (jezioro danych) to ogromny magazyn „surowych”, nieposortowanych danych różnego typu, bez żadnej kolejności ani sortowania. Może zawierać wszystko, od dokumentów Word i reklam po pliki pobrane z systemów CRM.

Hurtownie danych były przedmiotem obszernej, czasem mylącej, literatury – artykułów i całych książek. Musimy zrozumieć, że jest to złożony, odpowiedzialny i ważny proces. Zazwyczaj praca z dużymi zbiorami danych w Data Science zaczyna się od „jeziora”.

Przetwarzanie danych. Budowanie murów

Aby zmaksymalizować użyteczność istniejących informacji, należy je najpierw przetworzyć i oczyścić – doprowadzić do formy odpowiedniej do analizy. Na tym etapie można rozwiązać wiele zadań: od połączenia dużej liczby tabel w jedną tablicę po całkowitą optymalizację ostatecznej ramki danych (tabel). Istnieje wiele technologii i technik, które to umożliwiają, w tym: Usuwanie duplikatów. Czasami dane w różnych tablicach (na przykład pobieranie ogłoszeń sprzedaży samochodów z różnych stron) mogą się całkowicie pokrywać i znacząco pokrywać. Należy je usunąć. aria-level="1">Usuwanie niespójności.Weźmy na przykład wypożyczalnię samochodów, te same samochody mogą być oferowane w różnych cenach w różnych miejscach. Samo usunięcie wszystkich wartości nie zawsze jest właściwym rozwiązaniem – czasami trzeba zrezygnować z jednej opcji lub poszukać algorytmu łączącego je.

Tę pracę wykonują specjalne narzędzia automatyzacyjne. Chociaż Data Scientist jest bezpośrednio związany z programowaniem, jest również matematykiem, statystykiem i analitykiem. Potrafi samodzielnie tworzyć skrypty w Pythonie. Pomoże mu to lepiej zrozumieć istotę matematycznych algorytmów czyszczenia i zdobyć dobre praktyki w tworzeniu poprawnego kodu. Pomoże również w analizie wyników i ich podsumowaniu.

Analiza danych. Uzyskujemy wyniki w wygodnej formie

Po oczyszczeniu dane są konwertowane do pożądanego formatu. Następnie są systematycznie analizowane, wyciągane są wnioski i budowane modele predykcyjne.
Podczas procesu analizy, zwanego eksploracją danych (Data Mining), uzyskane informacje są ostatecznie sortowane. W tym celu wykorzystuje się różne wskaźniki. Oto tylko kilka z nich:

• Odchylenie standardowe. Wskaźnik odzwierciedlający wielkość fluktuacji lub rozproszenia (edycja: dostępnych wartości. Im niższy ten wskaźnik, tym bliższy średniej jest zestaw wartości.
• Mediana. Wskaźnik oddzielający górną część próbki od dolnej. W przeciwieństwie do średniej mediana jest mniej zależna od wartości szczytowych na górnej i dolnej granicy, co pozwala na lepszą reprezentację środka.
• Korelacja. Wzajemna zależność statystyczna między kilkoma zmiennymi losowymi, w której zmiana wartości niektórych zmiennych powoduje zmiany innych.

Aby przedstawić wyniki pracy analitycznej, ważna jest ich kompetentna wizualizacja: wykresy, tabele przestawne, diagramy strukturalne itp. Takie informacje wizualne pomagają poprawić percepcję.

Od IT po finanse. W jakich obszarach nauka o danych jest poszukiwana?

O Big Data mówi się dziś dosłownie wszędzie. I słusznie. Dlatego Data Science znajduje zastosowanie w różnych dziedzinach. Oto kilka przykładów.

• Przedsiębiorczość. Big Data sprawia, że ​​tradycyjne analizy biznesowe i badania marketingowe stają się bardziej jakościowe. Pozwala to na dokładniejsze prognozowanie powstawania popularnych produktów i otwierania obiecujących obszarów działalności. Na przykład statystyki dotyczące pogarszania się jakości wody pitnej doprowadziły wiele lat temu do stworzenia nowego produktu – wody butelkowanej. Jednak wtedy analiza była wykonywana ręcznie i zajmowała dużo czasu, podczas gdy teraz jest zautomatyzowana i szybka.
• Usługi meteorologiczne.Współczesne prognozy pogody opierają się na przetwarzaniu ogromnej ilości informacji wielowektorowych.
• Sektor finansowy.Specjaliści ds. nauki o danych tworzą algorytmy, które pomagają podejmować decyzje dotyczące pożyczek.
• Opieka zdrowotna.Coraz częściej wdrażane są technologie umożliwiające automatyczną diagnostykę. Jest to wynik analizy dużych zbiorów danych z wykorzystaniem technologii uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.
• Branża informatyczna.Nauka o danych jest wykorzystywana do tworzenia chatbotów, sieci neuronowych, algorytmów wyszukiwarek itp.

Lista obszarów, w których nauka o danych jest potrzebna, jest nieskończona. Można tu wymienić rolnictwo, gdzie nauka służy do prognozowania plonów. Oraz logistykę – do przewidywania rentowności i optymalizacji tras. W mediach społecznościowych W sferze aplikacje dla osób z niepełnosprawnościami pozwalają im poruszać się po mieście za pomocą podpowiedzi wirtualnego asystenta. Sama aplikacja jest wypełniona wszelkiego rodzaju opisami obiektów uzyskanymi właśnie z Big Data. W związku z tym zapotrzebowanie na Data Science będzie rosło.

Nauka o danych zmienia nasze życie na lepsze.

Data scientist to zawód wymagający znajomości programowania, określonych umiejętności technicznych oraz zdolności matematycznych i analitycznych. Uczniowie kierunków humanistycznych będą musieli ciężko pracować, aby przywołać i radykalnie uzupełnić wiedzę zdobytą w szkole średniej. Musisz umieć pracować z bazami danych, programować w Pythonie i SQL oraz korzystać z narzędzi Big Data, takich jak Hadoop i Apache. Ponadto dobra znajomość technicznego języka angielskiego jest ważna w tej pracy. Pomoże Ci to zdobyć wiedzę z wiarygodnych źródeł, które prawie zawsze są w języku angielskim.

Jednak ta specjalizacja ma również wiele perspektyw. Nawet małe firmy rozumieją dziś wagę pracy z dużymi zbiorami danych. Analitycy danych porządkują chaos, przekształcając tablice nieuporządkowanych danych w użyteczne informacje i niezwykle dokładne prognozy. Dzięki tym specjalistom firmy otrzymują dokładniejszy obraz swojej grupy docelowej i tworzą naprawdę potrzebne towary i usługi. A użytkownicy otrzymują wyłącznie ukierunkowane i interesujące reklamy, biorąc niewidzialny udział w tworzeniu nowych produktów. I bez przesady, nauka o danych zmienia nasze życie na lepsze.

A jeśli chcesz lepiej poznać ten zawód, redaktorzy Skillbox.by zalecają zapoznanie się z literaturą tematyczną i społecznościami zawodowymi.

Literatura:

• Bruce Andrew, Bruce Peter „Praktyczna statystyka dla naukowców zajmujących się danymi”. Książka dla specjalistów z doświadczeniem, umiejętnościami technicznymi i znajomością języka programowania R.
• J. Grass „Data Science. Data Science od podstaw”. Praktyczny przewodnik dla osób, które chcą szybko rozpocząć karierę zawodową bez doświadczenia i przeszkolenia technicznego. Książka opisuje podstawy pisania algorytmów w Pythonie, analizy matematycznej i statystyki.
• Kennedy Berman, „Podstawy języka Python w nauce o danych”. Najnowszy samouczek na temat opanowania języka Python, języka numer jeden w nauce o danych.

Społeczności zawodowe:

• Data Science by ODS.ai— kanał na Telegramie, który pozycjonuje się jako pierwsze i najstarsze źródło tego typu. Został stworzony przez członków społeczności Open Data Science. Rozmawiają tu o głębokich sieciach neuronowych, wizji komputerowej, przetwarzaniu i rozumieniu języka naturalnego i żywego, botach itp.
• Nauka o danych | Uczenie maszynowe— rosyjskojęzyczny kanał na Telegramie o sztucznej inteligencji, nauce o danych i uczeniu maszynowym. Publikujemy studia przypadków, materiały szkoleniowe i doradcze, prognozy i statystyki branżowe.
• Data Science Notes to rosyjskojęzyczny kanał, w którym znajdziesz nie tylko artykuły, ale także całe książki na temat nauki o danych.