Что такое наука о данных?

Наука о данных важна, потому что она сочетает в себе инструменты, методы и технологии для извлечения смысла из данных. Современные организации перегружены данными; существует множество устройств, которые могут автоматически собирать и хранить информацию. Онлайн-системы и платежные порталы собирают больше данных в области электронной коммерции, медицины, финансов и любых других аспектов человеческой жизни. У нас есть текстовые, аудио-, видео- и графические данные, доступные в огромных количествах.  

Инновации в области искусственного интеллекта и машинного обучения сделали обработку данных более быстрой и эффективной. Отраслевой спрос создал экосистему курсов, степеней и должностей в области науки о данных. Из-за необходимого набора межфункциональных навыков и опыта, наука о данных показывает сильный прогнозируемый рост в ближайшие десятилетия.

Наука о данных меняет методы работы компаний. Многим компаниям, независимо от их размера, нужна надежная стратегия обработки данных, чтобы стимулировать рост и поддерживать конкурентное преимущество. Главные преимущества

Изучение новых моделей трансформации

Наука о данных позволяет предприятиям открывать новые закономерности и отношения, которые могут изменить организацию. Анализ поможет выявить малозатратные изменения в управлении ресурсами для максимального влияния на размер прибыли. Например, компания электронной коммерции использует науку о данных, чтобы обнаружить, что слишком много запросов клиентов генерируется в нерабочее время. Исследования показывают, что клиенты с большей вероятностью совершат покупку, если получат быстрый ответ, а не ответ на следующий рабочий день. Внедряя круглосуточное обслуживание клиентов, бизнес увеличивает доход на 30 %.

Инновация новых продуктов и решений

Наука о данных поможет выявить пробелы и проблемы, которые иначе остались бы незамеченными. Глубокое понимание решений о покупке, отзывов клиентов и бизнес-процессов может стимулировать инновации во внутренних операциях и внешних решениях. Например, решение для онлайн-платежей использует науку о данных для сопоставления и анализа комментариев клиентов о компании в социальных сетях. Анализ показывает, что клиенты забывают пароли в пиковые периоды покупок и недовольны текущей системой поиска паролей. Компания может разработать лучшее решение и значительно повысить удовлетворенность клиентов.

Оптимизация в режиме реального времени

Предприятиям, особенно крупным, очень сложно реагировать на изменяющиеся условия в режиме реального времени. Это может привести к значительным потерям или сбоям в деловой активности. Наука о данных может помочь компаниям прогнозировать изменения и оптимально реагировать на различные обстоятельства. Например, транспортная компания, использующая грузовики, использует науку о данных, чтобы сократить время простоя, когда грузовики ломаются. Они определяют маршруты и графики смен, которые приводят к более быстрым поломкам, и корректируют графики работы грузовиков. Они также создают запасы обычных запасных частей, которые требуют частой замены, чтобы грузовики можно было ремонтировать быстрее.  

Специалисты по науке о данных используют вычислительные системы для отслеживания процесса обработки данных. Наиболее эффективные техники, используемые специалистами по работе с данными, см. ниже.

Классификация

Классификация – это сортировка данных по определенным группам или категориям. Компьютеры обучены идентифицировать и сортировать данные. Известные наборы данных используются для построения алгоритмов принятия решений на компьютере, который быстро обрабатывает и классифицирует данные. Примеры:  

• сортировка товаров на популярные и непопулярные;  
• сортировка заявок на страхование как с высоким и низким риском;  
• сортировка комментариев в социальных сетях на положительные, отрицательные и нейтральные.

Специалисты по науке о данных используют вычислительные системы для отслеживания процесса обработки данных. 

Регрессия

Регрессия – это метод нахождения взаимосвязи между двумя, казалось бы, не связанными между собой точками данных. Связь обычно моделируется на основе математической формулы и представляется в виде графика или кривых. Когда значение одной точки данных известно, регрессия используется для прогнозирования другой точки данных. Примеры:  

• скорость распространения болезней, передающихся воздушно-капельным путем; 
•  взаимосвязь между удовлетворенностью клиентов и количеством сотрудников;  
• зависимость между количеством пожарных депо и количеством пострадавших в результате пожара в конкретном месте. 

Кластеризация

Кластеризация – это метод группировки тесно связанных данных для поиска закономерностей и аномалий. Кластеризация отличается от сортировки, поскольку данные нельзя точно классифицировать по фиксированным категориям. Следовательно, данные сгруппированы в наиболее вероятные отношения. С помощью кластеризации можно обнаружить новые закономерности и взаимосвязи. Примеры:  

• группировка клиентов с похожим покупательским поведением для улучшения обслуживания клиентов.  
• группировка сетевого трафика, чтобы определять модели ежедневного использования и быстрее выявлять сетевые атаки;  
• кластеризация статей по нескольким различным категориям новостей и использование этой информации для поиска поддельного новостного контента.

Основные принципы техник науки о данных

Детали могут разниться, однако основные принципы техник остаются неизменными. См. ниже.

• Научите машину сортировать данные на основе известного набора данных. Например, образцы ключевых слов передаются компьютеру с их значением сортировки. «Радоваться» – хорошо, а «ненавидеть» – плохо.
• Дайте машине неизвестные данные и позвольте устройству самостоятельно сортировать набор данных.
•  Допускайте неточности результатов и учитывайте фактор вероятности результата.

Наука о данных – это всеобъемлющий термин для других ролей и областей, связанных с данными. Примеры см. ниже.

В чем разница между наукой о данных и аналитикой данных?

Хотя эти термины могут использоваться взаимозаменяемо, аналитика данных является подмножеством науки о данных. Наука о данных – это общий термин для всех аспектов обработки данных от сбора до моделирования и понимания. С другой стороны, аналитика данных в основном связана со статистикой, математикой и статистическим анализом. Аналитика фокусируется только на анализе данных, в то время как наука о данных связана с более широкой картиной организационных данных. На большинстве рабочих мест ученые и аналитики данных работают вместе для достижения общих бизнес-целей. Аналитик данных может тратить больше времени на рутинный анализ, предоставляя регулярные отчеты. Специалист по данным может разработать способ хранения, обработки и анализа данных. Проще говоря, аналитик данных извлекает смысл из существующих данных, тогда как специалист по данным создает новые методы и инструменты для обработки данных для использования аналитиками.

В чем разница между наукой о данных и бизнес-аналитикой?

Несмотря на то, что наука о данных и бизнес-аналитика частично совпадают, ключевое различие заключается в использовании технологий в каждой области. Специалисты по работе с данными взаимодействуют с технологиями данных более тесно, чем бизнес-аналитики. Бизнес-аналитики ликвидируют разрыв между бизнесом и ИТ. Они определяют бизнес-кейсы, собирают информацию от заинтересованных сторон или проверяют решения. Специалисты по работе с данными, с другой стороны, используют технологии для работы с бизнес-данными. Они могут писать программы, применять методы машинного обучения для создания моделей и разрабатывать новые алгоритмы. Специалисты по работе с данными не только понимают проблему, но и могут создать инструмент, обеспечивающий ее решение. Нередко бизнес-аналитики и специалисты по работе с данными сотрудничают в одной команде. Бизнес-аналитики получают информацию от специалистов по данным и используют ее, чтобы рассказать историю, понятную более широкому бизнесу.

В чем разница между наукой о данных и инженерией данных?

Инженеры данных создают и поддерживают системы, которые позволяют специалистам по работе с данными получать доступ к данным и интерпретировать их. Они более тесно работают с базовой технологией, чем специалист по данным. Роль обычно включает в себя создание моделей данных, построение конвейеров данных и наблюдение за извлечением, преобразованием, загрузкой (extract, transform, load, ETL). В зависимости от конфигурации и размера организации инженер данных может также управлять связанной инфраструктурой, такой как хранилище больших данных, платформы потоковой передачи и обработки, такие как Amazon S3. Специалисты по работе с данными используют данные, обработанные инженерами данных, для создания и обучения прогнозных моделей. Затем специалисты по работе с данными могут передать результаты аналитикам для дальнейшего принятия решений.

В чем разница между наукой о данных и машинным обучением?

Машинное обучение – это наука об обучении машин анализировать данные и получать сведения, подобно человеку. Это один из методов, используемых в проектах по науке о данных для автоматического анализа данных. Инженеры по машинному обучению специализируются на вычислениях, алгоритмах и навыках кодирования, характерных для методов машинного обучения. Специалисты по работе с данными могут использовать методы машинного обучения в качестве инструмента или тесно сотрудничать с другими инженерами по машинному обучению для обработки данных.

В чем разница между наукой о данных и статистикой? 

Статистика – это раздел математики, целью которого является сбор и интерпретация количественных данных. Напротив, наука о данных – это междисциплинарная область, в которой используются научные методы, процессы и системы для извлечения знаний из данных в различных формах. Специалист по работе с данными используют методы из многих дисциплин, включая статистику. Однако эти дисциплины различаются по своим процессам и проблемам, которые они изучают.  

Специалист по работе с данными может использовать ряд различных методов, инструментов и технологий в рамках процесса обработки данных. В зависимости от проблемы они выбирают лучшие комбинации для получения более быстрых и точных результатов.

Роль специалиста по данным и его повседневная работа варьируются в зависимости от размера и требований организации. Хотя они обычно следуют процессу науки о данных, детали могут различаться. В более крупных командах по науке о данных специалист по работе с данными может работать с другими аналитиками, инженерами, экспертами по машинному обучению и статистиками, чтобы обеспечить сквозное соблюдение процесса обработки данных и достижение бизнес-целей. 

Однако в небольших командах специалист по работе с данными может выполнять несколько ролей. В зависимости от опыта, навыков и образования они могут выполнять несколько функций или совмещать их. В этом случае их ежедневные обязанности могут включать проектирование, анализ и машинное обучение наряду с основными методологиями обработки данных. 

Обычно для того, чтобы стать специалистом по работе с данными, нужно пройти три этапа.

1. Получить степень бакалавра в области информационных технологий, компьютерных наук, математики, физики или другой смежной области.
2. Получить степень магистра в области науки о данных или смежных областях.
3. Обрести опыт в интересующей вас области.