Data Science

Обробка великих обсягів структурованих і неструктурованих даних (включаючи Big Data) в IT-технологіях з метою отримання інсайтів називається Data Science.

Замовити консультацію >

До даних, які використовуються для отримання значимої інформації, належать:

  • інформація про роботу обладнання;
  • інформація про погоду;
  • результати досліджень;
  • запити в пошукових системах за певний період;
  • результативність спортивних змагань;
  • фінансові дані.

 

Основні способи обробки цієї інформації — метод математичної статистики і машинне навчання. Адже необхідно не тільки структурувати дані, але і виявити закономірності відповідно до завдання замовника.

 

IT-фахівець, який має справу з усім цим, іменується Data Scientist'ом. Його завдання — на основі аналізу обробленої інформації побудувати прогнозну модель. Зміст прогнозів залежить від поставлених замовником завдань.

 

Показово, що єдиного терміна для позначення Data Scientist'а в українській мові немає. Використовувані варіанти назв різноманітні:

  • Статистик
  • Аналітик-дослідни
  • Аналітик-програміст
  • Математик-програміст
  • Аналітик даних
  • Спеціаліст з аналізу даних

 

Затребувана також професія помічника Data Scientist'а.

 

Сфера застосування результатів роботи фахівця з аналізу даних

З прогнозними моделями, написаними Data Scientist'ом, пересічний користувач стикається вже на етапі отримання результатів запиту до пошукової системи.

Крім алгоритмів пошуку, до результатів роботи фахівця з аналізу даних можуть належати алгоритми для:

  • чат-ботів;
  • персоналізованих списків рекомендованого відео або аудіо;
  • переліку можливих друзів у соціальній мережі;
  • програм для розпізнавання осіб;
  • оцінки платоспроможності для видачі кредиту;
  • прогнозування страхового випадку;
  • програм побудови генетичних карт.

 

І це далеко не повний перелік результатів роботи Data Scientist'а.

 

Обов'язки Data Scientist'a

Деякі етапи роботи IT-фахівця цієї сфери можуть відрізнятися через специфіку компанії, в якій він працює. Але основні полягають в наступному:

  • визначення завдання, поставленого замовником;
  • оцінка можливості вирішення виданого завдання за допомогою машинного навчання;
  • підготовка даних для аналізу;
  • пошук критеріїв оцінки даних;
  • програмування і тренування розробленої прогнозної моделі;
  • оцінка доцільності створеної моделі;
  • впровадження моделі в задану сферу діяльності (виробничий цикл або продукт);
  • доопрацювання моделі за потребою в ході експлуатації з урахуванням поточних вимог.

 

Data Scientist - основні скіли

У зв’язку з тим, що основний матеріал діяльності Data Scientist'а — масиви даних, а завдання — аналіз даних і розробка прогнозної моделі, то одна з базових навичок — вільне оперування такими математичними категоріями, як диференціал, похідна, визначник матриці, і бажання працювати з великими обсягами інформації.

 

До необхідних знань відносяться:

  • математичний аналіз;
  • основи статистики;
  • математична статистика;
  • Python і R-мови програмування;
  • поняття машинного навчання і використання його алгоритмів;
  • англійська мова.

 

Найважливіший навик — не просто розуміння алгоритмів і методів машинного навчання, а й уміння застосовувати їх в практичній діяльності. Також Data Scientist повинен вміти візуалізувати результати своєї роботи.

Запитання про пошук спеціалістів Data Science

Ми підготували відповіді на поширені питання про Data Scientist'ів. Якщо вам знадобиться більше інформації — просто зв'яжіться з нами.

1. Як знайти фахівця Data Science?

При самостійному пошуку фахівця в сфері Data Science досить просто помилитися. На ринку вакансій серед претендентів переважають ті, хто тільки освоює професійні навички, а професіонали з досвідом навряд чи будуть перебувати в активному пошуку. Фахівцям такого рівня можна довірити роботу помічника Data Scientist'а, в той час як пошук досвідченого аналітика краще доручити рекрутинговій агенції.
Крім основних аналітичних навичок і досвіду в сфері побудови прогнозних моделей, бажано, щоб Data Scientist мав уявлення про сферу діяльності, в якій йому належить працювати. Так як, наприклад, фахівцю, що обробляє інформацію про погоду, досить складно буде переключитися на прогнозування поломок технологічного обладнання.
Якщо вам доступні для розуміння основи курсу вищої математики і математичної статистики, а також є знання англійської, то залишиться тільки пройти курс програмування і методів машинного навчання. Головне — бажання отримати не тільки знання, а й навички свідомого використання їх на практиці.
Базова складова обох професій — обробка масивів даних. Але кардинальна відмінність полягає в тому, що Data Scientist, крім аналізу даних, розробляє і алгоритм прогнозування подій. Бізнес-аналітикам ми присвятили окрему сторінку на сайті.