Что такое Data Science

Что такое Data Science?

Работа в дата сайнс предполагает написание программного обеспечения, которое сможет обрабатывать огромные объемы неструктурированных данных. Для того чтобы успешно реализовывать это, активно задействуются инструменты из сферы математической статистики и машинного обучения. 

Это довольно специфические направления разработки, которые требуют от разработчика узкопрофильных знаний и навыков.

Биг дата активно эксплуатируется в различных видах деятельности, которые могут быть абсолютно никак не связаны с программированием. Среди них можно выделить:

• Автоматизированное построение метеорологических сводок

• Аналитику информации по дорожному движению

• Генетические исследования

По сути, использование этих инструментов является целесообразным в любой ситуации, где на входе имеется большое число вводных данных, не имеющих четкой структуры и систематизации, а на выходе необходимо получить наглядную инфографику, которая полностью раскрывает и в простом для восприятия формате выводит содержание входного массива.

Широкое распространение это направление айти-индустрии получило в научной среде. Инструменты дата сайнс активно применяются научными сотрудниками различных учреждений как при проведении исследований на основе математических моделей, так и для анализа полученных экспериментальных данных.

Представленный подход обеспечивает экономию важного ресурса - времени, затрачиваемое на проведение анализа данных, повышается продуктивность и, достигается больший прогресс в науке.

Перечень сфер, где возможно применение машинного обучения и предсказания процессов и событий, возрастает с каждым годом. Причем, это может влиять не только на жизнедеятельность отдельно взятой компании, но и на жизни огромного количества людей. 

Примером последнего может служить актуальный формат ведения деятельности ЦОДД, а также постепенное внедрение в обиход систем автоматизированной диагностики заболеваний в медицинских учреждениях.

Что изучает

На первый взгляд может показаться, что дата сайнс ничем не отличается от той же бизнес-аналитики или других процессов, построенных на программном анализе информации. 

На самом деле Data Science – это значительно более сложный процесс, который не только сравнивает входные пакеты, но также выявляет в них связи и закономерности, на основании которых в дальнейшем строится обучаемая мат.модель, способная предсказывать события, по которым была построена.

С результатами работы специалистов в индустрии Биг-дата люди сталкиваются буквально каждый день. На основе механизмов, выстроенных разработчиками, функционирует огромное количество сервисов:

• Алгоритмы прогнозирования погоды

• Ежедневные музыкальные подборки

• Чат-боты и электронные помощники

Датасаентисты постоянно ищут новые варианты упрощения повседневных процессов в цифровой индустрии. Это позволяет конечному пользователю получить механизм, который оставит положительный пользовательский опыт и возможность добиться наиболее быстрого и точного  результата вне зависимости от того, в какой сфере вы используете программный продукт.

Задачи, решаемые при помощи описанных алгоритмов, требуют от разработчика математического склада ума. Затрагивая анализ информационных массивов, смело можно говорить о том, что эта сфера наиболее тесно связана с высшей математикой, развернутой в прикладной плоскости. Как следствие, стремительное развитие рассматриваемого направления в айти-специализациях воздействует на развитие математики именно как науки.

Преимущества

Если говорить о достоинствах Дата Сайенс, то рассматривать это следует с нескольких различных ракурсов: чем привлекательно применение программных продуктов, созданных в рамках Дата Сайенс, и какие возможности открываются перед разработчиком, решившим реализовать себя в этой профессиональной среде.

Почему стоит окунуться в разработку с головой

Дата Сайентист, как самостоятельный специалист, и аналитик – это два совершенно различных направления, имеющих довольно мало точек соприкосновения. Задачи специалиста, работающего с бигдата значительно шире и сложнее. 

Каждая поступающая задача рассматривается в индивидуальном формате и предполагает поиск нетипичного применения обучения по прецедентам. Важным достоинством выбора этого направления в качестве основного это -  востребованность. Программные продукты активно применяются в:

• Выстраивание бизнес-процессов

• Настройка логистики транспортной компании

• Оценка рисков при страховании клиента

• Проведение научных исследований

• Постановка диагноза без участия человека

С учетом того, что этот перечень – лишь капля в море востребованных направленностей, смело можно говорить, что квалифицированные дата сайентисты не потеряют свою востребованность на рынке труда и смогут обеспечить себе высокий уровень дохода.

Представленная айти-индустрия предполагает множество вариантов для развития IT-специалиста, как самостоятельной единицы. Приобретение новых знаний автоматически повышает ценность кадра.

Почему стоит интегрировать Дата Сайенс в рабочие процессы

Оптимизация взаимодействия с биг датой открывает массу возможностей для развития вашего проекта вне зависимости от того, чем конкретно занимается компания. Наличие эффективного современного алгоритма, способного предсказывать то, как будут протекать исследуемые процессы или когда может произойти то или иное событие это позволяет более оперативно перестраиваться.

Программное обеспечение, выпускаемое дата-сайентистами, постоянно развивается и активно поддерживается. В результате этого значительно возрастает точность прогнозов. Это позволяет значительно повысить эффективность работы с ПО, внедренным в исследование или бизнес-процесс.

Как показала практика, используемые в прикладном софте инструменты и методики оперируют информацией эффективнее в сравнении с ручной обработкой. Как следствие, можно сэкономить  и оптимизировать рабочий процесс, при этом улучшив процесс.

Инструменты для Data Science

Специфика дата сайнс предполагает применение узкопрофильного набора прикладных инструментов, направленных на исследование информационных массивов. Для более глубокого понимания разберем каждый из них более подробно.

Первое, без чего разработчик не сможет реализовать новое ПО – знание необходимых языков программирования и софта для работы данными. Востребованными решениями для написания кодов можно назвать:

• Python

• Языки семейства SQL

• Java

• Go

Владение информационными технологиями в IT-индустрии является обязательным. Важно виденье проекта, с которыми предстоит столкнуться в той или иной ситуации и определить минимально необходимый комплект прикладных решений для их успешной реализации.

Чтобы понимать основы работы с массивами, новичку необходимо уметь оперировать инструментами математической статистики и базового матанализа. Работа любого проекта предполагает активное применение ресурсов прецедентного обучения различной степени сложности в зависимости от требований заказчика. 

Причем, чем дальше вы будете продвигаться в освоении профессии, тем более углубленные и специфические навыки этого профиля будут требоваться.

Data Science применяется в  различных направлениях. Программисту потребуются вне профильные знания, позволяющие разобраться в специфике той ситуации где необходимо разработать функциональное ПО. 

Как правило, эти задачи ложатся на Senior-программиста. Этому члену команды предстоит общение с заказчиком для выявления его потребностей и целесообразности применения механизмов машинного исследования при формировании  прикладного программного решения.

Перспективы Data Science

Эта отрасль современной айти-индустрии зародилась относительно недавно и получила массу вариантов применения уже на старте. С каждым годом востребованность кадров возрастает, компании либо обращаются к аутсорсинговым агентствам для внедрения в свои бизнес-процессы машинного обучения или открывают собственные отделы, обладающие соответствующей специализацией. Это обусловлено двумя основными причинами:

• Рост понимания того, что Дата Сайенс действительно способен повысить эффективность 

• Появление новых задач, решение которых можно реализовать посредством применения прикладных программ с элементами нейросетей

Но важно понимать, что недостаточно войти в индустрию для того, чтобы быть обеспеченным трудовой занятостью всё время. Необходимо учиться периодически и уделять внимание саморазвитию. Это обусловлено тем, что сложность постоянно возрастает и программисты, остановившиеся с определенным пакетом знаний, попросту не смогут угнаться за растущими требованиями рынка.