Data Analytics, Data Science & Statistics Что Это И Как С Ними Работать?

— это более дальновидный подход, нежели классическая аналитика, по итогам которого получают ответ на вопросы о том, «что» и «как» происходит. Для того чтобы ответить, нужно проанализировать огромные дайджест Data Science массивы неструктурированных данных, найти в них взаимосвязи, чтобы принять обоснованные решения. Это твой шанс присоединиться к команде специалистов по работе с REALY Big Data Сбербанка.

Развитие Data Science шло вместе с внедрением технологий Big Data и анализа данных. И хотя эти области часто пересекаются, их не следует путать между собой. Но если аналитика данных отвечает на вопросы о прошлом (например, об изменениях в поведениях клиентов какого-либо интернет-сервиса за последние несколько лет), то Data Science в буквальном смысле смотрит в будущее. Специалисты по DS на основе больших данных могут создавать модели, которые предсказывают, что случится завтра.

Зачем Data Science Бизнесу

Библиотеки обоих языков имеют богатейший набор методов для обработки данных. В своей простейшей форме наука о данных – это дисциплина, позволяющая сделать данные полезными. Концепция науки о данных заключается в том, чтобы «объединить статистику, анализ данных, машинное обучение и связанные с ними методы», чтобы «понять и проанализировать реальные явления» с помощью данных. «Сделать данные полезными» способны самые разные аналитики, от инженера по обработке данных до качественного эксперта. Хотя все эти роли участвуют в науке о данных, чтобы называть кого-то специалистом по данным, они должны обладать опытом во всех трех областях (аналитика, статистика и ML / IA).

Ком­пью­те­ры обу­ча­ют­ся дей­ство­вать са­мо­сто­я­тель­но, нам боль­ше не нуж­но пи­сать по­дроб­ные ин­струк­ции для вы­пол­не­ния опре­де­лен­ных за­дач. По­это­му ма­шин­ное обу­че­ние име­ет боль­шое зна­че­ние для прак­ти­че­ски лю­бой об­ла­сти, но преж­де все­го бу­дет хо­ро­шо ра­бо­тать там, где есть Data Sci­ence. «Эле­мен­ты ста­ти­сти­че­ско­го обу­че­ния», Тре­вор Ха­сти, Ро­берт Тиб­ши­ра­ни и Дже­ром Фрид­ман — если по­сле уче­бы в уни­вер­си­те­те оста­лось мно­го про­бе­лов. Клас­си­че­ские раз­де­лы ма­шин­но­го обу­че­ния пред­став­ле­ны в тер­ми­нах ма­те­ма­ти­че­ской ста­ти­сти­ки со стро­ги­ми ма­те­ма­ти­че­ски­ми вы­чис­ле­ни­я­ми. Фун­да­мен­таль­ные ма­те­ма­ти­че­ские зна­ния важ­ны, что­бы ана­ли­зи­ро­вать ре­зуль­та­ты при­ме­не­ния ал­го­рит­мов об­ра­бот­ки дан­ных.

Где Учиться На Data Science?

Это значит, что представление должно быть максимально ясным и четким,исключающим всякую двусмысленность. Для эффективной работы вам потребуются базовые знания языка, а также его библиотеки, в которых уже реализована большая часть необходимых алгоритмов, например,pandas. Большая часть необходимой как стать программистом с нуля для работы информации хранится в SQL-хранилищах. Машинное обучение помогает развертывать модели для создания управляемых данными приложений с помощью инструментов с открытым исходным кодом. Должен знать математику и статистику на высоком уровне; обладать критическим и творческим мышлением.

«Ра­бо­та убор­щи­ка дан­ных» — глав­ное пре­пят­ствие для ана­ли­за»— ин­те­рес­ная ста­тья, в ко­то­рой по­дроб­но рас­смат­ри­ва­ет­ся важ­ность ана­ли­за дан­ных в об­ла­сти Data Sci­ence. От­лич­ное ви­део с до­ход­чи­вым объ­яс­не­ни­ем ана­ли­за дан­ных. 3) Обу­че­ние с под­креп­ле­ни­ем при­ме­ня­ет­ся, ко­гда у вас есть ал­го­ритм с при­ме­ра­ми, в ко­то­рых от­сут­ству­ет мар­ки­ров­ка, как при некон­тро­ли­ру­е­мом обу­че­нии. Од­на­ко вы мо­же­те до­пол­нить при­мер по­ло­жи­тель­ны­ми или от­ри­ца­тель­ны­ми от­кли­ка­ми в со­от­вет­ствии с ре­ше­ни­я­ми, пред­ла­га­е­мы­ми ал­го­рит­мом. Обу­че­ние с под­креп­ле­ни­ем свя­за­но с при­ло­же­ни­я­ми, для ко­то­рых ал­го­ритм дол­жен при­ни­мать ре­ше­ния, име­ю­щие по­след­ствия.

Решения

Несмот­ря на дол­гую ис­то­рию раз­ви­тия, ис­кус­ствен­ный ин­тел­лект пока не спо­со­бен пол­но­стью за­ме­нить че­ло­ве­ка в боль­шин­стве об­ла­стей. А кон­ку­рен­ция ИИ с людь­ми в шах­ма­тах и шиф­ро­ва­ние дан­ных — две сто­ро­ны од­ной ме­да­ли. Все на­чи­на­ет­ся со сбо­ра боль­ших мас­си­вов струк­ту­ри­ро­ван­ных и неструк­ту­ри­ро­ван­ных дан­ных и их пре­об­ра­зо­ва­ния в удоб­ный для вос­при­я­тия фор­мат. Про­фес­сию Data Sci­en­tist се­го­дня ча­сто на­зы­ва­ют од­ной из са­мых пер­спек­тив­ных и мод­ных. Он­лайн-кур­сы и уни­вер­си­те­ты пред­ла­га­ют все боль­ше про­грамм обу­че­ния этой спе­ци­аль­но­сти, и но­вич­кам не все­гда по­нят­но, с чего на­чать и как вы­брать са­мый эф­фек­тив­ный путь. Ру­ко­во­ди­тель фа­куль­те­та Data Sci­ence он­лайн-уни­вер­си­те­та «Нето­ло­гия» Еле­на Ге­ра­си­мо­ва спе­ци­аль­но для «Цеха» со­ста­ви­ла по­дроб­ный пу­те­во­ди­тель по миру на­у­ки о дан­ных.

Успешный data scientist – это человек с особым образом мышления. Он любит решать сложные задачи – а других в этой области и не бывает – и не останавливается перед трудностями. По большому счету, именно эти качества отличают хороших специалистов от посредственных. Важно иметь достаточный набор инструментов и устойчивую среду для того, чтобы разработать наборы данных для тестирования и обучения.

• «Сейчас, по нашим оценкам, в процессе работы над ИИ-решениями только 30% времени специалистов уходит на обучение моделей.
• Я считаю, что сегодня ML Space одна из лучших в мире облачных платформ для машинного обучения.
• Каждую такую нейросеть необходимо спланировать, построить, оценить, развернуть и только потом перейти к ее обучению.
• Его создали в рамках Международного совета по науке, который ставил своей целью сбор, оценку, хранение и поиск важнейших данных для решения научных и технических задач.
• Этим занимаются специалисты по анализу данных и машинному обучению.

В итоге профессия дата-сайентиста быстро превратилась в одну из самых популярных и востребованных. Еще в 2012 году позицию дата-сайентиста журналисты назвали самой привлекательной работой XXI века . Сам термин Data Science вошел в обиход в середине 1970-х с подачи датского ученого-информатика Петера Наура. Согласно его определению, эта дисциплина изучает жизненный цикл цифровых данных от появления до использования в других областях знаний. Однако со временем это определение стало более широким и гибким. Сюда могут входить и статистические алгоритмы, и нейросети, и генетические алгоритмы — тысячи их.

Ты сможешь принять участие в создании новых алгоритмов выявления мошенничества или в построении прогнозных моделей на HR-данных. Задавайте вопросы, связанные с бизнес-проблемами, для решения которых вы набираете сотрудников. Как и все остальные, специалисты по данным лучше всего работают в тех областях, HTML с которыми они знакомы. Что отличает хорошего специалиста по данным от отличного, так это навыки межличностного общения, то есть способность общаться и сотрудничать с самыми разными людьми. Кандидат также должен обладать хорошей деловой хваткой или всесторонним пониманием основ и принципов бизнеса.

Data Analyst Vs Data Scientist

«Сейчас, по нашим оценкам, в процессе работы над ИИ-решениями только 30% времени специалистов уходит на обучение моделей. Все остальное — на подготовку к нему и другую рутину», — говорит CTO «Сбербанк Груп», исполнительный вице-президент и глава блока «Технологии» Давид Рафаловский. Наука о данных появилась задолго до того, как их объемы превысили все мыслимые прогнозы. Отсчет принято вести с 1966 года, когда в мире появился Комитет по данным для науки и техники — CODATA. Его создали в рамках Международного совета по науке, который ставил своей целью сбор, оценку, хранение и поиск важнейших данных для решения научных и технических задач. В составе комитета работают ученые, профессора крупных университетов и представители академий наук из нескольких стран, включая Россию.

Кон­тро­ли­ру­е­мые и некон­тро­ли­ру­е­мые ал­го­рит­мы в ма­шин­ном обу­че­нии. До­ход­чи­вые и ла­ко­нич­ные объ­яс­не­ния ти­пов ал­го­рит­мов ма­шин­но­го обу­че­ния. 1) Обу­че­ние с учи­те­лем — наи­бо­лее раз­ви­тая фор­ма ма­шин­но­го обу­че­ния. Идея в том, что­бы на ос­но­ве ис­то­ри­че­ских дан­ных, для ко­то­рых нам из­вест­ны «пра­виль­ные» зна­че­ния (це­ле­вые мет­ки), по­стро­ить функ­цию, пред­ска­зы­ва­ю­щую це­ле­вые мет­ки для но­вых дан­ных. Мар­ки­ров­ка (от­не­се­ние к ка­ко­му-либо клас­су) озна­ча­ет, что у вас есть осо­бое вы­ход­ное зна­че­ние для каж­дой стро­ки дан­ных.

Построение Модели

Однако примерно половина знаний о машинном обучении носит теоретический характер, поэтому сертификаты в этой области весьма применимы. Остальные 50% прибывают из опыта, поэтому создаются любые производственные модели или соревнования Kaggle. Сертификаты обычно не проверяют навыки бизнес-анализа или общие навыки работы с людьми. Мы живём в мире колоссальных объёмов информации, и для её анализа используются специализированные алгоритмы, например, алгоритмы машинного обучения. Машинное обучение — это специальная область информатики, которая изучает методы автоматического извлечения новых, ранее неизвестных закономерностей из известных данных.

Сочетание различных инструментов, алгоритмов, принципов машинного обучения. В ходе этого процесса можно обнаружить скрытые шаблоны в необработанных данных. Исходя из аббревиатуры, это, прежде всего, про данные, которые рассматривают с разных точек зрения, зачастую очень неожиданных. Например, ты можешь выстраивать пайплайны для создания новых алгоритмов выявления мошенничества, а также создавать витрины для прогнозных моделей. Участие в соревнованиях по машинному обучению также может быть большим преимуществом.

«Все модели неправильные, но некоторые из них полезны», — иронизировал по этому поводу британский статистик Джордж Бокс. Тем не менее, инструменты Data Science служат хорошей поддержкой для компаний, которые хотят принимать более информированные и обоснованные решения о своем будущем. Каждый интернет-пользователь и просто потребитель ежедневно десятки раз сталкивается с продуктами и решениями, в которых применяются инструменты Data Science. К примеру, аудио-сервис Spotify использует их, чтобы лучше подбирать треки для пользователей в соответствии с их предпочтениями. То же самое можно сказать о предложении фильмов и сериалах на видео-стримингах, таких как Netflix.

Ин­те­рес­ный при­мер обу­че­ния с под­креп­ле­ни­ем — ко­гда ком­пью­те­ры учат­ся са­мо­сто­я­тель­но иг­рать в ви­део­иг­ры. У нас нет про­мар­ки­ро­ван­ных пе­ре­мен­ных, а есть мно­го необ­ра­бо­тан­ных дан­ных. Это поз­во­ля­ет иден­ти­фи­ци­ро­вать то, что на­зы­ва­ет­ся за­ко­но­мер­но­стя­ми в ис­то­ри­че­ских вход­ных дан­ных, а так­же сде­лать ин­те­рес­ные вы­во­ды из об­щей пер­спек­ти­вы. Итак, вы­ход­ные дан­ные здесь от­сут­ству­ют, есть толь­ко шаб­лон, ви­ди­мый в некон­тро­ли­ру­е­мом на­бо­ре вход­ных дан­ных. Пре­лесть обу­че­ния без учи­те­ля в том, что оно под­да­ет­ся мно­го­чис­лен­ным ком­би­на­ци­ям шаб­ло­нов, по­это­му та­кие ал­го­рит­мы слож­нее. Пер­вый шаг в изу­че­нии ма­шин­но­го обу­че­ния — зна­ком­ство с тре­мя его ос­нов­ны­ми фор­ма­ми.

Во время работы над проектом специалист по Data Science сотрудничает с коллегами и приглашенными специалистами, поэтому развитые коммуникативные навыки — обязательное требование в этой профессии. Для такого специалиста важно быть экспертом в той отрасли, где он работает. Он должен уметь управлять штатом сотрудников DATA- или IT-отдела, руководить дизайнерами и сторонними аналитиками. Используют в бизнесе, науке, обучении, здравоохранении, социальных институтах для принятия решений и прогнозирования. От­лич­ная ви­зу­а­ли­за­ция, ко­то­рая по­мо­жет по­нять, как ис­поль­зу­ет­ся ма­шин­ное обу­че­ние.

Но с точки зрения создания серийных моделей – предыдущий опыт работы с другими производственными моделями даст вам лучшее представление. Data Science — это прикладная область науки, в которой требуется хорошее знание математики, начиная от математического анализа и аналитической геометрии и заканчивая теорией вероятностей и статистикой. Поставка лицензий Qlik Sense, настройка и администрирование сервера Qlik Sense, обучение на курсах на базе собственного учебного центра по Qlik Sense сотрудников компании. Впрочем, с ученым по данным не все так чисто — он может не иметь и половины указанных выше навыков, но все равно считаться ученым по данным, если, например, другими навыками он владеет в совершенстве. Скажем, он может не очень хорошо знать математику, но быть великолепным знатоком предметной области. Надеюсь, когда-нибудь позже я подробнее рассмотрю классификацию ученых по данным.

Например, разработчик машинного обучения выполняет часть задач специалиста по данным, но сосредотачивается только на моделях машинного обучения. Позиция специалиста по данным действительно является обобщающим термином, хотя названия должностей никогда не были точным отражением обязанностей человека. Главный специалист по обработке данных должен управлять командой инженеров, ученых и аналитиков и должен общаться с руководством компании, включая генерального директора, технического директора и руководителей продукта. Он также будет заниматься патентованием инновационных решений и постановкой исследовательских целей. По данным исследовательской компании Forrester, к 2021 году общая стоимость компаний, ориентированных на анализ данных, будет составлять 1,8 триллиона долларов, что на 333 миллиарда долларов в 2015 году.

Чтобы пройти этот путь, вы должны по-настоящему любить данные и работу с ними. Ищете самую современную когнитивную платформу для исследования и анализа информации? Watson Explorer дает возможность оптимизировать принятие решений, обслуживание клиентов и окупаемость вложений.

Эту информацию нужно уметь анализировать и строить на её основе различные модели и прогнозы. Этим занимаются специалисты по анализу данных и машинному обучению. Компания Anaconda, которая разрабатывает продукты для работы с данными, приводит еще более печальную статистику. Ее опросы показывают, что в среднем почти половину времени (45%) специалисты тратят на подготовку данных, то есть их загрузку и очистку.

Также жизненно важен предыдущий опыт работы с аналитикой и программированием в области науки о данных. Для работы с данными дата-сайентисты применяют целый комплекс инструментов — пакеты статистического моделирования, различные базы данных, специальное программное обеспечение. Но, главное, они используют технологии искусственного интеллекта и создают модели машинного обучения (нейросети), которые помогают бизнесу анализировать информацию, делать выводы и прогнозировать будущее.

Образование в области Data Science в России можно получить во многих ведущих университетах, а также в рамках программ дополнительного образования, которые организуют компании, занимающиеся исследованиями в этой области. Без знания английского языка тоже практически невозможно войти в эту профессию. Большинство книг и документации написаны на английском и на русский не переводились. На основании этой информации строится модель, которая потом используется для автоматического определения спама во всех новых письмах, которые получают пользователи.

Автор: Ivan Sorochan