Data Science и ее преимущества для бизнеса

Что это такое? Data Science – наука, благодаря которой из сырых и неструктурированных данных извлекается ценная информация для бизнеса. Она применима практически в каждой сфере деятельности.

Как применяется? Сбор, обработка, анализ сведений и последующий прогноз на их основе помогают найти оптимальные решения различных задач. Какие инструменты использует специалист Data Science, в чем заключается его работа и каким образом она востребована в бизнесе, расскажем в нашей статье.

Что такое Data Science

Data Science, или «наука о данных», — это профессиональная деятельность, связанная со сбором, хранением и обработкой больших объемов данных. Важность этой области науки в современном мире трудно переоценить, поскольку все больше организаций осознают необходимость использования больших данных для принятия бизнес-решений. В результате возрастает спрос на специалистов по Data Science и появляются новые вакансии, которые могут предоставить перспективные карьерные возможности для тех, кто владеет навыками программирования, аналитического мышления и статистики.

Data Science (DS) использует научные методы для работы с данными, такие как математическая статистика, логические принципы и современные инструменты визуализации. Аналогично ученым в других научных областях, Data Science-специалист использует сбор данных для измерения процессов в окружающем мире, а затем применяет научные методы для анализа данных и поиска закономерностей, которые могут помочь в решении конкретных задач.

Преимущества концепции Data Science

Изучение и разработка науки о данных являются чрезвычайно полезными для современного бизнеса, поскольку позволяют:

• Прогнозировать текущий доход и эффективность бизнеса, а также понимать, в каком направлении движется компания, благодаря анализу больших объемов данных.
• Моделировать новые тактики и стратегии, которые можно внедрить на основе анализа данных и прогнозирования результатов.
• Автоматизировать любые процессы, уменьшить затраты и повысить эффективность бизнеса, используя методы Data Science.

Узнай, какие ИТ - профессии
входят в ТОП-30 с доходом
от 210 000 ₽/мес

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Команда GeekBrains совместно с международными специалистами по развитию карьеры подготовили материалы, которые помогут вам начать путь к профессии мечты.

Подборка содержит только самые востребованные и высокооплачиваемые специальности и направления в IT-сфере. 86% наших учеников с помощью данных материалов определились с карьерной целью на ближайшее будущее!

Скачивайте и используйте уже сегодня:

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2023

Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда

Подборка 50+ бесплатных нейросетей для упрощения работы и увеличения заработка

Только проверенные нейросети с доступом из России и свободным использованием

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

Список проверенных ресурсов реальных вакансий с доходом от 210 000 ₽

Получить подборку бесплатно

pdf 3,7mb

doc 1,7mb

Уже скачали 27858

• Предоставлять клиентам решения, разработанные на базе искусственного интеллекта, что способствует повышению качества продуктов и услуг. Специалист по Data Science может разрабатывать и внедрять такие решения для повышения конкурентоспособности бизнеса.

Основные понятия Data Science

В Data Science существует несколько ключевых терминов, таких как искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение, большие данные и наука о данных. Хотя они связаны между собой, каждый термин имеет свои уникальные особенности.

• Искусственный интеллект (Artificial Intelligence) — это область, занимающаяся разработкой интеллектуальных систем, способных работать и действовать подобно людям. Появление ИИ связано с появлением машин Алана Тьюринга в 1936 году. Несмотря на длительную историю развития, ИИ до сих пор не способен полностью заменить человека в большинстве областей. Конкуренция ИИ с людьми в шахматах и шифровании данных — это две стороны одной медали.
• Машинное обучение (Machine Learning) — это создание инструментов для извлечения знаний из данных. Модели ML обучаются на данных самостоятельно или поэтапно: обучение с учителем на подготовленных человеком данных и без учителя — работа с естественными, зашумленными данными.
• Глубокое обучение (Deep Learning) — это создание многослойных нейронных сетей в областях, где требуется более продвинутый или быстрый анализ, и традиционное машинное обучение не справляется. «Глубина» обеспечивается некоторым количеством скрытых слоев нейронов в сети, которые проводят математические вычисления.
• Большие данные (Big Data) — это работа с большим объемом часто неструктурированных данных. Специфика сферы — это инструменты и системы, способные выдерживать высокие нагрузки.
• Наука о данных (Data Science) — это область, основанная на извлечении смысла из массивов данных, их визуализации, сборе идей и принятии решений на основе этих данных. Специалисты по анализу данных используют свои знания и навыки, чтобы сделать выводы, которые помогают компаниям и организациям принимать важные решения.

История Data Science

История науки о данных начинается задолго до того, как объемы сгенерированных данных стали неимоверно высокими. В 1966 году был создан Комитет по данным для науки и техники (CODATA), который занимался сбором, оценкой, хранением и поиском важнейших данных для научных и технических задач. Комитет включал в себя ученых, профессоров и представителей академий наук из нескольких стран, в том числе из России.

Сегодня же человечество ежедневно генерирует огромное количество данных, например, при кликах, пролистывании страниц, просмотре видео и фотографий в онлайн-сервисах и социальных сетях.

В середине 1970-х годов датский ученый-информатик Петер Наур ввел термин Data Science. Он определил эту дисциплину как изучение жизненного цикла цифровых данных от появления до использования в других областях знаний. С течением времени это определение стало более гибким и широким.

В 2010-х годах объемы данных начали расти экспоненциально, благодаря повсеместному распространению мобильного интернета, популярности соцсетей и всеобщей оцифровке сервисов и процессов. Это привело к тому, что профессия дата-сайентиста стала одной из самых популярных и востребованных. В 2012 году позиция была названа самой привлекательной работой XXI века (The Sexiest Job of the XXI Century).

Как работают специалисты Data Science

Основная задача Data Scientist’а — это извлечение полезной информации для бизнеса из больших объемов данных, выявление закономерностей, создание и проверка гипотез путем моделирования и разработки нового программного обеспечения.

Такие специалисты используют ряд инструментов для достижения своей цели, таких как пакеты статистического моделирования, технологии больших данных и NoSQL-СУБД, языки программирования и информационные системы класса Business Intelligence.

Из этого можно сделать вывод, что Data Science охватывает области знаний, такие как математика (математический анализ, матстатистика и матлогика), информатика (разработка программного обеспечения, баз данных, моделей и алгоритмов машинного обучения, Data Mining) и системный анализ (методы анализа предметной области, Business Intelligence). Data Science является одной из самых востребованных и высокооплачиваемых ИТ-профессий в настоящее время.

С каждым днем появляются новые задачи, которые можно решить с помощью Data Science. Современные модели машинного обучения позволяют решать проблемы, которые еще год назад казались неразрешимыми, и в итоге получать больше прибыли. Путь в этой профессии предполагает постоянное развитие и совершенствование навыков.

Облачные решения Data Science

Для эффективной работы в данной отрасли необходимо уметь работать с облачными решениями. Из-за огромных объемов данных, которые приходится обрабатывать, использование локальных машин для работы с данными является неэффективным и времязатратным процессом.

Вместо этого, облачные кластеры позволяют обрабатывать и анализировать данные, используя масштабные вычислительные ресурсы, объединенные в сеть. Такие решения, как Amazon S3, Microsoft Azure и Google Cloud, позволяют компаниям обрабатывать большие объемы данных из разных источников, используя специальное программное обеспечение и ИИ-модели на мощных облачных компьютерах.

Облачные решения также существенно упрощают работу Data Science-специалистов, так как они не должны заботиться о поддержке программного обеспечения, его обновлении и т. п.

Отличия специалиста Data Science от других профессий

На первый взгляд, работы дата-сайентиста и аналитика данных могут показаться похожими, но на самом деле это разные специальности с разными компетенциями. Анализ данных — это одна из функций сайентиста, чей основной результат работы заключается в создании моделей и кода, основанных на анализе данных.

Главное отличие между дата-сайентистом и аналитиком данных заключается в том, что первый является инженером, который решает бизнес-задачи как технические проблемы, а второй — бизнес-аналитик, более ориентированный на бизнес-компоненты задачи. Аналитик данных изучает потребности, анализирует данные, тестирует гипотезы и визуализирует результаты, в то время как дата-сайентист разрабатывает инструменты и модели, которые помогают решить бизнес-задачи на основе анализа данных.

• Инструменты: аналитик данных чаще всего работает с ETL-хранилищами и витринами данных, тогда как Data Scientist использует Big Data системы хранения и обработки информации (Apache Hadoop, NoSQL-базы данных и др.) и статистические пакеты (R-studio, Matlab и др.).
• Методы исследований: аналитик данных чаще использует методы системного анализа и бизнес-аналитики, тогда как Data Scientist работает с математическими инструментами Computer Science (модели и алгоритмы машинного обучения и другие разделы искусственного интеллекта).
• Зарплата: на рынке труда зарплата Data Scientist обычно выше, чем у Data Analyst. Это может быть связано с более высоким уровнем входных навыков в профессию: Data Scientist обладает навыками программирования, тогда как Data Analyst в основном работает с уже готовыми SQL/ETL-средствами.

Плюсы и минусы работы Data Scientist

Преимущества:

• Интересная и новая профессия, которая позволяет решать нестандартные задачи.
• Возможность значительно повлиять на бизнес-процессы компании и увеличить ее выручку с помощью Data Science.
• Высокий уровень заработной платы, превосходящий в некоторых случаях зарплаты разработчиков фронтенда и бэкенда.

Недостатки:

• Непонимание со стороны бизнеса. Некоторые владельцы компаний не понимают, зачем нужны Data Science и машинное обучение, и могут назначать задачи, не связанные с компетенциями дата-сайентистов, такие как составление отчетов, анализ данных или создание дашбордов.
• Нереалистичные ожидания от профессии. Например, ожидание того, что Data Scientist может заменить хирурга и обучить робота проводить операции.
• Быстрое устаревание знаний. Специалисты вынуждены постоянно учиться новым технологиям и самообразовываться, чтобы оставаться востребованными на рынке труда.

Задачи специалиста по Data Science

Задачи, которые решает дата-сайентист, могут отличаться в зависимости от компании. В крупных корпорациях они могут работать над несколькими направлениями одновременно. Например, в банке сайентист может заниматься задачами кредитной оценки и развивать процессы распознавания речи.

Этапы работы над задачей у специалистов из разных сфер похожи:

• Выяснение требований заказчика.
• Решение вопроса о целесообразности применения методов машинного обучения для решения задачи.
• Подготовка и разметка данных.
• Выбор метрик для оценки эффективности модели.
• Разработка и обучение модели машинного обучения.
• Оценка экономического эффекта от внедрения модели.
• Внедрение модели в производственные процессы и продукты.
• Сопровождение модели.

Каждая новая итерация позволяет лучше понять проблемы бизнеса и уточнить решение. Поэтому каждый этап повторяется снова и снова для улучшения модели и обновления данных.

Этапы работы с данными в Data Science

Обычно у Data Science-специалистов есть стандартный рабочий процесс, состоящий из 5 этапов:

• Сбор информации — процесс сбора как структурированных, так и неструктурированных данных из всех соответствующих источников. Различные инструменты используются для этого, начиная от ручного ввода и скрапинга веб-страниц и заканчивая извлечением показателей из проприетарных систем.
  

  

  Читайте также

  Баг-трекер: особенности использования

  Подробнее
• Хранение и проверка — процесс сохранения данных в подходящем формате для дальнейшей обработки, используя заранее предусмотренные механизмы, и удаление дубликатов, отфильтровывание лишних данных и т. д.
• Анализ — процесс изучения связей между различными кусками данных, выявление паттернов и проверка соответствия полученной информации.
• Обработка и визуализация — использование различных инструментов, таких как искусственный интеллект, модели машинного обучения и аналитические алгоритмы, для обработки данных и их визуализации.
• Коммуникация — процесс представления данных в виде таблиц, графиков, списков или любой другой формы, удобной для демонстрации информации различным категориям пользователей. Цель — принятие решений на основе данных, например, изменение маркетинговой стратегии или увеличение бюджета компании.

Зачем Data Science бизнесу

Согласно данным профессиональной социальной сети Kaggle, использование Data Science является популярной практикой в компаниях всех размеров. Исследования IDC и Hitachi подтверждают, что 78% предприятий увеличили количество обрабатываемых данных в последнее время. Бизнес понимает, что неструктурированная информация может содержать важные знания для компании и влиять на результаты бизнеса, поэтому использует Data Science для их анализа.

Цель работы в области Data Science заключается в поиске эффективных решений для решения задач бизнеса. Область применения технологии охватывает широкий спектр сфер: ритейл, киберспорт, путешествия, образование, медицина и многие другие, поскольку данные пронизывают всю нашу жизнь с самого рождения и содержат ценную информацию, способную повлиять на результаты бизнеса. Поэтому в каждой из этих областей необходимы опытные специалисты.

Дарим скидку от 60%
на обучение «Инженер-аналитик» до 28 апреля

Уже через 9 месяцев сможете устроиться на работу с доходом от 150 000 рублей

Забронировать скидку

• Прогнозирование. Например, анализ огромных объемов данных о продажах может помочь в составлении прогнозов относительно поведения клиентов на рынке в будущем. Поиск закономерностей и общих тенденций может привести к перестройке бизнес-модели с целью увеличения продаж.
• Рекомендации. Благодаря достижениям науки о данных, существуют сервисы рекомендаций, которые могут учитывать все предпочтения конкретного пользователя для предложения ему наиболее подходящего контента. Рекомендательные системы используются в онлайн-кинотеатрах и поисковых системах.
• Установление цен. Обработка данных, связанных с ценами, позволяет определить оптимальное вознаграждение для конкретного специалиста за его работу и обеспечить его конкурентоспособность на рынке труда.
• Поиск ошибок. Анализ данных позволяет обнаруживать аномалии и отклонения в отчетности, что спасает компании от штрафов и санкций со стороны государственных органов.
• Боты. Применение науки о данных позволяет создавать чат-ботов, которые могут помочь пользователям в общении с компанией и уменьшить нагрузку на ее сотрудников. Например, чат-боты в социальных сетях позволяют минимизировать время, затрачиваемое на телефонные переговоры, и сосредоточиться на более важных задачах.

Только до 29.04

Скачай подборку материалов, чтобы гарантированно найти работу в IT за 14 дней

Список документов:

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

20 профессий 2023 года, с доходом от 150 000 рублей

Чек-лист «Как успешно пройти собеседование»

Чтобы получить файл, укажите e-mail:

Введите e-mail, чтобы получить доступ к документам

Подтвердите, что вы не робот,
указав номер телефона:

Введите телефон, чтобы получить доступ к документам

Скачать подборку бесплатно pdf 2,5mb

Уже скачали 52300

Я подтверждаю согласие на обработку персональных данных.

Для более ясного представления, приведены некоторые примеры того, как специалисты Data Science могут быть полезны:

• Прогнозировать, будет ли новый бизнес-проект прибыльным и стоит ли его запускать.
• Оценивать будущий спрос на определенные товары и услуги.
• Улучшать и оптимизировать системы рекомендаций в социальных сетях и других сервисах.
• Помогать создавать приборы для автоматической диагностики пациентов.
• Совершенствовать транспортную систему, делая ее более безопасной.
• Помогать разрабатывать системы распознавания лиц на улицах и в помещениях и многое другое.

Это лишь малая часть возможностей использования Data Science, а количество различных применений этой науки растет с каждым годом в геометрической прогрессии.

Кроме того, в любой области существуют следующие задачи:

• обнаружение аномалий, например, необычное поведение клиента, мошенничество;
• персонализированный маркетинг — электронные рассылки, ретаргетинг, системы рекомендаций;
• количественные прогнозы – показатели эффективности, качество рекламных кампаний и других мероприятий;
• скоринговые системы — обработка больших объемов данных, помощь в принятии решений, например, о предоставлении кредита;
• базовое взаимодействие с клиентом — стандартные ответы в чатах, голосовые помощники, сортировка писем по папкам.

Отрасли, где востребована Data Science

Ниже перечислены примеры отраслей, которые используют Data Science для решения своих задач:

• Все направления бизнеса, включая создание алгоритмов для прогнозирования спроса и результатов проектов.
• Онлайн-торговля и развлекательные сервисы, использующие рекомендательные системы для пользователей.
• Здравоохранение, использующее прогнозирование заболеваний и рекомендации для сохранения здоровья.
• Логистика, использующая планирование и оптимизацию маршрутов доставки.
• Транспортные компании, использующие алгоритмы для выработки оптимального маршрута перевозки.
• Digital-реклама, использующая автоматизированное размещение контента и таргетирование.
• Финансы, использующие скоринг и системы обнаружения и предотвращения мошенничества.
• Банки, использующие программы для оценки платежеспособности клиентов.
• Промышленность, использующая предиктивную аналитику для планирования ремонтов и производства, а также прогнозирования сбоев в работе технологических линий.
• Недвижимость, использующая поиск и предложение наиболее подходящих объектов для покупателей.
  

  

  Читайте также

  Программирование с помощью LEGO: от простых моделей до сложных роботов

  Подробнее
• IT-сфера, использующая программирование ботов для поисковых алгоритмов и систем искусственного интеллекта.
• Государственное управление, использующее прогнозирование занятости и экономической ситуации, а также борьбу с преступностью.
• Спорт, использующий отбор перспективных игроков и разработку стратегий игры.

Примеры применения Data Science в нашей жизни

Применение Data Science в банковской сфере

• Автоматическая оценка кредитоспособности заемщиков.
• Проверка подлинности пользователей и предотвращение мошенничества.
• Анализ доходов клиентов и прогнозирование спроса на наличные деньги в банкоматах.

Применение Data Science в логистике

• Оптимизация маршрутов доставки и улучшение их эффективности.
• Прогнозирование прибыльности транспортных перевозок.
• Прогнозирование вероятности аварий и поломок из-за износа оборудования.
• Обеспечение безопасности транспортировки грузов и защита закрытых объектов.

Популярные статьи

Высокооплачиваемые профессии сегодня и в ближайшем будущем

Дополнительный заработок в Интернете: варианты для новичков и специалистов

Востребованные удаленные профессии: зарабатывайте, не выходя из дома

Разработчик игр: чем занимается, сколько зарабатывает и где учится

Как выбрать профессию по душе: детальное руководство + ценные советы

Применение в социальной сфере

Одним из примеров является создание компанией Google приложения для людей с ограниченными возможностями зрения. Приложение использует алгоритмы data science для распознавания объектов на изображениях с уличных камер и передачи информации пользователю. Кроме того, приложение умеет распознавать текст, дорожные знаки, штрих-коды и другие визуальные объекты, что значительно облегчает жизнь людям с ограниченными возможностями зрения.

Ежедневно многие из нас сталкиваются с продуктами и решениями, которые используют инструменты Data Science. Например, сервис Spotify использует их, чтобы подбирать треки для пользователей в соответствии с их предпочтениями, а Netflix использует их для предложения фильмов и сериалов. В Uber науку о данных используют для предиктивной аналитики, прогнозирования спроса и улучшения клиентского опыта.

Автор статьи

Редакция сайта GeekBrains

Оцените статью

Рейтинг: 5

( голосов 2 )

Поделиться статьей