Что такое наука о данных? Кто такой Data Scientist? Что такое аналитика?

Сегодня данные лежат в основе бизнеса и отраслей. С появлением больших данных компании и организации по всему миру используют потенциал данных, находящихся в их распоряжении, для стимулирования роста, масштабирования прибыльности, повышения удовлетворенности клиентов и улучшения общего операционного процесса, среди прочего. И за всем этим кроется один главный секрет — наука о данных.

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это объединение нескольких аспектов данных, таких как вывод данных, разработка алгоритмов и технологии, которые помогают анализировать дату и находить инновационные решения сложных проблем. Другими словами, наука о данных — это анализ данных и поиск творческих способов стимулирования роста бизнеса.

Чтобы полностью понять вопрос «что такое наука о данных», нам нужно начать с основ. На начальном уровне наука о данных стремится выявить скрытые закономерности в наборах данных. С помощью этих полезных аналитических данных компании могут улучшить процесс принятия решений, оптимизировать свои стратегии продаж и маркетинга, масштабировать доходы и многое другое. Например, Netflix собирает пользовательские данные, чтобы понять модели просмотра фильмов клиентами, что повышает их интерес и какой конкретный жанр, чтобы определить, какие шоу и фильмы они должны производить.

Кроме того, наука о данных также включает в себя разработку продукта данных. Под «продуктом данных» мы подразумеваем технический актив, который использует и обрабатывает данные для получения результатов, ориентированных на алгоритм. Механизм рекомендаций — лучший пример информационного продукта. Например, механизм рекомендаций Amazon использует пользовательские данные для предоставления персонализированного списка рекомендаций на основе ваших предыдущих покупок или просмотренных товаров. Точно так же Spotify отслеживает поведение потребителей, чтобы понять их предпочтения в музыке, тем самым предоставляя индивидуальные музыкальные списки для отдельных пользователей.

Еще одна важная вещь, которую нужно решить, отвечая на вопрос «Что такое наука о данных», — это компоненты науки о данных. Посмотрим на то же.

Из чего состоит наука о данных?

Наука о данных, по сути, включает в себя сочетание трех основных областей знаний — математики, технологий и деловой хватки.

1. Математика

Математика и статистика лежат в основе науки о данных. Чтобы успешно обрабатывать данные, необходимо рассматривать данные с количественной точки зрения. Корреляции в данных, поиск скрытых закономерностей и сложных тенденций требуют определенной степени знаний. Математические концепции, такие как классическая статистика, байесовская статистика и линейная алгебра, и это лишь некоторые из них.

2. Технологии и взлом

При работе с большими объемами данных само собой разумеется, что вы должны разбираться в технологиях. Большая часть работы специалиста по данным заключается в том, чтобы использовать технологические инструменты для выявления ценных закономерностей в данных. Он должен хорошо разбираться в таких языках программирования, как Java, Scala, Python, R и SQL. Специалист по данным должен быть стойким алгоритмическим хакером, и под этим мы не подразумеваем незаконный взлом компьютеров. Это означает, что они должны уметь взламывать сложные коды и разбивать их на более понятные и читаемые форматы.

3. Деловая хватка

Чтобы преуспеть в области науки о данных, нужно иметь сильное деловое мышление. Поскольку наука о данных направлена ​​на создание ценности для бизнеса, помимо удобной работы с большими наборами данных, специалист по данным также должен обладать тактическим бизнес-мышлением. Он/она должен погрузиться в данные, извлечь из них полезную информацию и посоветовать бизнес-организациям, как они могут использовать эту информацию в своих интересах.

Уберите три вышеперечисленных, и ответ на вопрос «что такое наука о данных» сведется к «ничего».

Кто такой Data Scientist?

Специалисты по данным по своей сути являются экспертами по анализу данных, обладающими необходимыми навыками для решения сложных проблем, дополненными неутолимой жаждой изучения широкого круга вопросов, которые необходимо решить. Это высококвалифицированные специалисты, сочетающие в себе лучшее из двух миров — информационных технологий и бизнеса. Следовательно, специалисты по обработке и анализу данных — это отчасти компьютерщики, отчасти математики и отчасти анализаторы тенденций.

Основная цель специалиста по данным — собирать, анализировать и систематизировать огромные объемы данных, а в процессе получать ценные сведения, которые помогают формировать бизнес-стратегии организаций. На протяжении многих лет работа специалиста по обработке и анализу данных пользовалась большим спросом, поскольку сегодня предприятия больше, чем когда-либо, полагаются на большие данные и аналитику данных. Фактически, Harvard Business Review заявил , что работа Data Scientist — «самая сексуальная работа 21-го века!»

Теперь давайте посмотрим на должностные обязанности специалистов по данным.
В книге Doing Data Science авторы К. О'Нил и Р. Шутт подробно останавливаются на обязанностях специалиста по данным как таковых:

«… специалист по данным — это тот, кто знает, как извлекать смысл из данных и интерпретировать их, для чего требуются как инструменты, так и методы статистики и машинного обучения, а также быть человеком. Она тратит много времени на сбор, очистку и обработку данных, потому что данные никогда не бывают чистыми. Этот процесс требует настойчивости, статистики и навыков разработки программного обеспечения… Как только она приводит данные в форму, важной частью является исследовательский анализ данных, который сочетает в себе визуализацию и понимание данных».

Вот самые основные обязанности специалиста по данным:

• Сбор огромного количества структурированных и неструктурированных данных и преобразование их в полезную информацию.
• Определение решений для анализа данных, которые обладают наиболее значительным потенциалом для стимулирования роста организаций.
• Использование аналитических методов, таких как текстовая аналитика, машинное обучение и глубокое обучение, для анализа данных, что позволяет выявить скрытые закономерности и тенденции.
• Поощрение основанного на данных подхода к решению сложных бизнес-задач.
• Очистка и проверка данных для оптимизации точности и эффективности данных.
• Передача всех продуктивных наблюдений и выводов заинтересованным сторонам компании посредством визуализации данных.

Что такое аналитика?

К настоящему времени вы знаете, что аналитика является жизненно важным аспектом науки о данных. Исследователи данных должны полагаться на аналитику, чтобы выявить значимые закономерности в необработанных данных. Но что именно означает аналитика?

Аналитика — это процесс сбора данных из нескольких источников, а также их обработки, изучения и интерпретации для получения значимой информации. Это область, в которой используются многомерные инструменты, такие как математика, статистика, прогнозное моделирование и машинное обучение, для выявления полезных закономерностей в данных. Аналитику можно разделить на две категории:

• Количественный анализ данных . Этот тип анализа анализирует числовые данные с количественными переменными, которые можно измерить статистически.
• Качественный анализ данных . Этот анализ использует более интерпретативный подход к данным, то есть он направлен на «понимание» закономерностей в нечисловых данных (текст, изображения, аудио, видео).

По мере того, как в различных отраслях по всему миру накапливается все больше и больше данных, аналитика все больше становится неотъемлемой частью бизнеса. Чтобы выжить на беспощадном конкурентном рынке, компаниям необходимо использовать имеющиеся в их распоряжении данные, чтобы найти способы, с помощью которых они могут оставаться впереди конкурентов. И ответ на это, конечно же, аналитика данных. От сектора здравоохранения и образования до спорта и умных домов аналитика быстро берет штурмом бизнес.

Я надеюсь, что эта статья помогла ответить на ваши вопросы о том, что такое наука о данных. и больше!

Получите сертификат по науке о данных от лучших университетов мира. Изучите программы Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.