Что такое наука о данных?
В области Data Science решение проблем и ответы на вопросы с помощью анализа данных являются стандартной практикой. Часто ученые, занимающиеся изучением данных, строят модель для предсказания результатов или обнаружения скрытых закономерностей с целью получения более глубоких знаний.
Организации могут использовать эти данные для принятия мер и улучшения будущих результатов. Существует множество быстро развивающихся технологий, помогающих анализировать данные и строить модели. За удивительно короткое время произошел стремительный переход от настольных компьютеров к хостингу массивных параллельных хранилищ с огромными объемами данных; таким образом, происходит ощутимая трансформация от аналитических функций в реляционных базах данных к инструментам для работы с неструктурированными большими данными.
Аналитика неструктурированных или полуструктурированных данных приобретает все большее значение для включения настроений и другой полезной информации, записанной на естественном языке, в прогностические модели; это часто приводит к значительному повышению качества и точности моделей.
Появляющиеся подходы к аналитике направлены на автоматизацию этапов построения и применения моделей, что делает технологию машинного обучения (ML) необходимой эволюцией на пути к современной Data science.
Для успешных ML-проектов требуется сочетание алгоритмов + данные + команда, а также очень мощная вычислительная инфраструктура.
Data Scientist входит в тройку лучших новых профессий
Хотя наука о данных как область существует уже несколько десятилетий, стремительный рост искусственного интеллекта (ИИ) в бизнесе в последние пять лет вызвал спрос на специалистов по изучению данных, значительно превышающий доступность подготовленных профессионалов. Сегодня 63% руководителей называют нехватку кадров главным препятствием для внедрения технологий ИИ[1]. Этот дефицит кадров - возможность для начинающих специалистов и проблема для компаний, стремящихся получить конкурентное преимущество на рынке.
Согласно отчету LinkedIn Emerging Jobs[2], в 2020 г. специалист по изучению данных уже три года подряд возглавляет список "новых рабочих мест" и, по прогнозам, будет расти на 37% в год. Эта специальность продолжает активно развиваться во всех отраслях, что объясняется эволюцией ранее существовавших профессий и усилением внимания к данным в научных исследованиях.
Какие навыки необходимы специалисту по анализу данных для успешной работы?
Наука о данных - это междисциплинарный набор навыков, возникающих на стыке статистики, компьютерного программирования и знаний о предметной области. Она включает в себя три различные и частично пересекающиеся области:
- Статистика, для моделирования и обобщения массивов данных
- Информатика, чтобы разрабатывать и использовать алгоритмы для хранения, обработки и визуализации данных
- Экспертные знания, необходимые для формулирования правильных вопросов и включения ответов в контекст
- Часто упускаются и другие навыки:
- Лидерство
- Работа в команде
- Общение
