Data Science: что это такое?

Data Science - это наука о методиках анализа данных и извлечения из них знаний, а также ценной информации. Основными задачами специалиста в области  Data Science являются:

• Выявление проблем с анализом данных, которые открывают перед организацией самые большие возможности.
• Определение правильных наборов данных и переменных.
• Сбор больших наборов структурированных и неструктурированных данных из разрозненных источников.
• Очистка и проверка данных для обеспечения точности, полноты и однородности.
• Разработка и применение моделей и алгоритмов для майнинга хранилищ больших данных.
• Анализ данных для выявления закономерностей и тенденций.
• Интерпретация данных, чтобы найти решения и возможности.
• Передача результатов заинтересованным сторонам с использованием визуализации и других средств.

Далее, мы более детально рассмотрим основные обязанности специалиста по анализу данным. Ну а расскажет нам об этом сотрудник школы "SkillFactory", в которой непосредственно можно пройти обучение data science с нуля онлайн.

Обязанности специалиста по Data Science:

Как только она получает данные в нужной форме, важной частью является исследовательский анализ данных, который сочетает в себе визуализацию и смысл данных. Он найдет шаблоны, модели построения и алгоритмы - некоторые с намерением понять использование продукта и общее состояние продукта, а другие послужат прототипами, которые в конечном итоге попадут обратно в продукт. Он может разрабатывать эксперименты, и является важной частью принятия решений на основе данных. Он будет общаться с членами команды, инженерами и руководством на понятном языке.

Как стать специалистом в области анализа данных?

Специалисты по Data Science должен иметь хорошие познания в области математики или статистики. Естественное любопытство также важно, как и творческое и критическое мышление. Что вы можете сделать со всеми данными? Какие скрытые возможности скрыты внутри? У вас должно быть умение соединять точки и желание искать ответы на вопросы, которые еще не задавались, если вы хотите полностью раскрыть потенциал данных.

Специалисты по данным также высокообразованны. Согласно отраслевому ресурсу KDnuggets, 88 % аналитиков имеют степень магистра, а 46 % - доктора наук.

Они также должны иметь некоторый опыт в компьютерном программировании, чтобы иметь возможность разрабатывать модели и алгоритмы, необходимые для добычи хранилищ больших данных. Python и R - две основные среды программирования, которые нужны для Data Science.

Он также должен быть в состоянии донести сложные идеи до нетехнических заинтересованных сторон так, чтобы они могли их легко понять. Программные средства для науки о данных могут помочь ему визуализировать свои выводы, но специалисту по данным также понадобятся навыки устного общения.