Евгений Соколов

Научный руководитель Центра непрерывного образования, факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ

Специалист в сфере Data Science, безусловно, много программирует, использует инструменты для обработки данных и машинного обучения, думает про скорость работы своего кода. Но благодаря тому, что дата-сайентисты решают задачи из самых разных областей, например интернет-коммерции, медиа, финансов, в процессе работы они общаются с различными специалистами и узнают много нового о специфике той или иной сферы. Кроме того, чтобы оставаться востребованными, необходимо повышать свою квалификацию, участвовать в митапах и конференциях и обмениваться опытом.

Специалисту в сфере Data Science необходимо владеть коммуникативными навыками — это один из soft skills, которые следует развивать уже в процессе обучения. В частности, нужно правильно снимать запросы. Уметь добиваться от заказчика или руководителя правильной постановки задачи.

Очень часто могут не совпадать цели, у заказчика могут быть нереалистичные представления о реализации какого-то проекта. Тогда следует доступно объяснить, почему нельзя выполнить определенную задачу в установленный срок.

Кроме того, нужно уметь правильно представлять свои результаты и идеи, достойные воплощения.

Если человек изучал гуманитарные науки, он вполне может осилить информатику и математику. Нейропластичность — это способность мозга создавать новые нейронные пути. Это происходит, когда вы получаете новый опыт и осваиваете новые навыки. По мере формирования этих нейронных путей вы в большей степени можете выполнять другие задачи, в том числе математические.

Согласно теории множественного интеллекта Говарда Гарднера, у человека есть девять видов интеллекта, каждый из которых проявляется по-разному и отвечает за разные сферы деятельности. Следовательно, у всех есть возможность развивать в том числе логико-математический интеллект.

Сегодня каждому специалисту необходимо постоянно осваивать новые навыки. Не так важен ваш бэкграунд, как мотивация и методы обучения. Современные образовательные программы по Data Science позволяют освоить профессию с нуля.

Во-первых, благодаря практико-ориентированному подходу студенты могут решать реальные задачи, быстрее начинают понимать сложные концепции, с которыми впоследствии сталкиваются на работе. Во-вторых, программы направлены на развитие определенных навыков, которые ценят работодатели.

Например, умение решать задачи просто и надежно, а не руководствоваться только модными методами. Также важно писать эффективный и надежный код, который потом не придется переделывать.

Многие убеждены в том, что можно прочитать книгу про машинное обучение и сразу начать программировать. Безусловно, теория важна. Но 70% времени это работа с данными, поиск проблем и их решения, необходимо постоянно искать, почему та или иная модель не работает. Это понимание складывается только благодаря практике.

Специалисты по Data Science могут заниматься как анализом данных, так и разработкой. Необязательно идти в крупные IT-компании. Есть множество других применений полученных навыков. Дата-сайентисты занимаются аудитом и консалтингом, работают в банковской сфере, в медицине.

Например, одна из выпускниц факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ сделала приложение, которое помогает врачам диагностировать злокачественные опухоли на ранней стадии. Среди проектов, реализованных на программе «Современное машинное обучение», создание словаря близкородственных языков, преобразование черно-белых фильмов в цветные.

У дата-сайентистов есть практически неограниченные возможности для реализации их идей.

Допустим, без английского языка можно начать осваивать профессию дата-сайентиста. Но входить в саму область будет крайне трудно.

Освоение языка программирования — это только начало пути! Вся документация к библиотекам языка Python ведется на английском. Русские переводы есть, но они могут быть устаревшими или неточными.

Также нужно быть в курсе того, что происходит в Data Science, какие методы сейчас работают лучше всего. Для этого необходимо читать статьи, блоги, исследования на иностранном языке.

Современные образовательные программы по Data Science рассчитаны на людей, не имеющих опыта в IT-сфере. Благодаря практико-ориентированному подходу студенты развивают необходимые hard skills и применяют знания в конкретных ситуациях, с которыми впоследствии сталкиваются на работе. Также студенты осваивают soft skills — в частности, умеют ставить задачи, обрабатывать и давать обратную связь.

Придется приложить много усилий, но все возможно. Есть множество способов научиться программированию. Сейчас это гораздо легче, чем 10 лет назад. Тогда люди должны были самостоятельно во всем разбираться, искать информацию. Сейчас образовательные программы и встроенные в них инструменты дают все, что может пригодиться уже на самой работе.

Некоторые компании бездумно нанимают дата-сайентистов и платят им большие деньги, надеясь, что это поможет развить их бизнес, но эти решения работают не всегда (проблема может заключаться в самих бизнес-процессах). Поэтому возникают подобные мифы.

Тем не менее успешных кейсов куда больше: машинное обучение используется для того, чтобы предсказывать спрос на товары и планировать закупки заранее; с его помощью YouTube или «Яндекс.Музыка» подбирают контент, интересный конкретному пользователю; оно помогает банкам лучше оценивать кредитные риски и не разоряться из-за должников.

Кроме того, дата-сайентисты помогают искать новые лекарства, строить беспилотные автомобили или анализировать огромные массивы снимков космоса.

Онлайн-программа профессиональной переподготовки в НИУ ВШЭ «Современное машинное обучение» позволит с нуля освоить Руthon, научиться анализировать современные модели машинного обучения и применять глубинное обучение к изображениям, текстам и звукам. Благодаря практико-ориентированному подходу и реализации проектов выпускники становятся полноценными специалистами, готовыми к работе.

7 мифов о профессии Data Scientist

proglib

Вокруг науки о данных возникло множество разнообразных заблуждений, мешающих освоить эту замечательную дисциплину. Развенчиваем наиболее распространенные мифы о профессии Data Scientist.

Data Science – относительно новый раздел знаний, поэтому существует множество мифов о том, чем занимаются специалисты по науке о данных. Мы собрали несколько самых распространенных заблуждений о профессии Data Scientist и разрушили их раз и навсегда.

Чтобы стать Data Scientist необходимо специальное образование

Распространенное заблуждение заключается в том, что Data Scientists являются также специалистами в статистике и математике. Это не совсем так. В Data Science действительно требуется понимание статистики, но компании могут использовать анализ данных и не имея статистика в штате.

У большинства разработчиков есть базовое представление о статистике, благодаря прослушанным в вузе курсам.

Хотя в машинном обучении и Deep learning требуются продвинутые знания, это не означает, что не обладая степенью в области математики или статистики нельзя стать экспертом по данным.

https://www.youtube.com/watch?v=Dcl_XCrNSu0\u0026pp=ygUY0JzQuNGE0Ysg0L4gRGF0YSBzY2llbmNl

Если вы являетесь разработчиком, которому поручено создание возможностей для анализа данных, или вы хотите заняться этим самостоятельно, стоит обновить или расширить познания в статистике. Иначе невозможно понять основные принципы разработки моделей.

Вам не нужно проходить формальный курс. Вам не нужно стремиться получить степень магистра. Электронные книги и другие упомянутые в статье о навыках, необходимых в профессии Data Scientist ресурсы помогут понять основы. Вооружившись этим знанием, вы сможете создавать модели, которые будут полезны для бизнеса.

Если вы захотите изменить или оптимизировать модель, могут потребоваться более глубокие познания в математике и статистике. Они помогут понять, какие параметры влияют на результаты модели.

В статье Как я перешел из математиков в аналитики данных мы писали о Тиме Хоппере, математике, который самостоятельно освоил профессию Data Scientist и работает в сфере кибербезопасности и инжиниринга машинного обучения.

Тим является отличным примером специалиста Data Science, который построил свою карьеру практически с нуля и научился всему самостоятельно.

Чтобы стать Data Scientist необходим диплом

Для освоения профессии Data Scientist необязательно получать ученую степень или специальное образование.

Во вступительных публикациях серии мы писали о том, как можно изучить Data Science онлайн с нуля, а также о навыках, необходимых в профессии Data Scientist.

В предыдущих статьях подробно рассказано о навыках, которые потребуются для освоения профессии, а также даны ссылки на необходимые для обучения ресурсы: онлайн-курсы, подкасты, каналы Youtube и книги.

Давайте все же проясним, откуда возникло это заблуждение. Многие знания и навыки профессии Data Scientist можно освоить самостоятельно с нуля. Однако роль специалиста Data Science делится на две категории: прикладную и исследовательскую.

Прикладная наука о данных – это прежде всего работа с существующими алгоритмами и понимание их особенностей. Задача таких специалистов – применение методов Data Science в конкретных проектах.

В профессии требуются в основном специалисты-прикладники.

Если вас больше интересует роль исследователя, тогда может пригодиться степень кандидата наук: вам наверняка потребуются навыки создания новых алгоритмов с нуля, их тестирования и оптимизации, написания научных статей и т. д. Получение ученой степени в сфере, которая поможет будущей карьере, также отличная идея. Например, степень по лингвистике будет чрезвычайно полезна для карьеры в NLP.

Стоит понимать, что получение степени – большая затрата времени, а также ответственность, как моральная так и финансовая. Итак, в какой роли вы видите себя? Это очень важный вопрос, на который нужно ответить, прежде чем перейти в профессию Data Scientist.

Data Science подходит только для крупных организаций с большими ресурсами

Многие бизнесмены и предприниматели имеют ложное представление о Data Science. Одно из самых распространенных заблуждений заключается в том, что наука о данных якобы нужна только крупным организациям. Это происходит из-за неправильного представления о требованиях к инфраструктуре для обработки данных и получения максимальной ценности для бизнеса.

На самом деле необходима только группа людей, которые знают, как извлечь полезную информацию из имеющихся данных. Учитывая основанный на данных подход, не стоит вкладывать значительные средства в создание аналитической инфраструктуры.

Существует множество инструментов с открытым исходным кодом, которые помогут в обработке крупномасштабных данных с высокой точностью и эффективностью.

Другой распространенный миф о связанных с Data Science проектах для бизнеса – возможность решить любую проблему методами Data Science. Заказчики ждут от команды результатов, которых невозможно достичь, анализируя существующие данные. Подробнее о проблемах, с которыми сталкиваются проекты, мы писали в статье 5 возможных причин провала проектов в Data Science.

Чтобы стать Data Scientist достаточно приобрести опыт работы с инструментами Data Science

Многие придерживаются неверного мнения о том, что изучения статистического инструмента, наподобие SAS, или освоения программирования на Python с использованием библиотек для Data Science, достаточно, чтобы получить профессию. Изучение инструментов важно, но не является единственными необходимым условием для эффективной работы в Data Science.

Для специалиста в этой области требуется умение выйти за рамки инструментов и быстро овладеть знаниями в бизнес-области и навыками правильного применения доступных средств для решения бизнес-проблем. Большим плюсом являются хорошие коммуникативные навыки: они необходимы, чтобы представить идеи и результаты самым простым из возможных способов.

Существует также заблуждение о том, что специалист по анализу данных должен писать сложный код и иметь степень в области компьютерных наук. Чтобы получить профессию Data Scientist, не нужно быть отличным программистом.

Если перечислить рутинные задачи науки о данных, можно обнаружить, что никакого сложного кодирования не требуется. На самом деле большинство методов или алгоритмов Data Science легко доступны, они предполагают лишь небольшую настройку и оптимизацию под цели и задачи проекта.

Для этого необходим логический склад ума — особенность психики, которая является ключевой в профессии Data Scientist.

Data Science – это только построение моделей

Многие считают, будто Data Science – это только построение моделей, а типичный Data Scientist работает над их созданием и оптимизацией.

На самом деле работа в Data Science – это гораздо больше, чем построение моделей, а общий процесс разработки проекта разбивается на несколько этапов. Он включает в себя сбор и очистку данных, исследовательский анализ, проверку данных и т.

д. Построение модели – только один из уровней. Полный жизненный цикл проекта выглядит примерно так:

1. Понимание и постановка задач;
2. Построение гипотезы;
3. Сбор данных;
4. Проверка данных;
5. Очистка данных;
6. Исследовательский анализ;
7. Проектирование модели;
8. Тестирование/верификация модели;
9. Возврат к этапу проверки или очистки в случае обнаружения ошибки;
10. Запуск проекта в производство (развертывание модели).

Кроме того Data Science не ограничивается простым составлением прогнозов. Главная задача здесь – комбинация методов кластеризации и ассоциативных правил, а также обнаружение ошибок и способность вычислять сбои в данных.

ИИ аменит Data Science в будущем

Из-за все более широкого внедрения автоматизации в Data Science возник миф о том, что в ближайшем будущем профессионалов полностью заменит искусственный интеллект. Одна из причин распространения этого заблуждения, вероятно, связана с задачей поиска закономерностей.

Как правило компьютеры решают ее лучше людей, но это не тот случай. Вполне возможно, что ИИ доверят некоторые рутинные задачи, вроде очистки и подготовки данных, но человек всегда будет играть важную роль в выполнении интеллектуальных операций.

Data Science стремится к автоматизации многих задач, и в результате создаются все более сложные алгоритмы, которые смогут в будущем заменить Data Scientists.

Однако это по-прежнему остается маловероятным, так как даже самые продвинутые информационные системы требуют человеческого руководства и инструкций.

Заключение

Популярность Data Science продолжает расти, а навыки работы в этой сфере остаются одними из самых востребованных, которые вы можете вписать в свое резюме.

Если вы только начинаете путь в профессии и хотите освоить самые необходимые Data Scientist навыки, мы рекомендуем записаться на курс Data Science Факультета Искусственного интеллекта онлайн-университета GeekBrains.

Программа курса включает основательную математическую подготовку, изучение программирования и статистического анализа, а также работу с базами данных реальных проектов. Обучение ориентировано на применение полученных навыков в бизнесе и построено по принципам практической работы с ведущими специалистами в сфере анализа данных и личным помощником-куратором.

Overclockers.ru: Data Scientist – вероятная профессия будущего. Реальность и мифы

Data Science – наука, занимающаяся анализом больших объём информации с целью получения полезных данных, на основе которых можно принимать действия по улучшению бизнеса. Специалист в этой сфере называется Data Scientist. В наше время это очень востребованная профессия, которая обросла массой мифов. Часть из них мы развеем вместе с экспертами SkillFactory.

Профессионалы в сфере Data Science могут похвастаться высокой заработной платой. Но для того, чтобы этого добиться, нужен опыт работы. У Junior-специалистов ставки будут поскромнее.

Однако, несомненным плюсом Data Science является высокий потолок зарплат, обусловленный необходимостью в креативном подходе.

Ведь, как мы писали вначале материала, универсальной модели, которая сразу удовлетворит всех клиентов, пока что не существует.

Согласно исследованию Академии больших данных MADE и портала HH.ru, специалисты по анализу данных — одни из самых востребованных на рынке. В 2019 году вакансий в области анализа данных стало больше в 9,6 раза, чем в 2015 году. Спрос на дата-сайентистов постоянно растёт, как и их зарплаты (в среднем — 140 000 рублей).

Некоторые люди уверены, что специалисты в области Data Science занимаются созданием SkyNet, ИИ, который в конечном счёте займётся уничтожением всего живого.

На самом деле до создания такого искусственного интеллекта нам ещё далеко, а Data Scientist занимается разработкой более приземлённых кейсов, призванных упростить жизнь как людей, так и корпораций. Современный ИИ предсказуем, поскольку действует в заданных рамках.

Программы только предлагают возможные решения, в то время как за анализ и имплементацию отвечают живые люди.

Не менее распространённый миф заключается в том, что искусственный интеллект сможет лишить людей работы.

Даже если вы просто напишите слово «робот» в поиске и откроете вкладку «Новости», то найдёте несколько заметок, в которых аналитики говорят, когда ИИ сможет заменить живую силу и какие профессии исчезнут первыми.

Однако, искусственный интеллект, на самом деле, без людей далеко не уйдёт. По крайней мере по причине того, что именно человек занимается его обучением.

Кто-то уверен, что в профессии Data Scientist нет ничего сложного – нужно лишь вставить отсутствующий знак в уже готовый код и всё сразу же заработает. Это ещё один распространённый миф.

Такое мнение тоже далеко от истины, а характерно оно тем, кто посмотрел несколько видео в YouTube и не стал вникать в суть. В действительности это практически не будет работать.

А причина заключается в том, что до сих пор не была разработана универсальная методика, которая дала бы возможность создать нейросеть, удовлетворяющую запросы всех групп клиентов.

Чтобы быть профессионалом и иметь хороший доход, нужно освоить базовые навыки (Python, SQL, Linux и статистика), Machine Learning и Data Engineering. Это доступно студентам полноценного курса по Data Science с фокусом на практические задачи.

Следующий миф выплывает из предыдущего и касается сроков изучения Data Science. Нельзя стать хорошим специалистом за три месяца. Но при этом обучиться с нуля – можно. Для того чтобы начать свой путь в освоении профессии Data Scientist, не обязательно знать языки программирования. Ведь всему этому можно научиться, выбрав правильный курс.

Системный подход, изучение языков программирования, обучение от действующих экспертов профессии, объединение теоретических знаний и практических занятий – это то, что нужно новичку, чтобы сделать карьеру в Data Science. Если к этому добавить поддержку с карьерного центра, как на курсе Профессия Data Scientist от SkillFactory, то трудоустройство вам гарантировано.

рекомендации

Получите новую профессию со скидкой 50%. Акция действует до 23 сентября 2020 года. Сейчас самое время начать путь к вершинам в востребованной профессии.

Распространенные мифы, которых следует опасаться в Data Science и машинном обучении

Что такое машинное обучение: Data Science или искусственный интеллект? Это один из самых распространенных вопросов, который мне задают. Этот вопрос ставит в тупик и начинающих пользователей, и специалистов по подбору персонала, и даже руководителей.

Начинающих пользователей волнует, как стать специалистом по обработке и анализу данных; руководители задаются вопросом, насколько важное влияние оказывает Data Science на бизнес.

Люди, работающие в этой сфере, не могут определиться, как себя называть: Data Scientist, Data Engineer или Data Analyst.

В этом посте я попытаюсь прояснить некоторые мифы и дать общее понятие о том, что такое Data Science, и как ее интерпретируют в деловом мире.

Миф 1: Data Scientist/Engineer/Analyst – это одно и то же

Это искаженный миф, с которым я сталкивался много раз в своей карьере и который вредит как сотруднику, так и компании. Это все равно, что QA-инженера (специалиста по функциональному тестированию программного обеспечения на этапе разработки) называть инженером-программистом.

В широком смысле Data Scientist – это тот, кто имеет опыт и знания, как минимум, в двух из трех областей: статистики, программирования и машинного обучения. Такой сотрудник хочет работать над сложной бизнес-задачей, где он может использовать свои знания для поиска решений.

Он стремится потратить бóльшую часть своей работы для создания предиктивных моделей и проведения статистических экспериментов, чтобы получить бизнес-решение.

Это смесь исследовательской работы и программирования, а характер работы и нагрузка различаются в зависимости от размера компании/команды.

Data Engineering – это работа, в которой человек сосредотачивается на создании инфраструктуры для запуска приложений, выполняющих такие задания, как: предиктивное моделирование, обновление панелей потоковой передачи данных, выполнение ежедневных заданий для создания отчетов и поддержание непрерывного потока данных. Хороший инженер данных должен знать SQL (язык структурированных запросов) и Spark (программную платформу распределенной обработки данных).

Data Analyst – это человек, который больше склонен к интерпретации и анализу бизнес-результатов, а не к процессу их создания.

Такой человек предпочитает использовать инструменты для получения этих результатов и будет тратить бóльшую часть своего времени на интерпретацию и извлечение из них ценности для бизнеса.

Аналитики данных были в этой отрасли задолго до того, как туда пришли исследователи данных, и основным инструментом выбора тогда был Excel. На самом деле, даже сегодня для небольшого объема данных Excel является наиболее эффективным инструментом.

В настоящее время также используются такие инструменты, как PowerBI, Azure, которые предоставляют возможность выполнять аналитику большого объема данных. Основное внимание, однако, уделяется точному сообщению ежедневных результатов, а также результатов новой проверяемой гипотезы. Эти входные данные и формируют основание для важного принятия решений в бизнесе.

Миф 2: Глубокое обучение – это машинное обучение или искусственный интеллект

Благодаря маркетингу и шумихе вокруг него, о глубоком обучении сегодня знают многие. Как следствие, люди считают, что глубокое обучение может решить любую проблему в области Data Science или машинного обучения.

Глубокое обучение, несомненно, является одним из самых сложных понятий в современном машинном обучении, которые следует уяснить.

Глубокое обучение получило свое название из-за того, что «нейронная сеть», подразумеваемая в его структуре, имеет несколько уровней и поэтому называется «глубокой» сетью.

То, что предлагается через tensorflow, pytorch или keras, – просто основа для применения этой концепции.

https://www.youtube.com/watch?v=Dcl_XCrNSu0\u0026pp=YAHIAQE%3D

Фреймворк достаточно сложен для изучения. Он эффективен, но не эквивалентен опыту, полученному в машинном обучении.

Машинное обучение – это огромное поле, в котором используются концепции и алгоритмы из целого ряда областей: статистики, теории информации, оптимизации, поиска информации, нейронных сетей и т.д.

, и имеет множество алгоритмов, каждый из которых может быть полезен в конкретных случаях его использования.

Глубокое обучение, например, было очень эффективно в машинном зрении и распознавании речи, но его использование в анализе тональности высказываний или простой задаче прогнозирования, которая может быть решена с помощью линейной регрессии, является абсолютно лишним.

Разумно потратить время на исследовательский анализ и понимание масштабов проблемы до того, как использовать алгоритм, для решения конкретной проблемы.

Миф 3: Data Science нельзя изучить за 3 месяца

Как бы мне ни хотелось, чтобы это было неправдой, но это не так. Чтобы стать Data Scientist, нужно знать гораздо больше импортирования библиотеки через «scikit-learn» и «tensorflow».

Это одна из тех областей, где результаты не детерминированы, то есть одна и та же последовательность шагов не всегда ведет к одному и тому же результату. Все зависит от качества и количества предоставленных данных, а перед вызовом функции «train» следует совершить много действий.

Конечно, вы можете научиться импортировать библиотеки и записывать последовательность шагов для создания модели, но эта модель не всегда будет эффективной. Однако нужно понимать принцип работы и зависимости применяемого алгоритма. Крайне важно это знать, иначе настройка моделей или объяснение результатов руководству будет сопряжено с рядом проблем.

Вот так я всегда объясняю, когда меня спрашивают, как научиться кодированию за одну ночь.

Это небольшая попытка подчеркнуть и прояснить распространенные мифы в области машинного обучения и Data Science. Надеюсь, поможет.

Оригинал статьи: General Myths to avoid in Data Science and Machine Learning

5 мифов о специальности Data Scientist

Эта профессия относительно новая, поэтому она пока остается овеянной мифами. Мы решили рассказать вам о самых популярных заблуждениях относительно Data Science и заодно окончательно их развеять.

Это один из наиболее распространенных предрассудков – что Data Scientists обязательно должны быть специалистами в математических науках и статистике.

Конечно, базовое понимание необходимо, но у многих разработчиков оно и так есть благодаря курсам, прослушанным еще в вузе. Вы можете работать в сфере Data Science и без степени в статистике либо математике.

Тем не менее, если вы хотите заниматься серьезными проектами, вам будет необходимо постоянно расширять свои знания.

Чтобы попасть в эту профессию, нужен диплом

На самом деле, освоить все знания, умения и навыки, необходимые Data Scientist, можно самостоятельно. Главное понимать, что специалисты этой сферы бывают двух типов: те, кто работает с прикладной наукой, и те, кто занимается исследовательской. 

Первая подразумевает работу с уже существующими алгоритмами, а значит нужно понимать их особенности. Основная задача прикладных специалистов – применять методы науки о данных в конкретных программах и проектах. Главным образом в профессии необходимы именно специалисты-прикладники.

Но если вам хочется стать исследователем, тогда диплом кандидата наук очень пригодиться: скорее всего, вам понадобятся навыки создания уникальных алгоритмов, умение их тестировать, оптимизировать, а также писать научные статьи и пр. Так что если вы планируете достичь больших высот в карьере, получить ученую степень – замечательная идея. 

Но обратим ваше внимание: получение степени требует больших затрат: и времени, и финансов, и моральных сил. Так что первым делом хорошо подумайте: в каком направлении вы стремитесь развиваться? Прежде чем идти в Data Scientist, обязательно задумайтесь над этим!

В data science нуждаются исключительно крупные организации, располагающие большими ресурсами 

Большинство предпринимателей неправильно понимают Data Science. К сожалению, очень распространено заблуждение, будто эта наука необходима лишь крупным фирмам.

В его основе лежит неправильное представление, какие существуют требования к сфере обработки данных, и какую ценность она представляет для бизнеса.

На самом деле, аналитическая структура не обязательно должна быть большой – чаще всего достаточно лишь группы людей и вполне разумных финансовых вложений, чтобы точно и эффективно обрабатывать данные.

Еще один популярный миф о Data Science в бизнес-проектах: многие считают, что с помощью науки о данных можно найти решение любой проблемы. В результате заказчики ожидают получить от команды результаты, которые просто нереально достичь. 

Суть Data Science заключается лишь в построении моделей

Довольно распространено мнение, что Data Science = создание моделей, значит, Data Scientist занимается только их построением, видоизменением и оптимизацией. 

В действительности же работа этих специалистов включает гораздо больше аспектов: это и поиск данных, и отсеивание ненужной информации, проверка, обработка, исследовательский анализ, прочее. Т.е. построение моделей – всего лишь один из множества уровней, которые составляют весь жизненный цикл любого проекта. А выглядит он приблизительно так:

1. Формулировка задач.
2. Выдвижение гипотезы.
3. Поиск и сбор данных.
4. Фильтрация, очистка информации.
5. Исследовательский анализ.
6. Разработка проекта модели.
7. Тесты или верификация модели.
8. Повторная проверка и доработка в случае выявления ошибки.
9. Развертывание модели – старт производства.

В будущем на смену data science придет ии

Чем дальше, тем больше сфера Data Science автоматизируется. Поэтому и возникло популярное заблуждение, что совсем скоро ИИ полностью заменит человека. В качестве главного аргумента часто называют то, что компьютер, как правило, умеет находить закономерности лучше любых профессионалов. Но на самом деле это не играет ключевой роли.

Скорее всего, ИИ действительно доверят выполнение определенных рутинных задач, например, очистку данных или их подготовку. Но с основными интеллектуальными операциями способен справиться только человек. 

Естественно, что большинство задач в Data Science хотят автоматизировать, поэтому разрабатываются все более совершенные и сложные алгоритмы, которые обладают достаточным потенциалом, чтобы прийти на замену Data Scientists. Но полное замещение все еще остается маловероятным, ведь какой бы продвинутой ни была информационная система, ей все равно необходимо человеческое руководство и готовый набор базовых инструкций.

Больше интересных новостей

Не только для гениев: развенчиваем популярные мифы о Data Science

Ведущие специалисты в отрасли Data Science в большинстве своем оканчивали профильные вузы с сильной программистской и математической подготовкой. Но диплом MIT или Физтеха за вас код не напишет и алгоритм не составит. Для этого нужен мозг, который, к счастью, есть у всех.

Войти в DS, что называется,«с улицы», вполне реально. Но мы не будем вам рассказывать, что это просто и под силу любому. Отрасль «хайповая», конкуренция среди начинающих высокая, так что учить и понимать придется очень много. Если не хотите плестись в хвосте — стоит записаться на курс «Профессия дата-сайентист», где вы получите структурированную и необходимую информацию.

Рутинные задачи, которые не развивают мозг и вызывают лишь задание спихнуть их на кого-нибудь другого, встречаются в любой отрасли. Будут они и у начинающих дата-сайентистов: но скука — явно не про это работу. Специалисты в DS решают задачи из самых разных областей: медицины, финансов, разработки ИИ, медиа, тысячи их! И везде приходится вникать в нюансы и общаться со специалистами.

Кстати, попутно развенчивается миф о том, что в Data Science поголовно собираются лишь гики-интроверты. Там, где необходимо собирать, аккумулировать и обрабатывать данные (пусть даже неперсонализированные), интроверту прижиться сложно. Кроме того, нужно убеждать начальников и заказчиков, объяснять свои концепции и защищать идеи. И ваше красноречие окажется только плюсом.

Да, основные алгоритмы Data Science построены на математических преобразованиях и требуют понимания. Но если вы не умеете вычислять производные сложных функций в уме, это не означает, что путь сюда вам заказан.

©becominghuman.ai

Если вы получили качественное образование в гуманитарной сфере, то и точные науки вы сможете освоить. Для этого важно процессе обучения решать реальные кейсы, которые станут частью вашего портфолио.

енторы и тьюторы помогут вам дойти до конца обучения, всегда поддержат мотивацию и спасут в сложных ситуациях. На этих принципах построена программа курса «Профессия дата-сайентист» в Skillfactory.

Главное здесь не гениальность, а усидчивость и любовь к тому, чем вы хотите заниматься. Кроме того, DS базируется не только и не столько на математике: важно уметь выхватывать взаимосвязи и закономерности, решать задачи максимально простым и нересурсоемким путем, писать эффективный и понятный код.

Кстати, об учебниках: их по Data Science существует очень много. Какие-то написаны хуже, какие-то — лучше: суть не в этом, а в том, что книжных знаний для получения квалификации попросту недостаточно. Самое важное — практика.

Прочитав десятки книг, вы можете отлично знать, как работает та или иная модель, но когда код не будет работать, это поставит вас в ступор.

Только постоянная проверка кода на практике, непрерывные спотыкания о проблемы и активный поиск их решения сделают из вас классного специалиста.

Именно поэтому теоретические материалы лучше дополнить прохождением курсов, таких, например, как «Профессия Data Scientist» от SkillFactory. На каждом его этапе вы будете решать реальные кейсы, которые потом станут частью вашего портфолио и помогут справиться с любыми проблемами, возникающими в работе.

Конечно, уже имеющиеся знания написания кода будут большим плюсом. Однако язык, который вам нужно знать в первую очередь, — это английский. Ведь именно на нем написана почти вся документация и даны самые ценные советы на Stackoverflow. Более того, основная часть команд в коде совпадает с английскими словами.

Не забываем и о том, что многие проекты в DS создают интернациональные команды и для зарубежных заказчиков. Так что, прежде чем взяться за книгу по коду, лучше освежите в памяти учебник английского. Advanced Level вполне может стать вашим конкурентным преимуществом.

Как говорил знаменитый писатель-фантаст Артур Кларк, любая достаточно развитая технология неотличима от магии. Data Science со стороны может выглядеть так же, но как только вы начнете углубляться в эту область, поймете, что никакой магии здесь нет. Только строгие алгоритмы, которые работают в одних ситуациях и бесполезны в других.

©towardsdatascience.com

А если вы постоянно слышите о том, что люди, работающие в Data Science, ничего в этом, на самом деле, не понимают… Что тут скажешь, у вас просто нормального дата-сайентиста не было. Записывайтесь на курс от Skillfactory и познакомьтесь с людьми, которые вам все объяснят и разжуют.

Разоблачение мифов о Data Science

В настоящее время Data Science стала одной из самых активно развивающихся областей. За последние несколько лет мы увидели огромный рост интереса к этой технологии и она продолжает привлекать все больше и больше людей всего мира. Но, несмотря на популярность Data Science, она не освобождена от мифов. Новички часто не понимают базовых понятий и имеют смутное представление о том, что приносит Data Science и как она может быть полезна для них. В данной статье мы попытаемся разоблачить некоторые из самых распространенных мифов о Data Science и дадим начинающим людям азы для начала.

Во-первых, многие люди имеют склонность представлять информационные технологии как что-то крутое и интересное, но на самом деле сложное.

Это не так! Data Science рассчитана на людей с любым уровнем грамотности и доступна всем — начинающим и опытным.

В случае обучения трансформации используйте пошаговые руководства, которые дадут вам базовое представление о дата-науке и помогут разобраться с процессами. Вы также можете присоединиться к сообществам, которые помогут вам в процессе.

Другой миф — что Data Science позволяет делать прогнозы на предстоящее. Пока мы не прогнозируем будущее, Data Science может предоставлять уникальные преимущества для анализа данных и делать выводы о данных из прошлого. Это помогает принимать правильные решения в настоящем и планировать будущее, исходя из предусмотренных оснований.

Третьим мифом является то, что для работы в Data Science требуются программистские навыки.

На самом деле, хотя Data Science подразумевает использование программных инструментов, это не программирование в классическом смысле слова.

Для того, чтобы работать в Data Science, вам нужно сильно владеть уверенностью в анализе данных, знаниями математики и статистики и аналитическими скиллами. Программирование составляет только малую часть технологии.

Наконец, мифом, который часто появляется, является то, что больше данных дает больше прибыли или больше пользы. Это не так. Данные могут быть полезны, но их ценность зависит от качества данных и от того, как их используют.

Перед тем как принимать решения, требуется проводить достаточно анализа, чтобы убедиться в полезности данных.

Также следует помнить, что Data Science сама по себе не дает желаемой прибыли, но способна привнести существенный вклад в принятие качественных решений, основанных на данных.

Семён

Эксперт по всем вопросам, Нейросеть

. Data Science давно прижился в нашей культуре и мнения о нём зачастую субъективны.

Однако корректное выделение задач и предотвращение изменения поставленных целей, необходимо применение правильного дата-драйвинга.

Таким образом, разоблачение пропагандируемых мифов и рассуждение по поводу ложных утверждений поможет обратить правильное внимание на Data Science и облегчит путь к его пониманию.

В заключение, Data Science предлагает глубочайшие возможности и позволяет людям по разным причинам решать больше проблем. Для того, чтобы понять ее и им пользоваться от хорошего начала, необходимо использовать правильные ресурсы, иметь правильное представление о ней и проявлять правильные усилия для достижения результата.

Это статья написана нейросетью, расскажи всем