С развитием ИТ-сферы и появлением интернета в мире скопилось такое количество информации, что ее обработка исключительно человеческими силами давно стала невозможной.
Data Science — это, в дословном переводе, «наука о данных».
Но не отдельная область знаний, а совокупность многих других: математики, информатики, статистики, системного анализа. DS включает в себя все методы и инструменты по работе с данными посредством компьютерных технологий. Ниже мы расскажем, зачем нужна эта наука и где ее применяют.
Зачем используют Data Science
Огромные массивы неструктурированных данных могут принести пользу в любом деле, главное — правильно с ними обращаться. Дата сайенс позволяет извлекать ценную информацию из имеющихся сырых сведений и на основе ее анализа разрабатывать алгоритмы, которые помогают решать аналитически сложные задачи.
Например, всем знакомые «умные ленты» в соцсетях или персонализированные плейлисты на музыкальных площадках — это тоже результаты работы специалистов по DS.
Они обладают обширными знаниями и практическими навыками в программировании, математике, аналитике, работают с нейросетями и создают новые модели для машинного обучения, что открывает возможность прогнозировать многие аспекты бизнеса и разрабатывать в связи с этим стратегии по его дальнейшему развитию.
Дата сайентисты выявляют скрытые тенденции и закономерности в собранных данных и предлагают технические решения для их использования. Это одна из самых перспективных и востребованных в наше время IT-профессий.
Сферы применения Data Science
Трудно найти такое направление экономики, в котором использование дата сайенс было бы не оправдано или бесполезно. Эта наука нужна не только для получения коммерческой выгоды, а в целом для облегчения процесса работы с информацией. Она применяется в самых разных отраслях от медицины до управления государством.
На что способна Data Science:
- в здравоохранении: прогноз заболевания, отчет о развитии определенного вируса, рекомендации по сохранению здоровья;
- в логистике: составление наиболее удобных и быстрых маршрутов, их оптимизация;
- в промышленности: предсказательная аналитика для планирования ремонтных работ и процесса производства;
- в финансах: отслеживание подозрительных транзакций, предотвращение мошенничества;
- в спорте: отбор игроков и разработка стратегий игры;
- в госуправлении: борьба с преступностью посредством прогнозирования занятости и экономической ситуации и т. д.
В интернете мы ежедневно сталкиваемся с решениями, которые родились благодаря инструментам Data Science, — это и таргетированная реклама, и любая рекомендательная система для пользователей. В будущем эта наука станет главной стратегической функцией во многих бизнес-областях.
