Некоторым кажется, что айтишники — бородатые гики в очках, которые ковыряются в коде, пока вокруг кипит жизнь. Но это не так. IT-специалисты — люди, которые меняют наш мир. Например, те, кто работает с Data Science, анализируют огромные массивы данных, чтобы находить в них закономерности и применять для решения разных задач. Давайте разберемся на примерах, как дата-саентисты могут менять мир не вставая с кресла.
Предсказывать погоду
Специалисты Data Science могут работать в метеорологических центрах. Они делают то же, что и ученые в любой другой сфере, — анализируют данные, обобщают частные выводы и фиксируют закономерности. Помогают дата-саентистам в этом математическая статистика, логические принципы и инструменты визуализации.
Например, специалисты Data Science могут собрать данные о том, какой циклон движется на тот или иной город и какую погоду его жителям стоит ожидать в ближайшие дни.
Советовать музыку и фильмы по личным предпочтениям
Из любого массива данных дата-саентисты могут построить модель — алгоритм для решения задач. В этом им помогает машинное обучение и построение закономерностей. Например, благодаря Data Science мы находим в рекомендованных друзьях полузабытого одноклассника или нового знакомого. Для этого модель анализирует странички людей, у которых с нами много общих френдов.
Так же работает система рекомендаций музыки, фильмов и сериалов. В сервисах сохраняются данные о том, что вы досмотрели до конца, что выключили или перелистнули, на чем поставили отметку «Нравится». В итоге алгоритм анализирует наши предпочтения, находит среди огромной базы данных пользователей с похожими вкусами и рекомендует нам то, что они оценили.
Помогать ученым делать открытия в науке
Специалистов Data Science приравнивают к ученым: они могут так же строить и проверять гипотезы, а затем делать выводы. Только их лабораторией становится библиотека данных, а не какое-то академическое учреждение.
Дата-саентисты могут даже создавать алгоритмы, которые будут выявлять элементарные частицы в Большом адронном коллайдере. Яркий пример — CatBoost, который внедрил Европейский центр ядерных исследований на Большом адронном коллайдере. Алгоритм помог получать результаты быстрее и качественнее. Также дата-саентисты могут анализировать ДНК и изучать гамма-излучение — область применения знаний очень широка.
Прогнозировать пробки и спрос на такси
«9 баллов пробок» — видим мы в навигаторе и даже не задумываемся, как приложение предоставило нам эти данные. Их собирают алгоритмы, созданные дата-саентистами. Поэтому специалисты Data Science могут работать и в транспортных компаниях.
Часто вместе с пробками растет и спрос на такси. Дата-саентисты умеют делать алгоритмы, которые снижают стоимость поездки и улучшают качество обслуживания. Благодаря этому в ситуации с высоким спросом поднимается цена, чтобы водитель приехал быстрее, а как только спрос падает — стоимость становится ниже.
Помогать бизнесу анализировать рынок
В сфере бизнеса много рисков. Если выпустить новый товар или услугу без оглядки на рынок, легко можно прогореть и потерять деньги. Чтобы этого не случилось, специалисты Data Science анализируют будущий спрос, тенденции и потенциально выгодные направления, в которых стоит двигаться. Это экономит владельцам бизнеса огромные суммы — поэтому зарплаты у дата-саентистов одни из самых высоких на рынке IT.
Как попробовать себя в Data Science бесплатно
Примеры в статье — далеко не полный список того, в чем может пригодиться дата-саентист. Сфера применения его навыков огромна: от создания Face ID до выявления коррупции.
Чтобы делать такую разнообразную работу и получать за нее в среднем более 100 000 рублей, нужно потратить немало времени и сил на обучение. Дата-саентисты владеют и математикой, и языками программирования, и алгоритмами машинного обучения. Хорошая новость — всё это можно изучить в одном месте, на курсе «Специалист по Data Science» от Я.Практикума.
Программа начинается с бесплатной вводной части: можно изучить азы профессии, выполнить несколько домашних заданий на тренажере и понять, готовы ли вы двигаться в этом направлении дальше. Полный курс займет 8 насыщенных месяцев обучения.
Листайте дальше, чтобы перейти на сайт и записаться на бесплатную часть курса «Специалист по Data Science».