Rivalry2

HTML Diff

1 added 1 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-03-10

1 <ul><li><a>Определение</a></li>

2 <li><a>Немного терминологии</a></li>

3 <li><a>Что включает в себя аналитика</a></li>

4 <li><a>Направления работы: классификация специалистов</a></li>

5 <li><a>О знаниях и навыках для карьеры</a><ul><li><a>Hard Skills</a></li>

6 <li><a>Soft Skills</a></li>

7 <li><a>Что еще пригодится будущему "ученому": инструменты</a></li>

8 </ul></li>

9 <li><a>Чем занимается "ученый"</a></li>

10 <li><a>О машинном обучении</a></li>

11 <li><a>Как стать специалистом - об образовании</a></li>

12 </ul><p>Развитие информационных технологий привело к тому, что мир увидел совершенно новые профессии, а также уникальные сферы деятельности. Раньше аналитика применялась только в области продаж. Теперь соответствующий процесс пригодится для того, чтобы прогнозировать и оценивать данные. Причем повсеместно.</p>

13 <p>Современные разработчики, программисты и даже маркетологи часто слышат термин Data Science. Не совсем понятно, что это за научное направление. В данной статье будет рассказано о том, что собой представляет упомянутый научный блок, а также даны советы относительно развития в выбранной сфере деятельности.</p>

14 <h2>Определение</h2>

15 <p>Data Science - это наука о данных, а также их сбора и анализирования. Сфера, которая может охватить сбор огромных массивов данных с дальнейшим преобразованием оных в удобный для "рядового" пользователя вид.</p>

16 <p>Отличительной чертой соответствующей науки является то, что в процессе реализации под изучение попадают Big Data. Работа осуществляется с информацией как структурированного, так и неструктурированного типа.</p>

17 <p>Для того, чтобы успешно проводить анализ и строить на основании полученных результатов всевозможные гипотезы, требуется преобразовывать поступаемые материалы. Это делается при помощи:</p>

18 <ul><li>машинного обучения;</li>

19 <li>анализа вероятностей;</li>

20 <li>предиктивных моделей;</li>

21 <li>глубокого обучения;</li>

22 <li>нейронных сетей.</li>

23 </ul><p>Без алгоритмов математики и определенных навыков в области программирования добиться успехов в соответствующем направлении не представляется возможным.</p>

24 <p>Внимание: Data Science требует использования высокомощных машин и инструментов для обработки Больших Данных.</p>

25 <h2>Немного терминологии</h2>

26 <p>Первое, что должен знать каждый специалист, планирующий работать в сфере аналитики большого объема информации - это основную терминологию. Сюда относят:</p>

27 <ol><li>Искусственный интеллект - своеобразная процедура по обучению компьютеров и виртуальных машин "думать" за пользователя. За счет данного приема удается решать различные задачи автоматизировано, без вмешательства из вне.</li>

28 <li>Машинное обучение - создание различных инструментов, которые используются ради извлечения знаний из массивов данных.</li>

29 <li>Глубокое обучение - процесс создания нейронных сетей (многослойных) там, где машинное обучение не справляется. В ходе реализации происходит обеспечение скрытых слоев (более одного). За счет этого осуществляются необходимые математические вычисления.</li>

30 <li>Data Science - дословный перевод с иностранного звучит как "информационная наука". Это - понимание, анализ, придание смысла данным с последующим принятием решений по поставленным проблемам. Основная работа производится относительно Big Data.</li>

31 <li>Большие Данные - огромное количество разной информации, поступаемой на постоянной основе из всевозможных источников. Совокупность методов подхода к большим объемам материалов (преимущественно электронных). Отличительной чертой Big Data служит то, что все данные здесь будут неструктурированными.</li>

32 </ol><p>Спецификой выбранного направления служат системы и инструменты, которые могут выдерживать повышенную (очень высокую) нагрузку. В основном рассматриваемая "наука" требует использования огромного количества серверов, а также суперкомпьютеры.</p>

33 <h2>Что включает в себя аналитика</h2>

34 <p>Стать успешным Data Scientist способен каждый желающий. Главное - определиться с направлением деятельности (об этом чуть позже), а также понимать, чем предстоит заниматься в том или ином случае.</p>

35 <p>Специалист упомянутой области - это человек, который занимается аналитикой Больших Данных. Подобный процесс включает в себя:</p>

36 <ol><li>Сбор информации. Это - процесс поиска каналов, из которых будут поступать те или иные материалы. Также сюда относят способы получения сведений.</li>

37 <li>Проведение проверки. В результате придется отсеять "блоки", которые не оказывают никакого влияния на итоговые вычисления. То, что "отвлекает" специалиста.</li>

38 <li>Анализирование. Процесс изучения информации с последующим построением выводов и гипотез.</li>

39 <li>Визуализацию. Работнику предстоит не только изучить, структурировать и проанализировать данные, но и представить их в таком виде, чтобы "рядовой" пользователь мог с легкостью разобраться в оных.</li>

40 </ol><p>Теперь нужно всего лишь провести то или иное действие. Специалист на основе полученной информации после тщательного анализа принимает те или иные решения, а далее занимается их реализацией. Пример - изменение дизайна страниц социальной сети, если количество онлайн-пользователей по вечерам изменится в меньшую сторону.</p>

41 <h2>Направления работы: классификация специалистов</h2>

42 <p>Перед тем, как начать активное развитие в области Дата Science, найдите направление, которое будет максимально удовлетворять запросы к профессии. Существует классификация рассматриваемой сферы по различным параметрам.</p>

43 <p>Первый вариант - по уровню трансформации данных. Среди "ученых" по информации и работе с ней выделяют:</p>

44 <ol><li>Engineer. Несет ответственность за оптимизацию хранения имеющихся материалов.</li>

45 <li>Разработчиков баз данных. Это люди, которые отвечают за обеспечение работоспособности "хранилищ".</li>

46 <li>Архитекторов БД. Данная категория сотрудников практикуется в проектировании хранения информации.</li>

47 </ol><p>Также можно выделить классификацию кадров по уровню обработки материалов:</p>

48 <ol><li>Аналитики. Люди, занимающиеся метрикой, организацией наблюдений, проверок, экспериментов. Отвечают за прогнозирование возможных раскладов.</li>

49 <li>Data Scientists. Специалисты под таким "названием" разрабатывают продукты, основанные на проведенном анализе информации.</li>

50 <li>BI-специалисты. Это - визуализаторы. Работают со специализированными инструментами и дашбордами.</li>

51 <li>ML-инженеры. Кадры, которые создают и несут ответ за data-driven продукцию.</li>

52 </ol><p>Последняя категория вызывает больше всего вопросов. Она является наиболее перспективной и сложной. Специалист соответствующей категории занимается разработкой алгоритмов.</p>

53 <p>Таблица выше поможет понять, чем отличаются друг от друга Data Science специалисты. Все имеют определенные обязанности и сферы ответственности. Эта информация поможет определиться, какому направлению отдавать предпочтение в первую очередь.</p>

54 <h2>О знаниях и навыках для карьеры</h2>

55 - <p>Делать выбор в пользу того или иного направления науки об анализировании информации бывает непросто, �� охватывать сразу все сферы - бесполезно. Они слишком сложные для того, чтобы человек полноценно разобрался в оных одновременно.</p>

55 + <p>Делать выбор в пользу того или иного направления науки об анализировании информации бывает непросто, а охватывать сразу все сферы - бесполезно. Они слишком сложные для того, чтобы человек полноценно разобрался в оных одновременно.</p>

56 <p>Для того, чтобы будущий sciences специалист добился успехов в выбранной области, ему потребуется определенный спектр навыков и знаний.</p>

57 <h3>Hard Skills</h3>

58 <p>В качестве хард скиллов выделяют:</p>

59 <ul><li>умение находить, собирать, а также анализировать потребности заказчика;</li>

60 <li>способности преобразовывать, фильтровать и получать информацию;</li>

61 <li>интерпретацию материалов в понятной человеку форме;</li>

62 <li>способность делать логические выводы на основе предоставленных сведений;</li>

63 <li>разработку требований к программным решениям с последующим внедрением оных;</li>

64 <li>создание скетчев и прототипов;</li>

65 <li>знания основных математических методов;</li>

66 <li>умение находить практическое применение основам статистики.</li>

67 </ul><p>Также будущий "ученый" будет заниматься проведением A/B тестов. Если соответствующее занятие не по душе, стать грамотным дата-специалистом не получится.</p>

68 <h3>Soft Skills</h3>

69 <p>Data Science - направление, которое требует немало познаний и умений. Опыт здесь - немаловажный момент. Только набраться его без определенных soft skills будет крайне проблематично.</p>

70 <p>Для успешного карьерного роста рекомендуется обзавестись следующими софт-скиллами:</p>

71 <ul><li>абстрактное и логическое мышление;</li>

72 <li>навыки нахождения взаимосвязей;</li>

73 <li>грамотное построение гипотез/предположений;</li>

74 <li>разбор любой метрики и показателей;</li>

75 <li>усидчивость;</li>

76 <li>умения по работе в команде;</li>

77 <li>стрессоустойчивость;</li>

78 <li>выносливость;</li>

79 <li>развитый эмоциональный интеллект.</li>

80 </ul><p>Data Science - это наука, которая включает в себя разнообразные разделы IT, маркетинга, аналитики, информатики, математики, статистики, а также программирования. Именно поэтому работники подобной области высоко ценятся.</p>

81 <h3>Что еще пригодится будущему "ученому": инструменты</h3>

82 <p>У начинающих свой путь в мир Data Science возникает немало вопросов. Без программирования и IT-познаний добиться желаемого результата не получится. Возникает проблема - что конкретно изучать в первую очередь.</p>

83 <p>Каждый "ученый" должен знать язык программирования Python. Сюда также можно отнести SQL. В идеале научиться разбираться в Java и Scala. Освойте их при помощи самообразования или специализированных курсов. В результате получится создавать проекты на перечисленных языках.</p>

84 <p>Тогда, когда человек захотел отдать предпочтение изучению Data Science и стать хорошим сотрудником, ему дополнительно предстоит освоить следующие инструменты:</p>

85 <ul><li>СУБД;</li>

86 <li>SAS;</li>

87 <li>OLAP-инструментарий;</li>

88 <li>Knime;</li>

89 <li>Weka;</li>

90 <li>ELT-процессы;</li>

91 <li>паплайны;</li>

92 <li>облачные платформы;</li>

93 <li>технологии обработки больших "дат" (Hadoop, Kafka и так далее).</li>

94 </ul><p>Чем глубже будут познания науки о данных, тем проще становится обучение.</p>

95 <h2>Чем занимается "ученый"</h2>

96 <p>Перевести термин "Data Science" недостаточно для того, чтобы осознавать, чем конкретно занимается соответствующий "инженер". Современные компании предписывают таким работникам разные обязанности. Они варьируются в зависимости от сферы деятельности предприятия.</p>

97 <p>Вот примеры того, чем занимаются Дата-ученые:</p>

98 <ul><li>поиск аномалий (примеры - мошенничество в банковской деятельности, подделка документов);</li>

99 <li>анализ и составление прогнозов;</li>

100 <li>составление систем баллов и оценок;</li>

101 <li>разработка способов взаимодействия с клиентами.</li>

102 </ul><p>Для решения поставленной задачи в науке о данных алгоритм действий будет всегда примерно одинаковым. Об этом говорилось выше.</p>

103 <h2>О машинном обучении</h2>

104 <p>Знать перевод рассмотренного термина - это не все, что требуется для успешного начала работы в выбранном направлении. Пользователям предстоит освоить машинное обучение. За счет него компьютер переводит алгоритмы в состоянии автоматизации.</p>

105 <p>Чтобы освоить Data Science "с нуля", важно разбираться в следующих разделах машинного обучения:</p>

106 <ol><li>С учителем. Прогнозы составляются по заранее размеченным сведениям.</li>

107 <li>Без учителя. Материалы не имеют разметки. Результаты и способы обработки заранее не предопределены. Example - поиск аномальных (подозрительных) операций по банковским картам за определенный период (пример - в течение марта 2021 года).</li>

108 <li>С подкреплением. Здесь сведения тоже не имеют разметки. Но при подобных обстоятельствах каждое действие в нейросети получает стимул со значением "плюс" или "минус". Пример - обучение искусственного интеллекта онлайн-играм.</li>

109 </ol><p>Без навыков машинного обучения в Data Science делать нечего. Но разобраться в этой области не слишком трудно, если действовать постепенно.</p>

110 <h2>Как стать специалистом - об образовании</h2>

111 <p>Теперь понятно, что такое Data Science (перевод этого термина), а также чем занимается соответствующий работник. Но возникает вопрос о том, каким образом начать карьеру в этой области.</p>

112 <p>ВУЗы в России пока не предлагают подобный курс. Зато можно обучиться на IT-специалиста, а затем заняться самообразованием. Но лучшее решение - это специализированные курсы. Их организовывают образовательные центры.</p>

113 <p>Посещать лекции можно как дистанционно, так и очно. Срок обучения - от нескольких месяцев до года. В результате человек сможет изучить выбранное направление науке об анализировании сведений, а также подтвердит его сертификатом установленной формы.</p>

114 <p>Хотите стать профессионалом в области Data Science? Обратите внимание на специальную категорию курсов в Otus: <a>https://otus.ru/categories/data-science/</a>.</p>

115