Rivalry2

HTML Diff

0 added 0 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-03-10

1 <ul><li><a>Что это такое</a><ul><li><a>Отличие от бизнес-аналитики</a></li>

2 <li><a>Устройство науки</a></li>

3 <li><a>Инструменты для науки</a></li>

4 </ul></li>

5 <li><a>Data Scientist - это…</a><ul><li><a>Обязанности и области применения</a></li>

6 <li><a>Преимущества и недостатки</a></li>

7 </ul></li>

8 </ul><p>В современном мире очень много разнообразных IT-направлений и профессий. Некоторые из них существуют уже весьма продолжительное время - системные администраторы, специалисты по безопасности, разработчики. А какие-то профессии появились совсем недавно. Примером тому является Data Scientist.</p>

9 <p>Сегодня предстоит изучить данную специальность получше. Необходимо выяснить, чем занимается специалист по Data Science, какие у соответствующего направления есть преимущества и недостатки. А еще - как можно получить подходящее для продвижения по карьерной лестнице образование.</p>

10 <p>Дополнительно в статье рассказано о науке о данных. Эта информация поможет намного лучше погрузиться в упомянутую ранее профессию. Сведения, представленные ниже, рассчитаны на широкий круг лиц. Они помогут понять, стоит ли иметь дело с Data Science и развиваться в подобном направлении для дальнейшего построения карьеры.</p>

11 <h2>Что это такое</h2>

12 <p>Наука о данных (даталогия) - это некий набор дисциплин, технологий, а также методик анализа огромного информационного объема, генерируемого бизнесом и нон-профит-компаниями. Раздел информатики, изучающий проблемы анализа, обработки и представления данных в цифровой интерпретации.</p>

13 <p>Дата сайнс объединяет в себе методы по обработке данных в условиях огромных информационных объемов и высокого уровня параллелизма, а также статистические методы, концепции интеллектуального анализа данных и приложения искусственного интеллекта для дальнейшей информационной обработки. Рассматриваемая наука затрагивает методы проектирования и разработки баз данных.</p>

14 <p>Data Science - это не только академическая дисциплина, а еще и практическая межотраслевая сфера деятельности. Соответствующее направление укоренилось в мире с 2010-го года. Сейчас оно является одним из наиболее перспективных и высокооплачиваемых в IT-области.</p>

15 <p>Data Science простыми словами - это наука о данных. То, что изучает обработку информации, ее хранение и преобразования в глобальных объемах. Чем-то напоминает бизнес-аналитику, но не является ей.</p>

16 <h3>Отличие от бизнес-аналитики</h3>

17 <p>Науку о данных необходимо отличать от бизнес-аналитики. Соответствующие два направления схожи между собой. Здесь необходимо запомнить следующее:</p>

18 <ol><li>Специалисты по Data Science обрабатывают информацию для обнаружения связей и закономерностей. Результатом подобных операций становится формирование прогнозных моделей.</li>

19 <li>Аналитики данных (бизнес-аналитики) обрабатывают текущие результаты деятельности. Их основной задачей является оценка эффективности работы компании, ее отдельных подразделений, а также команды по реализации бизнес-проекта, иногда - отдельных работников.</li>

20 </ol><p>Data Science и бизнес-аналитика очень часто пересекаются и дополняют друг друга. Специалисты, которые обладают навыками в обоих направлениях, ценятся больше всего.</p>

21 <p>Еще один момент, на который необходимо обратить внимание - область профессиональной деятельности специалистов. В случае с "наукой о данных" она намного шире. Data Science может включать в себя фактически бизнес-аналитику в качестве одного из ключевых элементов.</p>

22 <h3>Устройство науки</h3>

23 <p>Изучаемое направление имеет особое устройство. За счет этого можно разбить весь рабочий день специалиста по работе с информацией, на несколько этапов:</p>

24 <ol><li>Сбор данных. Он включает в себя разнообразные процессы по сбору структурированных и неструктурированных данных из всех релевантных источников. Использовать для реализации поставленной задачи предстоит самые разные подручные инструменты - от ручного ввода и скрапинга веб-сайтов до сбора сведений из проприетарных систем.</li>

25 <li>Хранение информации. Data Science предусматривает не только информационный сбор, но и хранение полученных сведений. Специалисту придется искать методы и средства реализации соответствующей задачи. Данные должны храниться в таком виде, чтобы их было комфортно обрабатывать при помощи заранее подготовленных механизмов. Предстоит избавиться от дубликатов, отфильтровать лишнее и так далее.</li>

26 <li>Предобработка. На соответствующем этапе специалист по Data Science должен провести анализ связей между разнообразными кусками полученных ранее сведений, отследить паттерны и соответствия.</li>

27 <li>Обработка. На этапе обработки специалист по науке о данных должен подключить специальные инструменты: искусственный интеллект, модули машинного обучения, аналитические алгоритмы и так далее. Это необходимо для качественной обработки собранных материалов.</li>

28 <li>Коммуникация. Завершающий этап. Во время него сотрудник по Data Science оформляет найденную информацию в удобной форме: таблицами, списками, текстом, графиками. Он заранее подбирает оптимальный способ интерпретации.</li>

29 </ol><p>По представленному алгоритму устраивается как принцип работы специалиста по науке о данных, так и сама Data Science.</p>

30 <h3>Инструменты для науки</h3>

31 <p>При работе в выбранном направлении можно и нужно использовать самые разные инструменты. Data Science должен или уметь программировать и создавать приложения, или мастерски владеть IT-технологиями.</p>

32 <p>Хороший специалист по Data Science знает языки программирования. Наиболее востребованными среди них являются:</p>

33 <ol><li>R. Язык с открытым исходным кодом. Является программным окружением для создания статистических вычислений. Поддерживает огромное количество библиотек и инструментов фильтрации и обработки данных. Позволяет виртуализировать информацию, тренировать модели машинного обучения.</li>

34 <li>Python. Популярный объектно-ориентированный язык разработки общего назначения. Является универсальным инструментом разработчика. Применяется во всех IT-сферах, включая работу с искусственным интеллектом и обработку числовых значений.</li>

35 </ol><p>Дополнительно предстоит познакомиться с Apache Spark, Microsoft PowerBI и другими приложениями, помогающими взаимодействовать с большими информационными объемами.</p>

36 <p>Data Scientist - специалист, который занимается обработкой больших информационных объемов. Он хорошо разбирается в рассматриваемом направлении, умеет взаимодействовать с искусственным интеллектом и методами анализа, а также машинным обучением. Иногда в своей работе использует многоуровневые нейронные сети и методы традиционной математической статистики.</p>

37 <p>Простыми словами, на этого работника ложится вся ответственность задач, связанных со сбором и обработкой информации, а также выбор информационных источников и их корректная репрезентация.</p>

38 <h3>Обязанности и области применения</h3>

39 <p>Специалист по Data Science пригодится в самых разных отделах компании. Он будет отвечать за определенные задачи:</p>

40 <ol><li>Маркетинг. Здесь такой работник будет помогать анализировать информацию о картах лояльности, а также формировать общее понимание того, каким группам потенциальных клиентов и что конкретно нужно рекламировать.</li>

41 <li>Логистика. Логистам он помогает изучать информацию с GPS-трекеров для дальнейшей оптимизации маршрутов.</li>

42 <li>HR. HR-специалистам Data Scientist помогает прогнозировать скорое увольнение того или иного сотрудника. Делается это путем анализа активности каждого подчиненного в течение рабочего дня.</li>

43 <li>Продажи. Здесь рассматриваемый специалист помогает прогнозировать спрос на продукцию. Во внимание принимаются разнообразные факторы, включая сезонность.</li>

44 <li>Юриспруденция. Трудно поверить, но рассматриваемый работник пригодится даже юристам. Он помогает распознавать, что написано в документах. Для этого задействуются различные инновационные технологии вроде оптического распознавания текстов.</li>

45 <li>Производство. В соответствующей области наука о данных помогает прогнозировать сроки службы оборудования. В процессе анализа активно используются сведения, полученные с разнообразных датчиков.</li>

46 </ol><p>Data Scientist - это человек, который помогает разрабатывать стартапы. А именно - технологии, способствующие выводу продукта на новый уровень. Примером может стать TikTok. Он использует машинное обучение, чтобы рекомендовать контент своим посетителям.</p>

47 <p>Сейчас рассматриваемая сфера деятельности и соответствующие специалисты очень востребованы. В их должностные обязанности входят следующие задачи:</p>

48 <ul><li>пояснение требований к бизнес-задачам;</li>

49 <li>подготовка данных для решения разнообразных операций: выяснить, откуда их взять, как обработать;</li>

50 <li>анализ и структурирование информации;</li>

51 <li>построение модели машинного обучения для дальнейшего разрешения ситуации;</li>

52 <li>проверка правильности работы модели: внедрение на наборе пользователей или организация AB-тестирования.</li>

53 </ul><p>Зацикливание представленного списка допустимо. В этом случае возвращаться предстоит к пункту сбора информации или обучения модели. Это делается, если ранее разработанная концепция не работает.</p>

54 <h3>Преимущества и недостатки</h3>

55 <p>Специалист по Data Science - это относительно новая профессия. Она, как и все остальные, имеет как преимущества, так и недостатки.</p>

56 <p>К плюсам Data Science относят:</p>

57 <ol><li>Высокий уровень зарплат. У специалистов по науке о данных она будет почти самой высокой среди всех IT-специальностей.</li>

58 <li>Возможность оказания влияния на бизнес. Разработанные таким работником модели напрямую влияют на бизнес и ее выручку.</li>

59 <li>Востребованность на рынке труда. Рассматриваемый тип IT-специалистов обычно не имеет проблем с поиском работы. </li>

60 <li>Возможность удаленной работы и свободного графика. Такая практика наблюдается в IT все чаще. За счет нее сотрудники смогут управлять своим временем, грамотно распределять нагрузку, а также больше времени уделять собственным делам и семье.</li>

61 <li>Перспективность.</li>

62 <li>Возможность проявления креативности. Наука о данных только изначально кажется строго математической. На самом деле при сборе, хранении и обработке информации приветствуются креативные и нестандартные подходы. Самое время проявить себя!</li>

63 <li>Возможность самосовершенствоваться. Она тесно связана с развитием информационных технологий.</li>

64 </ol><p>Недостатки у рассматриваемой профессии тоже есть. К ним относят:</p>

65 <ol><li>Непредсказуемость результатов. Невозможно со 100 % уверенностью заявить, что та или иная модель будет работать.</li>

66 <li>Высокий уровень ответственности. Особенно в крупных компаниях.</li>

67 <li>Сидячая работа. Со временем у работника могут возникнуть проблемы со здоровьем, если он не будет следить за ним.</li>

68 <li>Необходимость все время развиваться. Это как плюс, так и минус. В науке о данных невозможно выучить все, что относится к соответствующему направлению. С развитием IT появляются новые инструменты и методы, которые придется изучать. Иначе специалист просто потеряет свою востребованность на рынке.</li>

69 </ol><p>Специалист по Data-Science (науке о данных) - это человек, который все время работает с огромными информационными объемами. Его заслуги в крупной компании индивидуально бывает весьма проблематично выделить. Поэтому нужно быть готовыми к тому, что вклад в развитие того или иного продукта будет оцениваться для всей команды аналитиков. Индивидуального признания в выбранном направлении добиться проблематично.</p>

70 <p>Что такое Data Science, понятно. Получить соответствующее образование можно в большинстве технических ВУЗов, а также путем самообучения. Но лучше всего отдать предпочтение дистанционным компьютерным курсам. Они рассчитаны на срок от пары месяцев до года и позволяют очень быстро освоить любое IT-направление.</p>

71 <p><em>Хотите освоить современную IT-специальность? Огромный выбор курсов по востребованным IT-направлениям есть в <a>Otus</a>!</em> </p>

72 <p>Также, возможно, вам будут интересны следующие курсы:</p>

73 <ul><li><a>Промышленный ML на больших данных</a></li>

74 <li><a>Data Warehouse Analyst</a></li>

75 <li><a>Data Engineer</a></li>

76 </ul>