Наука про дані: хто такі Data science в IT
Сфера застосування Data Science широка, а вимог до фахівців у цьому напрямку IT багато. Головна — постійно вчитися.
Детальніше про це на ІT Future Conf 2024 розповів Mentor в IT SoftServe IT Academy Андрій Коркуна.
Що таке Data science
Data Science — це міждисциплінарна галузь, яка об’єднує в собі методи статистики, машинного навчання, інформатики та математики. Data Scientist використовує ці методи для збору, обробки, аналізу та інтерпретації даних.
«Загалом це перехрестя трьох напрямків — аналіз клієнта, комп'ютерні науки та математики», - розповідає Андрій.
Навички Data scientist
- Статистика та математика:
- розуміння основ статистики для правильної інтерпретації даних;
- застосування математичних моделей для виявлення закономірностей.
- Програмування:
- володіння мовами програмування, особливо Python і R, для ефективної обробки даних;
- здатність до автоматизації процесів аналізу.
- Машинне навчання:
- знання принципів і застосування алгоритмів машинного навчання;
- вміння розробляти предиктивні моделі на основі даних.
- Бази даних і SQL:
- робота з різними базами даних;
- знання SQL для ефективного вилучення та обробки даних.
- Великі дані та хмарні технології:
- робота з інструментами для обробки великих обсягів даних, такими як Apache Hadoop і Spark.
- знання хмарних платформ, таких як AWS, Azure або Google Cloud.
«Якщо спочатку цим фахівцям було достатньо аналізувати дані, то зараз все набагато цікавіше. З появою штучного інтелекту ми маємо вміти працювати з ML (інженер машинного навчання — Ред.), генеруванням зображень тощо. Фактично, ми маємо розуміти, що хоче клієнт, і що треба запрограмувати».
Сфера застосування Data Science
- Бізнес: прогнозування продажів, оптимізація маркетингових кампаній, персоналізація обслуговування клієнтів.
- Держава: аналіз даних про злочинність, охорону здоров’я, освіту.
- Наука: дослідження геному людини, аналіз медичних даних, вивчення поведінки тварин.
- Освіта: розробка адаптивних навчальних курсів, персоналізація рекомендацій.
«Якщо ви йдете в IT-сферу, у вас завжди будуть дві речі: ви завжди будете вчитися і ви завжди будете слідкувати за оновленнями. Кожного разу з'являється щось нове», — наголошує ментор.
Як стати Data Scientist
Щоб стати на шлях Data Scientist, необхідно володіти не тільки математикою, а й програмуванням, принципами машинного навчання і розумінням галузей, де ці знання будуть застосовуватися. Для тих, хто з гуманітарного поля, освоєння цієї професії може становити певні труднощі, адже для успішної роботи в галузі Data Science потрібна сильна математична і програмна освіта.
Основні галузі знань, необхідних для цієї професії, включають в себе теорію ймовірностей, статистику і дискретну математику. Знання математики також є важливим елементом у машинному навчанні, де широко використовується лінійна алгебра.
Самоосвіта також відіграє ключову роль у становленні Data Scientist. Після формальної освіти важливо постійно розширювати свої знання і стежити за новими тенденціями в галузі.
Раніше ІА Дивись.info розповідала про Стан IT-ринку в Україні та найпопулярніші напрямки, розповсюджені міфи в роботі IT, а також — про UI/UX.
Матеріали у рубриці «Погляди» є відображенням виключно точки зору автора, яка може бути як об'єктивною, так і суб'єктивною. Редакція може не поділяти думок і поглядів, викладених тут та не несе відповідальності за достовірність й тлумачення викладеної інформації, натомість виступає виключно платформою для розміщення матеріалу.
