Наука про дані: хто такі Data science в IT

ілюстративне фото/sarasch.com

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

  1. Статистика та математика:
  • розуміння основ статистики для правильної інтерпретації даних;
  • застосування математичних моделей для виявлення закономірностей.
  1. Програмування:
  • володіння мовами програмування, особливо Python і R, для ефективної обробки даних;
  • здатність до автоматизації процесів аналізу.
  1. Машинне навчання:
  • знання принципів і застосування алгоритмів машинного навчання;
  • вміння розробляти предиктивні моделі на основі даних.
  1. Бази даних і SQL:
  • робота з різними базами даних;
  • знання SQL для ефективного вилучення та обробки даних.
  1. 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.

ілюстративне фото/Getty Images

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.

Якщо ви знайшли помилку, будь ласка, виділіть фрагмент тексту та натисніть Ctrl+Enter.

Якщо ви знайшли помилку, будь ласка, виділіть фрагмент тексту та натисніть Ctrl+Enter.

Реклама
Новини від партнерів

Повідомити про помилку

Текст, який буде надіслано нашим редакторам: