Создаем свой шаблон для Joomla. Пошаговое руководство

Разработка #Шаблоны #HTML/CSS #Joomla! В этой статье пойдет речь о создании своего шаблона для Joomla 3.х с возможностью...

Введение в J2Store

Настройка магазина Переходим в J2Store, конфигурация. Здесь несколько вкладок. Основные настройки Обычно можно оставить все, как есть. Остановимся...

Какую CMS выбрать для простого сайта?

Разработка #WordPress #Bitrix #Drupal #Joomla! #OpenCart Для чего нужны CMS Система управления контентом, система управления содержимым, система управления...

Как публиковать новости через API в любом паблике. Пошаговая инструкция

Разработка #Telegram #ВКонтакте #JavaScript В этой статье я расскажу и покажу, как настроить автоматический постинг любой информации из...

Что такое дополненная реальность

Разработка #Google #Продажи #Технологии #Сервисы Выбирали когда-нибудь кроссовки или диван в интернете? Не очень удобно, верно? Было бы...

Лучшие хостинги серверов Minecraft

Мнение рынка #Хостинг #Игры #Подборка Реклама. ООО «ТаймВэб». erid: LjN8KWY7s Всегда хотели запустить собственный сервер игры, но не...

Плюсы и минусы Bootstrap

Разработка #Фреймворки #HTML/CSS Введение Bootstrap – один из самых популярных инструментов, который используется при создании сайтов и веб-приложений....

Создаем калькулятор-конвертер на базе React. Часть 6: Добавляем конвертер

Разработка #Фреймворки #JavaScript Продолжаем цикл по разработке калькулятора-конвертера. Большую часть нужных опций в калькулятор мы уже добавили, пришло...

Что такое Sass

Разработка #Обзор #HTML/CSS Sass – это своего рода расширение, созданное для упрощения каскадных таблиц стилей (CSS). Все те, кто начинает...

Плюсы и минусы покупки готовых шаблонов сайтов

А если у вас возник вопрос – так ли необходим адаптивный дизайн, нельзя ли обойтись обычной, традиционной версией...

О фреймворке Laravel и CMS на базе него

Laravel подойдет тем, кто хочет быстро и правильно создать надежный веб-проект. Релиз Laravel 1 состоялся не так давно...

Создание email рассылок на Joomla

Создание почтовых рассылок – это эффективный способ рекламы и привлечения внимания к своему сайту. Я уже рассказывала о...

Авторизация и аутентификация пользователя при помощи JWT. Часть 1: Что такое JWT и как его создать?

Разработка #Хостинг #Серверы #JavaScript #OpenSource #Безопасность Реклама. ООО «ТаймВэб». erid: LjN8KaXqo Что такое JWT? JWT или JSON Web...

Создаем калькулятор-конвертер на базе React. Часть 7: Drag & Drop

Разработка #Фреймворки #JavaScript На этом этапе добавим в наш калькулятор интерфейс для перетаскивания элементов с помощью мыши.  Предыдущий...

Как установить Git на Debian 10

Разработка #Серверы #OpenSource #Debian Система контроля версий (например, Git) позволяет регистрировать изменения в файлах, с которыми работают разработчики,...

Как работать с фоновыми рисунками в CSS

Разработка #Веб-дизайн #HTML/CSS Ни для кого не секрет, что картинки – это неотъемлемая часть любого сайта, будь то...

7 самых популярных фреймворков JavaScript

Разработка #Фреймворки #Обзор #JavaScript Статья посвящена самым популярным фреймворкам, библиотекам и инструментам JavaScript. Каждый из них может значительно облегчить...

Обзор BrainyCP

BrainyCP – это новая панель управления сервером, о которой вы, вероятно, не слышали до этого времени. В этой...

Как ускорить ответы клиентам с помощью чат-бота в VK. Пошаговая инструкция

Разработка #ВКонтакте #Боты #JavaScript Нередко бывает так, что в вашу группу во «Вконтакте» в один момент написали много...

Методология разработки Waterfall: как устроена каскадная модель

Разработка #Менеджмент #Разбор #Оптимизация Термином Waterfall (в переводе с английского «водопад») называют каскадную модель управления проектами, при которой происходит...

Чем занимается Data Scientist

С развитием IT-индустрии появились новые профессии и значительно преобразовались традиционные. Например, раньше аналитика ассоциировалась исключительно с продажами, теперь прогнозирование и оценка данных востребованы практически везде. Информации настолько много, что потребовалось создание отдельной научной дисциплины – Data Science.

Что такое наука о данных? Кто такой Data Scientist и как им стать?

История Data Science

Еще в середине двадцатого века был виден потенциал цифровых технологий: благодаря им удобно не только складировать информацию, но и качественно к ней обращаться. Знания, заложенные в цифру, легче обработать, проанализировать и передать в другие области науки. Поэтому в 1966 году появляется «Комитет по данным для науки и техники» (CODATA), который был призван дисциплинировать сбор, хранение, поиск и критическую оценку научных данных.

Несмотря на то, что Data Science – раздел информатики, изначально в основе лежали не компьютерные технологии, а методы сбора данных. Хотя ученые и пытались сделать упор на цифровые ресурсы, технические устройства и интерфейсные технологии оставляли желать лучшего. Научный мир понимал, что за Data Science будущее, но на тот момент ответвление не могло стать полноценным направлением науки.

В 1974 году выходит книга легендарного ученого-информатика Петера Наура, в которой он не просто употреблял термин «Data Science», но и давал точное объяснение науки: это изучение жизненного цикла цифровых данных – от преобразования информации в электронный вид до ее представления другим областям науки.

И популярность Data Science только росла. 80-90-е выделились огромными прорывами в области компьютерных комплектующих, интернет-технологий и программного обеспечения. Хранить данные в электронном виде стало не просто удобно, но и выгодно. Компании переходили на электронные базы и активно продвигали услуги через интернет.

В 1990 году понятие «Data Science» обретает второе дыхание. Технологии придуманы, данные выложены – а дальше что? Кто будет разгребать завалы информации? Должны появляться специалисты, умеющие создавать структуры и алгоритмы. Поэтому Комитет активно дорабатывал науку и выделял наилучшие методы обработки данных.

Наконец, в начале «нулевых» все научное общество признало Data Science отдельной наукой и назначило CODATA ее предводителем. С тех пор группа ученых каждые четыре года обновляет стандарты работы с данными.

Big Data

В начале 2010 появляется термин «Big Data», то есть «большие данные». Информации в сети стало настолько много, что огромные массивы знаний стали называть просто «Big». Однако чем больше данных, тем сложнее их обрабатывать и анализировать. К счастью, и инструментов разрабатывалось не меньше: это и языки программирования, и специальное ПО (как серверное, так и десктопное), и новые формулы вычислений, и искусственный интеллект.

Естественно, специалист обязан в них досконально разбираться. Если на заре становления Data Science скорее напоминала энтузиазм отдельных ученых, то сегодня это сложные познания, требующие глубокого понимания.

Итак, мы подобрались к Data Scientist. Кто он такой, чем занимается и кто может стать им?

Профессия Data Scientist

Интернет и базы данных – это большие объемы неструктурированной информации, «вываленной» в сеть. И каждая компания хочет выделить и оценить конкретные данные; например, институт эпидемиологии желает получить отчет о развитии конкретного вируса, маркетинговое агентство – вычислить современные тренды, а Министерство образования сопоставить успеваемость в прошлом и текущем десятилетии.

Получается, перед Data Scientist ставится задача собрать и проанализировать информацию, а в некоторых случаях дать прогноз. Естественно, без компьютерных технологий структурировать массивы данных не получится. Но не думайте, что Data Scientist просто ищет информацию и складывает ее в правильной последовательности.

Современная наука о данных работает с алгоритмами, заменяющими людей, чат-ботами, искусственным интеллектом и так далее. Дата-сайентист должен обладать навыками программирования, так как он сам пишет нужные алгоритмы.

Не стоит путать дата-ученого с бизнес-аналитиком; последний чаще опирается на коммерческие цели, а не на техническую часть. Простой пример: интернет-магазин желает улучшить свой сервис. Для оценки продаж, лояльности покупателей и конкурентов руководитель приглашает бизнес-аналитика, который советует нарастить производство, снизить цены или поменять подход по продвижению услуг. А Data Scientist составит список технических огрехов и способов их устранить; помимо теории, он на практике способен изменить алгоритмы оформления заказа или переписать чат-бота.

Data Scientist востребован везде, где есть данные, подверженные структуризации и алгоритмизации:

  • Бизнес. Например, специалист может написать алгоритм, упрощающий сбор статистических данных.
  • Банковские системы. Выдача онлайн-кредитов, оформление заявок на вклады и прочие банковские услуги регулируются алгоритмами, написанными дата-сайентистом.
  • Транспорт. Построение оптимального маршрута, написание алгоритма выявления пробок.
  • IT. Боты, поисковые системы, искусственный интеллект.
  • Промышленность. Прогнозирование сбоев в работе или нехватки сырья.
  • Медицина. Современные медицинские приборы предполагают автоматические диагнозы на основе симптомов. Алгоритмы анализа помогают врачам индивидуально работать с пациентами и назначать наиболее эффективное лечение.
  • Другие области науки. Генетика и биоинженерия не обходятся без Data Science.

Областей применения Data Science очень много, поэтому профессия крайне востребована. Если до сих пор не совсем понятно, чем занимается Data Scientist, то вот базовая последовательность его действий при получении конкретной задачи:

  1. Получение технического задания от заказчика.
  2. Специалист оценивает задачу и пробует выполнить заказ методом машинного обучения.
  3. Дата-сайентист ищет дополнительные данные и критерии оценки, так как главное – эффективность модели.
  4. После этого он приступает к программированию и тренировке алгоритма.
  5. Когда модель будет готова, он испытывает ее на предмет выполнения задачи; подключаются другие специалисты, например риск-менеджеры.
  6. Если все работает как нужно, алгоритм внедряется в производство.
  7. После введения модели в эксплуатацию Data Scientist следит за процессами, по необходимости дорабатывая или улучшая алгоритм.

На данный момент это одна из самых высокооплачиваемых и перспективных вакансий в мире. В России Data Scientist уровня senior зарабатывает до 300 000 тыс. в месяц.

Как стать дата-сайентистом

Стать специалистом непросто. Если вы явный гуманитарий, будет еще сложнее. Но упорство и усидчивость способны преодолеть любые преграды.

Для начала выучите основы математики. Вы должны знать такие понятия, как дифференциал, определитель матрицы и производная. Придется потратить достаточно времени на теорию и заучивание формул, однако главная цель не зазубрить информацию, а научиться свободно в ней ориентироваться.

Требуются познания и в области статистики. В нее включается как теория, так и практика (в том числе программное обеспечение).

И наконец – Python и машинное обучение. Этот язык программирования способен освоить даже новичок, так как он отличается от того же C++ более простым синтаксисом. Однако основы машинного обучения могут занять больше времени. Дата-сайентист должен не просто знать теорию, но и уметь применять знания на практике.

Конечно, перечисленные выше требования всего лишь тезисы. Профессия очень разносторонняя и требует специализированных навыков. И все же результат стоит усилий: зарплаты постоянно растут, а «титул» Data Scientist дает сразу +100 к уважению в обществе.

Массивы информации постоянно растут, поэтому профессия крайне востребована. Если вы всерьез решите окунуться в мир данных и искусственного интеллекта – добро пожаловать в Data Science! 

Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии
guest