Наука о данных: что это и как это работает?

Name: Наука о данных: что это и как это работает?
Item: Наука о данных: что это и как это работает?
Author: nomid

Golosinfo Бизнес

06.08.2020 в 13:29

652

Обновлено: 06.08.2020

Наука о данных: что это и как это работает?

Иллюстрация / Фото: из открытых источников

Data Science — это непростая профессия на пересечении разных специальностей. Подробности читайте в статье.

Machine Learning, Data Science, нейросети — это будущее айти-мира, уверенно становящееся реальностью. Уже сейчас машина может распознавать объекты на фото и видео, понимать, переводить и даже генерировать текст, создавать изображения и выполнять другие задачи, которые до сих пор казались невозможными без человеческого участия. Вы не раз сталкивались с результатами применения науки о данных: автоподбор приложений, создание персонализированных плейлистов, личных кино-ТОПов. И это только начало.

Data Science — с чего начать?

Прежде нужно определиться, насколько актуальным и эффективным будет обучение. Новичку предстоит овладеть большим объемом информации, причем из разных направлений. Поэтому лучше, если есть возможность сразу заручиться поддержкой профессионалов.

Логичнее всего начать обучение с записи на Data Science курс. Программа компьютерной школы Hillel позволит быстро и эффективно освоить главные технологии и инструменты для работы исследователем данных. Курсы дата сайнс позволяют сразу ознакомиться с особенностями специальности, определить, из каких важных компонентов она состоит, уловить суть и увидеть картину целиком.

Важно не распыляться. Data Science курсы для начинающих предполагают постепенное овладение всеми направлениями знаний, необходимыми для работы. Это не только наука о Big Data, но также основы машинного обучения, математика и многое другое. Подробнее об этом далее.

Компетентность исследователя данных: необходимые знания для Data Scientist

Исследователь анализирует Big Data, чтобы сформировать достоверные прогнозы. Итогом его работы является программа-алгоритм, которая выдает наилучший результат для поставленной задачи. По такому принципу работают знакомые вам чат-боты, голосовые помощники, сервисы с персонализированными рекомендациями, списки возможных друзей в соцсетях и пр.

Чтобы писать такие алгоритмы, исследователь данных должен знать следующее:

матстатистику;
матанализ;
машинное обучение;
экономику;
программные алгоритмы;
языки, такие как Python и Java.

Все это входит в курс по машинному обучению школы Hillel. Поэтому такой старт самый эффективный.

Data Science — это непростая профессия на пересечении разных специальностей. Такая междисциплинарность сегодня характерна для ряда актуальных айти-направлений. Например, основы DevOps также предполагают изучение разных компьютерных и не только направлений.

Наконец, исследователь данных должен уметь взаимодействовать с другими специалистами. В работе могут понадобиться консультации экономистов, разработчиков, ученых и так далее. Все зависит от того, в какой сфере работает дата-сайентист.

По материалам: https://ithillel.ua/.