Data Science
Data science – современная дисциплина для работы с информацией. Она позволяет получать нужные данные для их дальнейшего анализа, обработки и использования в конкретных целях.
Задача специалиста – тщательная обработка массивов данных и получение прогнозируемого результата. Итогом исследования становится модель, которая и является алгоритмом для дальнейших действий в решении поставленной задачи.
Основные принципы
Data science базируется на математике. Для работы с данными используются преимущественно методы линейной алгебры, статистики, оптимизации.
Порядок работы Data science состоит из 5 основных этапов:
- Сбор данных. Определяется цель сбора, необходимый объем данных и методы, которыми информация будет получена.
- Подготовка. Формирование актуальной базы данных, ее валидация.
- Обработка. Разделение информации, определение методов, которые будут использованы в работе под конкретную задачу.
- Анализ. Обработка Data science проекта – анализ, прогнозирование на базе полученных данных. Для каждого конкретного исследования создается Data science проект. Он обязательно включает несколько этапов: гипотеза, план эксперимента, оценка пригодности результатов для решения конкретной задачи.
- Коммуникация. Презентация данных в виде отчетов, на основании которых строятся предложения по решению конкретной задачи.
В любой проект закладывается шанс на погрешность или исключение.
Сфера применения
Data science активно применяется в коммерческих и некоммерческих организациях, а также для частного использования. Чаще всего дисциплина используется в следующих случаях:
- Прогнозирование спроса. На базе данных о продажах прошлых периодов можно прогнозировать будущий спрос. Определяются закономерности, которые позволяют оперативно спланировать и перестроить бизнес-процессы.
- Рекомендации. Интернет-сервисы используют Data science для формирования предложений на основе предпочтений пользователей, например, музыка, видео, покупки в интернет-магазинах и т. д.
- Ценообразование. Компании интернет-торговли имеют данные о продажах прошлого периода. Эта информация позволяет проанализировать цены и сформировать оптимальное предложение.
Объемы данных растут регулярно. В связи с этим технологии Data science также оперативно развиваются предоставляя большие возможности получения и обработки данных в различных сферах.