Что такое Data Science? Объясняем простыми словами
Наука о данных (Data Science) включает в себя все инструменты, методы и технологии, помогающие нам обрабатывать данные и использовать их для нашего блага. Это междисциплинарная смесь статистических выводов, анализа данных, разработки алгоритмов и технологий для решения аналитически сложных задач.
Освойте профессию «Data Scientist» на курсе с МГУ
Data Scientist с нуля до PRO
Освойте профессию Data Scientist с нуля до уровня PRO на углубленном курсе совместно с академиком РАН из МГУ. Изучите продвинутую математику с азов, получите реальный опыт на практических проектах и начните работать удаленно из любой точки мира.
25 месяцев
Data Scientist с нуля до PRO
Создавайте ML-модели и работайте с нейронными сетями
6 224 ₽/мес 11 317 ₽/мес
- Организация данных — хранение и форматирование. Также сюда входят практики управления данными (Data Management).
- Агрегация данных — объединение исходных данных в новое представление и/или пакет.
- Доставка данных — обеспечение доступа к массивам агрегированных данных.
Наука о данных — обширная и субъективная тема для обсуждения, которую практически невозможно уместить в одну статью. Сама по себе Data Science не самостоятельная наука, а скорее сочетание нескольких смежных дисциплин: математики и статистики, программирования, бизнес-аналитики и стратегического планирования.
На диаграмме Венна, показано, как все дисциплины сочетаются и работают вместе.
Big Data
Big Data — это различные инструменты, подходы и методы обработки как структурированных, так и неструктурированных данных, которые позволяют использовать эти данные для решения конкретных задач и достижения целей.
Используя анализ Big Data, розничные продавцы смогут заранее узнать, какие продукты будут хорошо продаваться, телекоммуникационные компании смогут предсказать, захочет ли клиент сменить оператора и когда это произойдёт, а страховые компании смогут оценить, насколько безопасно их клиенты управляют автомобилем. Среди прочего, анализ Big Data позволяет нам лучше понимать и прогнозировать эпидемии болезней и находить самые эффективные способы лечения.
Машинное Обучение
Цитируя Тома Митчела: Машинное обучения изучает вопрос создания программ, способных улучшаться в процессе обучения.
Машинное Обучение носит междисциплинарный характер и использует, среди прочего, методы из области информатики, статистики и искусственного интеллекта.
Основной областью исследований в Машинном Обучении являются алгоритмы, которые способны обучаться и запоминать и могут применяться в различных областях науки и бизнеса.
Data Mining (Сбор и интеллектуальный анализ данных)
Файяд, Пятецкий-Шапиро и Смайт дают следующее определение Data Mining:
«Применение специальных алгоритмов для извлечения шаблонов из данных. В интеллектуальном анализе данных акцент делается на применение алгоритмов, а не на сами алгоритмы.»
Мы можем определить взаимосвязь машинного обучения и Data Mining следующим образом: интеллектуальный анализ данных — это процесс, в ходе которого алгоритмы МО используются в качестве инструментов для извлечения потенциально ценных шаблонов, содержащихся в наборах данных.
Станьте дата-сайентистом на курсе с МГУ и решайте амбициозные задачи с помощью нейросетей
Deep Learning
Deep Learning — относительно новый термин, однако существовавший ещё до резкого роста повышения внимания к науке о данных.
Deep Learning — это процесс применения технологий глубоких нейронных сетей — архитектур нейронных сетей с несколькими скрытыми уровнями — для решения поставленных задач.
По сути это Data Mining, в котором используются архитектуры глубоких нейронных сетей — особого типа алгоритмов машинного обучения.
Читайте также 8 причин стать дата-сайентистом в 2023 году
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект — научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными.
Исследования, связанные с ИИ, высокотехнологичны и узкоспециализированны. Одной из ключевых задач искусственного интеллекта является программирование компьютеров, которые демонстрируют такие способности, как понимание, рассуждение, решение проблем, восприятие, обучение, планирование и т. д. Основные составляющие ИИ — машинное обучение, инженерия знаний (knowledge engineering) и робототехника.
Принимая во внимание перечисленные научные области, концепции, и инструменты, мы можем без труда заключить: Data Science — это наше будущее, причем ближайшее.
Самообучение в Data science, с нуля до Senior за два года
Хочу поделиться методами освоения Data science с нуля человеком из другой ИТ специальности. Цель: дать понять, подходит ли Вам эта специальность в принципе, и рассказать про эффективные подходы к самообучению, которые мне помогли (отдельно планирую потом детальные статьи по отдельным темам).
Отличные материалы уже существуют по большинству конкретных тем, я сам по ним учился.
Думаю, многим будут полезны «мета» материалы о том, как выбирать курсы и статьи, по которым учиться. Например, я пересмотрел десятки статей и книг, пробовал много разных он-лайн курсов, но полезной оказалась лишь малая часть всего доступного. Надеюсь, что смогу серьезно сэкономить вам время и помочь достигнуть большего, показав более эффективный путь самообучения.
И важно сказать сразу: я верю, что любой человек с аналитическими способностями и структурным мышлением может стать специалистом по машинному обучению/data science. Еще 4 года назад я сомневался, потеряв веру в свои математические способности из-за преподавателей университета. Теперь верю: основы машинного обучения и минимально необходимую математику сможет выучить любой сильно замотивированный человек.
- Когда я понял, что скоро мне стукнет 30 лет, решил уйти в другую сферу и переехать из РФ. В своей сфере (1С) я был карьерно успешен, но стало ясно, что дальнейший рост очень затруднителен и требует выполнять работу, которая мне неинтересна и почти противна.
- Через полгода перебора вариантов решил, что Data science мне интереснее всего.
- Ещё через год имел достаточную квалификацию и прошёл собеседование на работу в Чехии (оговорка: у меня еще до этого было неплохое знание английского).
- Ещё через год стал Senior Data scientist в Vodafone (мой LinkedIn).
Цель — учиться эффективнее и бесплатно
Мне помогло то, что до этого я сформировал привычки к самообразованию, а экономность не позволила мне пойти по самому простому пути: найти онлайн курс с именитыми преподами, заплатить им много денег и довериться, что они всему научат лучше всего. В итоге я перебирал много бесплатно доступных книг и курсов (книги часто были найдены на b-ok.org). Из всех курсов и книг отбирал самые лучшие, забрасывая то, что казалось слишком теоретизированными или плохо структурированным.
На основе этих десятков книг и курсов я и сформировал то мнение, которым хочу поделить. Вероятно, существует еще более эффективный и быстрый способ научится этому всему. То, как учился я, было всего-лишь быстрее большинства платных программ, которые я видел, и заодно бесплатным (на многие лучшие англоязычные курсы всегда можно записаться бесплатно; покупал я только книги русских авторов и пару книг, которые иначе не смог найти).
Сначала надо понять, что такое Data science/машинное обучение и подойдет ли оно вам
Потому что если это просто модное слово и вы хотите получать много денег или работать в Гугл, то легче заработать на позиции маркетолога или веб-аналитика, и это тоже достаточно аналитичная работа.
Возможно, вы технарь-интроверт, желающий делать что-то своими руками и не желающий много общаться с другими людьми или вникать в бизнес (потому что DS очень прикладная штука, требующая погруженная в предметную область). Тогда есть варианты: или «просто программирование» вам будет интереснее (Не хочется разрабатывать сайты? — Нужны разработчики бэкенд приложений и дата-инженеры, в больших количествах), или если всё-таки хочется заниматься машинным обучением, то изучать все методы data science и знать их лучше всех, чтобы пойти сразу в более крупную компанию, где достаточно чисто-технических задач.
Если вы человек творческий, возможно, разработка интерфейсов (фронтенд, мобильные приложения) вам подойдёт больше.
Если вы от природы аналитик и любите разбираться в данных, но программирование вас не заинтересует, а на изучение всей математики вам не хватает времени, стоит выбрать тот же самый учебный путь! Просто сделать акцент на менее математических задачах, и не лезть в программироване сложных систем. Аналитики, знающие основы data science, тоже нужны в компаниях.
Важно, чтобы работа зажигала. Без искреннего интереса «грызть» Data science будет тяжело, потому что надо разобраться в куче нюансов, особенно если у вас нет за плечами хороших знаний в статистике, линейной алгебре и мат.анализе.
Как понять, будет ли вам интересно заниматься именно data science?
Лучший способ — прочитать что-то лёгкое, но дающее представление о широтие используемых методов.
Мне кажется, что идеально эту роль выполняет книга Datasmart (выше писал сайт, на котором я нашёл её бесплатно). На русский она тоже переведена: «Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel, Джон Форман». Хотя, если вы хотите работать в data science, знание английского необходимо (технический английский выучить намного легче разговорного, и это будет очень полезно для любой работы в ИТ).
Эта книга показывет многие из технических методов Data science на уровне интуиции и даёт сразу достаточно детальное представление о решаемых задачах и где в бизнесе можно применить данные модели.
Если эта книга не вызовет интерес разобраться во всех указанных алгоритмах детальнее, вероятно, работа в data science не для вас.
Если книга интересн вызовет, но вам также хочется больше программировать, скорее всего, вам интересно будет стать machine learning engineer. Разница между data scientist и machine learning engineer в том, что первый должен общаться с людьми и понимать, какую задачу имеет смысл решать, а второй должен уметь состыковать программы с «искусственным интеллектом» с другими ИТ системами, мобильными телефонами или требованиями обрабатывать огромные объемы данных.
Кстати, подобная книга для тех, кто хочет понять стоит ли ему заниматься визуализацией данных (PowerBI, Tableau и т.п.) — «Storytelling with data». Если эта книга тоже вдохновила, вместе с предыдущей, вероятно вы data scientist, способный выполнять и роль аналитика. Если же заниматься объяснением данных вам неинтересно, вам стоит нацелеваться на позицию machine learning engineer или подумать, не легче ли быть «обычным» программистом.
Что учить
Если вы решили, что готовы «грызть гранит науки», то в образовании специалиста data science есть два кита:
- Непосредственные методы Data science, которые стоят на трёх математических черепахах: теории вероятностей и статистике, линейной алгебре и основах мат.анализа (только основах, там требуется минимум сверх школьного курса «алегбра и начало анализа»). Кстати, вся эта математика далеко не так сложна. Проблема в том, что её плохо и неинтересно объясняют во многих вузах. Позже поделюсь советами, как её можно легче освоить.
- Программирование на Python (+SQL и подобные), которое позволит применить все изученные методы с помощью логичных и простых в своей сути библиотек готовых функций. Каждый data scientist немного программист. При этом именно python является стандартом де-факто для нашей сферы. Вероятно, этот язык занял своё положение благодаря тому, что он очень простой и логичный. Если вы программировали на чём угодно, и слова «цикл» или «if-then-else» вас не пугают, то вам не будет очень сложно освоить Пайтон. Если вы никогда не программировали, но считаете, что структурное и математическое мышление — ваш конёк, с программированием у вас не будет проблем. Даже если вы «конченный гуманитарий», освоить Python значительно легче, чем выучить многие иностранные языки (но, внимание! для людей без предыдущего опыта программирования обучаться ему эффективнее по-другому, не так, как для тех, кто уже имеет опыт программирования)
Даже примерный учебный план для изучения методов Data science требует отдельного поста. Ниже напишу чуть подробнее про Python и SQL
Английский необходим!
Как минимум, технический английский, на уровне чтения документации и профессиональных книг, — абсолютная необходимость. В этой сфере особенно: всё слишком быстро меняется. На русский язык все важные книги просто не будут успевать переводить, а многие критически важные библиотеки — даже и не будут пытаться. Поэтому, пока вы не способны читать упомянутые книги в оригинале, у вас вряд ли получится эффективно изучать data science. Хорошая новость: техническая терминология намного уже нормального разговорного языка и слэнга. Поэтому выучить английский на необходимом уровне не так уж и сложно. К тому же, знания языка могут пригодиться во многих других сферах, и даже в отпуске.
Принципы эффективного обучения
- Эффективный учебный план. Хороший план позволяет вам учить вещи в таком порядке, чтобы каждая новая вещь базировалась на уже полученных знаниях. И, в идеале, он идёт по спирали, постепенно углубляя знания во всех аспектах. Потому что учить теоретически математику, без интересных примеров применения — неэффективно. Именно это является одной из проблем плохого усваивания материалов в школе и институте. Учебный план — это именно та вещь, которую без опыта составить труднее всего. И именно с этим я стараюсь помочь.
- Следует концентрироваться на понимании главных принципов — это легче, чем запоминать отдельные детали (они часто оказываются не нужны). Особенно важно это становится, когда вы учите язык программирования, тем более свой первый: не стоит зубрить правильное написание команд («синтаксис») или заучивать API библиотек. Это вторая вещь, с которой я хочу помочь — разобраться, что важно, а на что не следует тратить много времени.
Программирование: что и как учить?
Что такое SQL и зачем его учить?
SQL является стандартом для получения данных в нужном виде из разных баз данных. Это тоже своеобразный язык программирования, который дополнительно к своему основному языку используют многие программисты. Большинство самых разных баз данных использует один и тот же язык с относительно небольшими вариациями.
SQL простой, потому что он «декларативный»: нужно точно описать «запрос» как должен выглядеть финальный результат, и всё! — база данных сама покажет вам данные в нужной форме. В обычных «императивных» языках программирования нужно описывать шаги, как вы хотите чтобы компьютер выполнил вашу инструкцию. C SQL намного легче, потому что достаточно только точно понять что вы хотите получить на выходе.
Сам язык программирования — это ограниченный набор команд.
Когда вы будете работать с данными — даже аналитиком, даже необязательно со знанием data science, — самой первой задачей всегда будет получить данные из базы данных. Поэтому SQL надо знать всем. Даже веб-аналитики и маркетологи зачастую его используют.
Как учить SQL:
Наберите в Гугле «sql tutorial» и начните учиться по первой же ссылке. Если она вдруг окажется платной, выберете другую. По SQL полно качественных бесплатных курсов.
На русском языке тоже полно курсов. Выбирайте бесплатные.
Главное — выбирайте курсы, в которых вы можете сразу начать прямо в браузере пробовать писать простейшие запросы к данным. Только так, тренируясь на разных примерах, действительно можно выучить SQL.
На изучение достаточно всего лишь от 10 часов (общее понимание), до 20 часов (уверенное владение большей частью всего необходимого).
Почему именно Python?
В первую очередь, зачем учить Python. Возможно, вы слышали что R (другой популярный язык программирования) тоже умеет очень многое, и это действительно так. Но Python намного универсальнее. Мало сфер и мест работы, где Python вам не сможет заменить R, но в большинстве компаний, где Data Science можно делать с помощью Python, у вас возникнут проблемы при попытке использования R. Поэтому — точно учите Python. Если вы где-то услышите другое мнение, скорее всего, оно устарело на несколько лет (в 2015г было совершенно неясно какой язык перспективнее, но сейчас это уже очевидно).
У всех других языков программирования какие-либо специализированные библиотеки для машинного обучения есть только в зачаточном состоянии.
Как учить Python
Прочитать основы и пройти все упражнения с этого сайта можно за 5-40 часов, в зависимости от вашего предыдущего опыта.
После этого варианты (все эти книги есть и на русском):
- Learning Python, by Mark Lutz (5 издание). Существует и на русском. Есть много книг, которые сразу обучают использованию языка в практических задачах, но не дают полного представления о детальных возможностях языка. Эта книга, наоборот, разбирает Python досконально. Поэтому по началу её чтение будет идти медленнее, чем аналоги. Но зато, прочтя её, вы будете способны разобраться во всём. Я прочёл её почти целиком в поездах в метро за месяц. А потом сразу был готов писать целые программы, потому что самые основы были заложены в pythontutor.ru, а эта книга детально разжевывает всё. В качестве практики берите, что угодно, когда дочитаете эту книгу до 32 главы, и решайте реальные примеры (кстати, главы 21-31 не надо стараться с первого раза запоминать детально. Просто пробежите глазами, чтобы вы понимали что вообще Python умеет). Не надо эту книгу (и никакую другую) стараться вызубрить и запомнить все детали сразу. Просто позже держите её под рукой и обращайтесь к ней при необходимости. Прочитав эту книгу, и придя на первую работу с кучей опытных коллег, я обнаружил, что некоторые вещи знаю лучше них.
- Python Crash Course, by Eric Matthes Эта книга проще написана и отсеивает те вещи, которые всё-таки реже используются. Если вы не претендуете быстрее стать высоко-классным знатоком Python — её будет достаточно.
- Automate the Boring Stuff with Python Книга хороша примерами того, что можно делать с помощью Python. Рекомендую просмотреть их все, т.к. они уже похожи на реальные задачи, с которыми приходится сталкиваться на практике, в том числе специалисту по анализу данных.
Какие трудозатраты?
Путь с нуля до уровня владения Python, на котором я что-то уже мог, занял порядка 100ч. Через 200ч я уже чувствовал себя уверенно и мог работать над проектом вместе с коллегами.
(есть бесплатные программы — трекеры времени, некоторым это помогает для самоконтроля)
Следующие статьи по данной теме
Стоит ли смотреть в сторону дата сайенс? — показывает альтернативные специализации, куда можно и, вероятно, стоит целиться, если вы планируете начать путь в дата сайенс без знаний математики и опыта в программировании.
Для желающих могу выступить в роли ментора
Если после прочтения всех моих статей у вас остались вопросы, т.к. ваша ситуация специфична — могу помочь вам индивидуально. Пишите:
self.development.mentor в домене gmail.com, Олег
Что такое наука об изучении данных?
В большинстве организаций контроль над процессами Data Science обычно осуществляют руководители трех специальностей:
Бизнес-менеджеры: совместно с группой по изучению данных определяют задачу и разрабатывают стратегию анализа. Бизнес-руководитель может являться руководителем отдела (например, маркетингового, коммерческого или финансового) и возглавлять группу Data Science. Он координирует работу над проектом совместно с главой группы Data Science и ИТ-руководителем.
ИТ-менеджеры:ИТ-руководитель несет ответственность за инфраструктуру и архитектуру для выполнения операций по изучению данных. Он осуществляет постоянный мониторинг операций и ресурсов для обеспечения эффективности и безопасности. ИТ-руководитель также может нести ответственность за создание и обновление рабочей среды ИТ.
Менеджеры по изучению данных:контролируют работу группы по изучению данных и выполнение ею повседневных задач. Он несет ответственность за привлечение и обучение специалистов, а также планирование и мониторинг проекта.
Но самым важным игроком в этом процессе является специалист по анализу данных.
Что представляет собой специалист по Data Science?
Наука о данных возникла совсем недавно. Она зародилась на стыке статистического анализа и интеллектуального анализа данных. Журнал The Data Science Journal впервые был издан в 2002 году Международным советом по науке: комитетом по данным для науки и технологий. К 2008 году появились специалисты по анализу данных, и началось быстрое развитие этой отрасли. Несмотря на то, что все больше высших учебных заведений готовят специалистов по изучению данных, их по-прежнему не хватает.
В обязанности специалиста по анализу данных входят разработка стратегий анализа, подготовка данных для анализа, исследование, анализ и визуализация данных, разработка моделей на основе данных с использованием таких языков программирования, как Python и R, и внедрение моделей в приложения.
Специалист по изучению данных работает не один. Для эффективного изучения данных требуется команда из представителей различных специальностей. Помимо специалиста по изучению данных в нее должен входить бизнес-аналитик, который определяет задачу; специалист по обработке данных, который отвечает за подготовку данных и получение к ним доступа; архитектор ИТ-систем, который занимается обслуживанием необходимых процессов и инфраструктуры; а также разработчик приложений, который внедряет модели или результаты анализа в приложения и продукты.
Сложности при внедрении Data Science в организации
Несмотря на преимущества, которые изучение данных дает бизнесу, и большие объемы инвестиций в эту отрасль, не всем компаниям удается использовать свои данные с максимальной выгодой для себя. Нанятые специалисты приступают к разработке программ по изучению данных, однако сталкиваются с неудовлетворительной организацией процессов и вынуждены использовать разнородные, плохо сочетающиеся инструменты и программы. Чтобы обеспечить окупаемость инвестиций, необходимо более строгое централизованное руководство.
Отсутствие его создает множество проблем.
Специалисты по изучению данных не могут работать эффективно. Доступ к данным и ресурсам для анализа предоставляет ИТ-администратор, т. е. специалисты тратят время на ожидание. Получив доступ, команда специалистов по изучению данных может анализировать их, используя различные и, возможно, несовместимые инструменты. Например, модель может быть разработана с использованием языка R, однако приложение, в котором ее планируется использовать, написано на другом языке. Именно поэтому на внедрение моделей в приложения порой требуется несколько недель, а то и месяцев.
Разработчики приложений не могут использовать модели машинного обучения напрямую. Нередко разработчики приложений получают модели обучения, которые не готовы к развертыванию в приложения. Недостаток гибкости не дает развертывать модели во всех требуемых сценариях и вынуждает разработчиков приложений вносить исправления.
ИТ-администраторы тратят слишком много времени на оказание поддержки. Число инструментов на основе открытого кода постоянно растет, что означает увеличение нагрузки на администраторов. Например, специалисты по изучению маркетинговых данных и финансовых данных используют совершенно разные инструменты. Они также используют разные процессы, т. е. администраторам постоянно приходится вносить изменения и дополнения в инфраструктуру.
Бизнес-руководители не обладают нужным уровнем понимания проблемы. Процессы изучения данных не всегда интегрированы в процессы и системы для принятия бизнес-решений, и не все руководители разбираются в специфике этой деятельности на должном уровне. Им сложно понять, почему на разработку прототипа и внедрение его в производство требуется столько времени, а отсутствие быстрых результатов ведет к снижению финансирования.
Платформы для Data Science предоставляют новые возможности
Во многих компаниях осознали, что без интегрированной платформы отрасль Data Science неэффективна, небезопасна и непродуктивна. Так появились специализированные платформы для Data Science.. Они представляют собой программные центры, которые дают возможность устранить большинство проблем, связанных с Data Science, и помогают компаниям быстрее и эффективнее получать из данных полезную информацию.
Централизованная платформа машинного обучения дает возможность специалистам работать коллективно, используя наиболее привычные им инструменты на основе открытого исходного кода, и синхронизировать наработки с помощью системы контроля версий.
Преимущества платформы для Data Science
Платформа для Data Science сокращает потребление ресурсов и способствует внедрению инноваций. С ее помощью специалисты обмениваются материалами, результатами и отчетами. Она обеспечивает оптимизацию процессов за счет простого управления и использования лучших практик.
Лучшие платформы для Data Science позволяют:
- Сделать работу специалистов по анализу данных более продуктивной, помогая им ускорить разработку и быстрее создавать модели с меньшим количеством ошибок
- Упростить специалистам по анализу данных работу с большими объемами разнообразных данных
- Создавать надежные приложения искусственного интеллекта корпоративного класса, которые работают без ошибок, аудируемы и стабильны
Платформы для Data Science обеспечивают совместную работу таких специалистов, как эксперты по анализу данных, гражданские специалисты по Data Science, , специалисты по обработке данных, а также инженеры и специалисты по машинному обучению. Например, специалисты по изучению данных получают возможность развертывать модели в качестве API для легкой интеграции их в приложения. Доступ к инструментам, данным и инфраструктуре осуществляется без помощи ИТ-администратора.
Спрос на платформы для изучения данных растет в геометрической прогрессии. По ожиданиям экспертов, в ближайшее время этот сегмент рынка продолжит расти на более чем 39 % в год и к 2025 году будет оцениваться в 385 млрд долларов.
Что нужно специалисту по обработке данных на платформе
При выборе платформы для изучения данных необходимо учитывать следующие соображения:
Проектный интерфейс для облегчения совместной работы. Платформа должна помогать специалистам в работе над моделью, от проектирования до внедрения в производство, и обеспечивать доступ к данным и ресурсам в режиме самообслуживания.
Интеграция и гибкость. Убедитесь, что платформа поддерживает современные инструменты на основе открытого кода, наиболее популярные системы для управления версиями, такие как GitHub, GitLab и Bitbucket, а также интеграцию с другими ресурсами.
Возможности масштабирования. По мере развития бизнеса и увеличения команды платформа должна иметь возможность расширяться. Обращайте внимание на такие характеристики, как высокая доступность, эффективные средства управления доступом и поддержка большого числа одновременных пользователей.
Самообслуживание в Data Science. Выбирайте платформу, которая снимет нагрузку с администраторов и инженеров ИТ и поможет специалистам по анализу данных мгновенно развертывать среды, отслеживать работу над проектами и внедрять модели в производственной среде.
Обеспечение упрощенного развертывания. Развертывание и подготовка модели к работе является одним из наиболее важных этапов жизненного цикла машинного обучения, которому зачастую не уделяется должного внимания. Выбирайте сервисы, которые упрощают подготовку моделей к работе, будь то предоставление API или способа построения моделей, обеспечивающего их простую интеграцию.
Когда переход на платформу для Data Science является правильным решением
Ваша организация готова к внедрению платформы для Data Science, если Вы отмечаете, что:
- Имеются признаки понижения продуктивности и качества совместной работы
- Модели машинного обучения невозможно отслеживать или воспроизводить
- Модели никогда не доходят до производственной среды
Платформа для Data Science может оказаться действительно ценной для вашей компании. Платформа Oracle для изучения данных имеет широкий спектр сервисов, обеспечивающих комплексный подход к работе, призванный ускорить развертывание моделей и улучшить результаты анализа данных.
Что такое data science в программировании
Data Science, то есть наука о работе с данными, это не просто новое модное слово в мире IT. Это то, что изменит мир программирования, бизнеса и даже потребителей не менее, чем в свое время его изменило изобретение парового двигателя и персонального компьютера. На самом деле, Data Science уже его меняет, свидетельство тому – множество стартапов в области больших данных и искусственного интеллекта.
Редакция AIN.UA объясняет на картинках, что же это такое и каким образом меняет наш мир. Помогает нам разобраться в этой теме Максим Орловский, ментор Cloud Business City (первый виртуальный бизнес-центр в облаке, который развивает Data Science проекты), PhD, MD, руководитель BICA Labs, CEO Кодрум, сооснователь BanQ Systems и спикер на грядущей конференции «Data Science, машинное обучение и нейросети». Максим изучает вопросы искусственного интеллекта и сопутствующих ему технологий с 1998 года.