Data Science

Data Science (наука о данных) – это междисциплинарная область, которая объединяет методы из статистики, математики, информатики и других областей для извлечения ценной информации из структурированных и неструктурированных данных.

Где применяется Data Science

Этапы работы с данными в Data Science

Где применяется Data Science

Сферы применения Data Science включают:

• рекомендательные системы. Когда покупатель заходит в интернет-магазин, ему предлагаются товары, которые могут его заинтересовать. Это результат работы алгоритмов, анализирующих историю покупок и предпочтения;
• социальные сети. Алгоритмы соцсетей определяют, какую информацию показывать пользователю в ленте новостей, основываясь на его взаимодействиях с контентом;
• карты и навигацию. Сервисы вроде Яндекс Карт и Google Maps используют данные о дорожном движении в реальном времени, чтобы предлагать оптимальные маршруты;
• финансы. Прогнозирование рынка (предсказание колебаний цен на акции, валюты и другие финансовые инструменты), обнаружение мошенничества (выявление подозрительных транзакций в банковских системах), оценка кредитных рисков (определение вероятности того, что заемщик не сможет вернуть кредит);
• маркетинг. Сегментация клиентов для более эффективного таргетинга, анализ потребительского поведения, понимание того, как клиенты взаимодействуют с продуктами и услугами бренда, персонализация рекламных кампаний;
• производство. Прогнозное обслуживание (предотвращение поломок оборудования путем анализа данных о его состоянии), контроль качества, оптимизация производственных процессов;
• бизнес-аналитика. Анализ данных для принятия более эффективных бизнес-решений;
• розничная торговля. Управление запасами, прогнозирование спроса, оптимизация цен;
• здравоохранение. Разработка новых лекарств с помощью данных о геноме, раннее выявление заболеваний на основе анализа медицинских данных, подбор оптимальных методов лечения для каждого пациента;
• образование. Персонализация обучения, анализ успеваемости и эффективности образовательных программ;
• транспорт. Оптимизация маршрутов, прогнозирование трафика, управление автономными транспортными средствами;
• энергетика. Прогнозирование потребления энергии, оптимизация распределения ресурсов;
• государственное управление. Оптимизация городского планирования и управления транспортными потоками, выявление случаев коррупции и других нарушений.

Этапы работы с данными в Data Science

Вот главные этапы обработки данных в Data Science:

1. сбор данных:

• определение целей. Четкое понимание того, какие вопросы нужно ответить с помощью данных;
• выбор источников. Определение источников данных (базы данных, сайты, API, сенсоры и другие);
• извлечение данных. Получение данных из выбранных источников;

2. подготовка данных:

• очистка данных. Удаление дубликатов, заполнение пропусков, исправление ошибок;
• преобразование данных. Приведение данных к единому формату, нормализация, кодирование категориальных признаков;
• отбор признаков. Выбор наиболее релевантных признаков для анализа;

3. исследовательский анализ данных (EDA):

• визуализация данных. Построение графиков, диаграмм для понимания распределения данных, выявления аномалий и взаимосвязей между признаками;
• статистический анализ. Расчет основных статистических характеристик, проверка гипотез;

4. моделирование:

• подготовка данных для моделирования. Преобразование категориальных переменных, масштабирование признаков, разделение данных на обучающую и тестовую выборки;
• выбор модели. Выбор подходящего алгоритма машинного обучения в зависимости от задачи (классификация, регрессия, кластеризация и другие);
• обучение модели. Настройка параметров модели на обучающей выборке;
• оценка модели. Выбор метрик оценки, оценка качества модели на тестовой выборке, кросс-валидация, сравнение производительности моделей;

5. деплоймент:

• внедрение модели. Интеграция модели в производственную систему, создание API или интерфейса для использования модели;
• мониторинг и обслуживание. Отслеживание производительности модели в реальных условиях, обновление модели при необходимости;

6. визуализация результатов. Создание интерактивных дашбордов и отчетов для удобного просмотра и анализа результатов.