Что такое Data Science? Разбираемся вместе с экспертом Гринатома
Умение работать с технологиями Big Data – редкий и ценный навык, открывающий перед вами перспективу стать супервостребованным и высокооплачиваемым специалистом. О том, как приобщиться к этой профессии и как Data Science применяется в Гринатоме, рассказывает эксперт отдела исследований и разработки, заместитель главного эксперта ГК Росатом по развитию компетенции «Машинное обучение и большие данные» — Дмитрий Куликов.
02.11.2021 / 14:46:56
Data Science
Что такое Data Science или машинное обучение?
Data Science, или наука о данных — это сфера знаний, направленная в широком смысле на различного рода работу с данными.
К настоящему времени человечество (прежде всего бизнес и государственные органы), накопили и продолжают собирать огромные массивы данных — как в структурированном виде (например, в виде таблиц), так и в неструктурированном (это изображения, видео, аудио, речь).
Data Science — это не обособленная от других сфер область науки, которая существует сама по себе. Она лежит на пересечении математики и Computer Science. Наука о данных используется для прогнозирования погоды, загруженности дорог, спроса на товары в магазинах.
С её помощью в банках в автоматическом режиме выдают решения о предоставлении кредита, а онлайн-сервисы могут порекомендовать товар, книгу, фильм, музыку. Машинное обучение — прежде всего инструмент, который применяют специалисты по работе с данными в работе. Алгоритмы машинного обучения самостоятельно находят в них сложные закономерности и учатся предсказывать ответ.
Чем занимаются Data Science-специалисты?
Специалист по работе с данными (часто можно услышать название датасаентист) строит на основе данных математические модели, которые помогают принимать взвешенные решения в бизнесе, науке или повседневной жизни.
В его задачи входит обработка больших массивов данных, поиск новых взаимосвязей и скрытых закономерностей. Для этого необходимо строить математические модели, используя, например, алгоритмы машинного обучения.
Немаловажным фактором является визуализация полученных результатов и донесение их до лиц, принимающих решения (стейкхолдеров). Иногда нужные инсайты можно получить, если правильно визуализировать имеющиеся данные не прибегая при этом к сложным математическим расчётам.
Сложно ли выучить Data Science?
Бесспорно, порог входа в область Data Science выше, чем в другие сферы IT (разработку, тестирование, управление продуктами и проектами). Специалисту необходим достаточно крепкий базовый фундамент знаний из области математики и Computer Science.
Современные программы технических ВУЗов дают этот фундамент. Но это лишь начало на пути становления начинающего специалиста и превращения его в профессионала.
Важно определиться с дальнейшим направлением своего развития. Можно пойти в академическую сферу, где необходимо будет заниматься теорией и исследованиями для того, чтобы, например, придумывать новые алгоритмы машинного обучения. А можно пойти в индустрию и решать уже прикладные задачи для бизнеса, государственных структур и т.д. Какой бы путь развития не выбрали, он потребует от вас большой самоотдачи и готовности учиться новому.
Согласно данным 1С-Битрикс, продукты компании используют более 12 млн предпринимателей и каждый третий российский интернет-магазин из топ-300. Настраивать внутренние процессы и оптимизировать работу с помощью этих решений бизнесу помогают bitrix-разработчики.
Рынок RPA (Robotic process automation) — интеллектуальной обработки данных и роботизации процессов — признан самым быстрорастущим в ИТ-сфере. Российский рынок растет в бодром темпе: рост оценивается в среднем в 30‒50% в год.
Расскажем, что из себя представляет RPA, какие специалисты в этой сфере востребованы, а также на примере Гринатома покажем, какие задачи роботизация помогает решать российскому бизнесу.
Мир знает множество одобряющих фраз, связывающих провалы и конечный карьерный успех: «неудачи быстро забываются», «не ошибается тот, кто ничего не делает», «на ошибках учатся», «провалы воспитывают характер». Однако, когда ошибки становятся постоянными или достигают критической массы — здесь не может быть никакого позитива. В этой статье мы расскажем о самых популярных карьерных ошибках и способах их избежать
Умение работать с технологиями Big Data – редкий и ценный навык, открывающий перед вами перспективу стать супервостребованным и высокооплачиваемым специалистом. О том, как приобщиться к этой профессии и как Data Science применяется в Гринатоме, рассказывает эксперт отдела исследований и разработки, заместитель главного эксперта ГК Росатом по развитию компетенции «Машинное обучение и большие данные» — Дмитрий Куликов.
Подписывайся на наш телеграм-канал и будь первым, кто узнает о наших карьерных
возможностях
Подписаться
Этот сайт использует cookies. Продолжая работу с сайтом, Вы выражаете своё согласие на обработку Ваших персональных данных. Отключить cookies Вы можете в настройках своего браузера.
Подробнее