Datascience.

Data Science — это применение научных методов при работе с данными для поиска нужного решения. Data Science тесно пересекается с такими областями, как машинное обучение (Machine Learning), наука о мышлении (Cognitive Science) и, конечно же, технологиями для работы с большими данными (Big Data).

Данные о наших звонках и перемещениях, поведении в интернете, предпочтениях в магазинах, климатических процессах и многих других вещах — это большие данные, Big Data. Из них при правильной обработке можно извлечь большую пользу. Data Scientist – это специалист, который занимается поиском закономерностей в больших массивах данных, анализирует и хранит их. Профессия Data Scientist считается одной из самых высокооплачиваемых и сложных в мире ИТ.

1. Сфера цифрового маркетинга – от рекламных щитов до рекламных баннеров в Интернете. Один из наиболее распространенных способов использования data science в маркетинге — это когда вы ищите в поисковой системе термин, а алгоритмы создают релевантные результаты поиска, включая целевую рекламу, связанную с вашим запросом. Многие маркетинговые компании воспользовались data science для продвижения своих предложений на основе интересов пользователей и актуальности данных для повышения вовлеченности клиентов.
2. Поисковые системы для получения лучших результатов по запросам в течение нескольких секунд.
3. Здравоохранение. Приложения data science особенно полезны для здравоохранения, где они используются для самых разных целей, в том числе: анализ медицинских изображений, фармацевтические исследования, виртуальные помощники. Data science использовалась для выявления злокачественных новообразований и стеноза артерий.
4. E-Commerce. Data science по-разному повлияла на сектор электронной коммерции, помогая предприятиям определять свой целевой рынок, прогнозировать товары и услуги и оптимизировать ценообразование. Кроме того, data science используется для анализа покупок клиентов и получения информации о потенциальных стратегиях роста.
5. Транспорт. Беспилотные транспортные средства, вероятно, являются наиболее глобальными достижением data science в мире транспорта, однако специалисты по обработке данных также сыграли важную роль в создании статистики использования топлива, анализе поведения водителей и мониторинге эффективности транспортных средств. Тем временем авиакомпании используют науку о данных для прогнозирования задержек рейсов, выбора самолетов для покупки, планирования маршрутов и создания программ лояльности.

Специалисты по data science используют вычислительные системы для отслеживания процесса обработки данных. Наиболее эффективные техники, используемые специалистами по работе с данными:

1. Классификация. Сортировка данных по определенным группам или категориям. Компьютеры обучены идентифицировать и сортировать данные. Например, сортировка товаров на популярные и непопулярные.
2. Регрессия. Метод нахождения взаимосвязи между двумя, казалось бы, не связанными между собой точками данных. Связь обычно моделируется на основе математической формулы и представляется в виде графика или кривых. Например, взаимосвязь между удовлетворенностью клиентов и количеством сотрудников.
3. Кластеризация. Метод группировки тесно связанных данных для поиска закономерностей и аномалий. Кластеризация отличается от сортировки, поскольку данные нельзя точно классифицировать по фиксированным категориям. Например, группировка клиентов с похожим покупательским поведением для улучшения обслуживания клиентов.