Сейчас интернет переполнен вакансиями, где ищут исследователей по данным; учебные заведения, такие как школы и университеты предлагают курсы по Data Science. Также можно найти множество разных статей и книг на эту тему. Более того, такие всемирно известные гиганты как Google, Facebook, Amazon, Netflix и Apple используют науку о данных для того, чтобы усовершенствовать свои продукты и сервисы. Так почему же она так важна и как она это делает? Давайте разберемся.

Важность науки о данных

Все началось с информации о нашем мире. Например, самыми образованными людьми Средневековья считались монахи. Они обладали знаниями о математике, природе, философии и имели некоторое представление о физическом мире. В Эпоху Просвещения были люди, которые имели более глубокие знание о науке и технологиях. Такие люди двигали прогресс вперед. Поэтому данные об окружающей среде имеют крайне важнее значение, так как информация, которую человечество накопило за всю историю своего существования, дало возможность создать современный и прогрессивный мир, в котором мы все сегодня живем.

Более того, мы взаимодействуем с новым миром — цифровым. Люди активно пользуются социальными сетями, совершают разнообразные покупки в интернете, оплачивают банковские счета через мобильные приложения, обучаются онлайн, и пр. Таким образом мы создаем все новые и новые массивы данных — Big Data или просто большие данные.

Что такое большие данные

Наука о данных (или data science)— это большие объемы разнообразной структурированной и неструктурированной информации, которая движется с невероятной скоростью и которую сложно проанализировать с помощью традиционных методов и технологий.

Это особенно верно в отношении корпоративного мира и всех компаний в независимости от их индустрий и стран, с которыми они работают. В цифровой среде больших данных, компании получают невероятные объемы информации о своих пользователях и клиентах. Например, данные о поведении пользователей, их социальном и культурном происхождении, различные предпочтения в еде, одежде, развлечениях, политические взгляды, а также историю покупок и другую персональную информацию.

Это особенно верно в отношении корпоративного мира и всех компаний в независимости от их индустрий и стран, с которыми они работают. Несмотря на огромное количество разнообразных данных, компании все еще не знают, как использовать ее, чтобы удовлетворить интересы и пользователей и их самих.

В таких случаях на помощь приходят ученые и наука о данных.

Что такое наука о данных и чем занимаются исследователи данных

Наука о данных — это междисциплинарная наука, которая использует исключительно научные методы, процессы, алгоритмы, статистику, современные технологии и сложные системы для глубокого понимания данных и информации.

Data Science называют междисциплинарной наукой потому, что в ее основе лежат теории, методы, и практики из разных областей знаний — математики, информатики, компьютерных наук и многих других. Data Science также использует машинное обучение, анализ данных, статистику для получения достоверных результатов из разных данных.

Поэтому не трудно догадаться, что исследователь данных — это специалисты, которые отлично разбираются в анализе данных, и имеют соответствующие технический знания и образование, а также нужные навыки для решения сложных задач.

Поэтому наука о данных и исследователи данных необходимы компаниям, так как именно они могут проанализировать информацию и предоставить ценные выводы, которые помогут компаниям и их бизнесу.

Зачем нужна наука о данных

Тем не менее «получение или извлечение информации из данных» может быть довольно смутным объяснением важности Data Science. Наука о данных может ответить на многие приоритетные и важные вопросы, например:

  • Кому компании должны продавать свои продукты и предоставлять сервис?
  • Почему именно этот продукт плохо продается?
  • Сколько новых пользователей будет в следующем месяце, году, т.д?
  • Какие функции сделают сайт компании более удобным?

Наука о данных может предоставить исчерпывающие и точные ответы на эти и другие вопросы, что в итоге, приведет компанию к успеху. Так как правильные ответы на вопросы обеспечат конкурентоспособность и значительно улучшат качество обслуживания клиентов и повысят уровень удовлетворения их пользователей.

Примеры использования науки о данных

Наука о данных имеет множество положительных примеров. Например, почти все любят смотреть сериалы и фильмы, особенно на Netflix. В данный момент, Netflix является самой крупной компанией в развлекательной индустрии. Она насчитывает больше 147 миллионов пользователей в 190 странах мира, а доход компании превысил 15 миллиардов долларов США в 2018 году.

Так что же стоит за успехом компании? Ответ довольно прост — наука о данных. Netflix использует эффективную систему рекомендаций. Например, если вы смотрите сериал “Очень странные дела”, то вероятнее всего, что система порекомендует вам посмотреть похожий сериал, например, “Видоизмененный углерод”. Netflix знает, что вам нравится. Проанализировав ваши предпочтения и интересы, система рекомендаций предложит именно те фильмы и сериалы, которые вам придутся по вкусу с большой вероятностью. Такой сервис дает возможность компании предоставлять самое лучшее обслуживание клиентов, а также удовлетворят потребности в развлечении отдельных людей.

Facebook — это еще одна компания, которая активно использует науку о данных в своем бизнесе. Компания использует ее для того, чтобы помочь другим компаниям правильно таргетировать своих клиентов. Анализируя информацию о пользователях, например, демографические данные, геолокацию, и пользовательское поведение, Facebook может показывать релевантную рекламу определенным пользователям.

Эти примеры — лишь малая часть того, что Data Science сделала для других компаний.

Заключение

С развитием технологий и накоплением все больших массивов информации, вряд ли наука о данных когда-либо потеряет свою популярность.

Скорее наоборот: она будет неотъемлемой частью любого бизнеса и компании, а исследователи данных будут невероятно востребованы.
Если вы хотите улучшить свои знания в данной сфере, мы будем только рады помочь вам в этом. Свяжитесь с нами, и мы ответим на все вопросы.

Leave a Reply