Data Science, или наука о данных, является мультидисциплинарной сферой, которая соединяет различные методики, инструментарий и алгоритмы для извлечения знаний и осознавания структурированных и неструктурированных данных. Она соединяет в себе анализ больших объемов сведений с целью выявления паттернов, прогнозирования и получения ценной информации для принятия решений. В этой статье мы рассмотрим историю развития науки и ее влияние на современную жизнь.
С чего начиналась наука о данных
История Data Science началась задолго до эры компьютеров и охватывает разнообразные разработки и концепции в области обработки и анализа данных. С прогрессом вычислительных технологий и доступности больших информационных объемов, Data Science стала более значимой и развивающейся дисциплиной. Ее история уходит в далекое прошлое, когда люди делали зарубки на деревьях и костях для счёта дней, определения лунных фаз и для расчета запаса еды.
В XVII начали собирать данные о рождаемости и смертности, а также формировать статистику заболевших в период вспышки чумы. В XIX физик собрал информацию со всех метеостанций и создал первую карту погоды. В этот же период наблюдался рост производственников и стало ясно, что ручной труд уже не может удовлетворять текущие потребности. Для автоматизации процессов требовалось разработать способы программирования машин.
Для упрощения работы на ткацком станке, его оснастили функциональным элементом, определяющих последовательность отверстий шагами челнока за счет управляемой зацикленной дырчатой бумажной ленты. Позже она была замещена картонными и жестяными перфокартами, которые нашли свое применение и в других сферах. В прошлом веке была изобретена магнитная лента для записывания информации на покрытую порошком оксида железа бумагу. Их размещали в специальных пленочных кассетах. Разработкой методов шифрования и защиты серьезно занялись во время Второй мировой войны.
В 1940-х годах с возникновением электронно-вычислительных машин начался принципиально новый этап. Немного позднее было введен термин информации и бита как основных единиц измерения данных.
В последующие годы возникли мировые организации, занимающиеся работой со сведениями. В 1960 г. начала свою деятельность Международная федерация по обрабатыванию информации, а 1966 году Международный совет по науке учредил Комитет по данным для науки и техники, который разрабатывает стандарты для задач с информацией.
В 1970-х годах была разработана реляционная модель, позволяющая быстро искать связи в больших массивах, выполняя поиск по множеству таблиц с помощью одного запроса. Впоследствии был введен официальный термин “Data Science”, означающий науку о данных как изучение жизненного цикла цифровой информации.
Основные моменты
Развитие сферы data science происходит в пяти главных направлениях:
- машинное обучение нейронных сетей для автоматизации сложных заданий;
- создание моделей для проведения быстрых вычислений на основе доступной информации;
- статистика для извлечения дополнительной информации из данных и получения более значимых результатов;
- программирование для разработки моделей и реализации решений, а также для создания и внедрения алгоритмов и моделей;
- базы, обеспечивающие эффективное хранение информации.
Развитие
С распространением Интернета и появлением соцсетей данные стали расти с геометрической прогрессией. Научные организации, СМИ и корпорации начали признавать Data Science как новую дисциплину и говорить о ее важности для бизнес-процессов. Они начали конкурировать по умению собирать, анализировать сведения и делать прогнозы на их основе.
Современная жизнь подразумевает постоянную генерацию данных – при совершении покупок, посещении врачей, просмотре лент социальных сетей и проведении других операций. Новых вычислительных мощностей скоро не хватит, для человечества потребуются новые технологии для хранения и обработки информации, такие как искусственный интеллект и квантовые вычисления.
Что сейчас?
Data Science продолжает развиваться и играет ключевую роль в обрабатывании и анализе данных, в создании интеллектуальных систем и принятии информированных решений в различных сферах деятельности. Ее основными компонентами сегодня, как и прежде, являются сбор, обработка, анализ и интерпретация данных с использованием различных методов и инструментов. Они играют важную роль в создании моделей и прогнозировании на основе имеющихся сведений, а также в принятии стратегических решений и оптимизировании бизнес-процессов.
Компании активно используют аналитические модели и прогнозирование, чтобы определить тенденции, понять потребности клиентов и улучшить эффективность операций. Неотъемлемой частью в области Data Science стали распределенные системы обработки данных и облачные вычисления.
В связи с развитием науки и ее внедрением в бизнес, возникает необходимость в формировании сильных инновационных команд в этой области. В 2021 году Data Science основательно заняла главенствующее место в АйТи-отрасли благодаря значительным достижениям в области вычислительных технологий.
Большие данные, машинное и глубокое обучение стали неотъемлемой частью практически всех отраслей, от бизнеса до образования и медицины. Специалисты дата – сайентисты стали неоценимыми для бизнеса. Стать ими можно просто – например, пройдя онлайн-курсы.
