Изучение данных с целью извлечения полезной информации и получения практических выводов стало неотъемлемой частью бизнеса. Компании используют полученную от бизнес-аналитиков информацию для принятия более эффективных решений, избегания сложных проблем и роста показателей. Из статьи вы узнаете историю развития Data Science, откуда появилось понятие и как стать специалистом в этой области.
Что это такое
Это наука, целью которой является извлечение полезных сведений из большого количества смешанных данных. Она включает в себя несколько дисциплин – математику, программирование, информатику, машинное обучение, анализ, моделирование, визуализацию данных.
Лучше понять, что означает эта наука, поможет простой пример. Представьте, что у вас есть интернет-магазин, и вы хотите повысить продажи.
Работа будет состоять из следующих этапов:
1.Получение данных из различных источников.
2.Удаление дубликатов, лишней информации, ошибочных сведений.
3.Использование статистических методов для выявления паттернов покупателей и определения самых популярных категорий товаров.
4.Создание моделей для прогнозов покупательского поведения.
5.Подготовка отчетов и дашбордов из смешанных источников для руководства.
В результате вы получите информацию о пользователях, посещающих сайт, поисковых запросах, просмотренных товарах, покупках, отзывах, упоминаниях о магазине на других ресурсах и пр. На основе анализа данных специалисты смогут оптимизировать маркетинговые кампании и запустить таргетированную рекламу, улучшить интерфейс и упростить навигацию, персонализировать предложения для различных групп пользователей. В результате сайт интернет-магазина станут чаще находить потенциальные покупатели, и вырастут продажи.
Откуда появилось
История Data Science начинается с эры появления вычислительных машин и охватывает несколько десятилетий. Первые электронные таблицы, которые упрощали обработку большого количества данных, стали появляться еще в 1960-е годы.
В 1974 году датский информатик Питер Наур, который внес значительный вклад в программирование, предложил использовать этот термин в контексте обработки данных. Но только в начале нового тысячелетия появляется отдельная дисциплина, которая получает признание в академической и бизнес-среде.
С 2010-х годов наука начинает развиваться стремительными темпами благодаря развитию машинного обучения, искусственного интеллекта и облачных вычислений. Но история еще не окончена. Наука продолжает развиваться и становится более интегрированной в повседневную жизнь и бизнес-процессы.
Где используются сейчас
Применяется в различных сферах. В бизнесе и маркетинге помогает понимать поведение клиентов, чтобы принимать стратегически верные решения. Разделение потребителей на сегменты по демографии, поведению, возрасту, предпочтениям способствует определению целевой аудитории для проведения рекламных кампаний. Прогнозирование продаж на основе сбора и анализа данных о потребительском поведении помогает управлять запасами и планировать объемы производства.
В медицине используется для улучшения диагностики, лечения и общего управления здравоохранением. А в научных исследованиях – для анализа больших объемов данных, выявления закономерностей и построения моделей.
Банки и страховые компании оценивают кредитные риски и определяют оптимальные условия кредитования. Data Science также применяется для разработки торговых алгоритмов, которые анализируют рынок и принимают решение о покупке или продаже акций.
В транспортной отрасли и логистике помогает оптимизировать маршруты, управлять транспортным парком, повышать качество обслуживания. В правительстве и муниципалитетах анализ данных о населении, занятости, здравоохранении, инфраструктуре помогает формировать эффективную социальную политику.
Можно ли выучиться дома?
Домашнее обучение вполне возможно, но с помощью онлайн-курсов. Самостоятельно освоить материал с нуля и стать бизнес-аналитиком вряд ли получится из-за необходимости изучения множества взаимосвязанных дисциплин. Онлайн-университет SF Education предлагает структурированные курсы с теоретическими и практическими занятиями.
Обучение у опытных преподавателей, вебинары, видеоуроки, работа на симуляторах, участие в реальных проектах помогают студентам эффективно усваивать материал. После прохождения курса обучения слушатели научатся работать с различными инструментами и библиотеками, собирать и анализировать большие массивы данных, разрабатывать бизнес-стратегии, делать прогнозы на основе полученных сведений.
Итоги
Data Science – быстро развивающаяся область IT-технологий, которая применяется в разных сферах жизни, в науке, отраслях производства и бизнеса. Профессиональные бизнес-аналитики с каждым годом становятся более востребованы. Это перспективная специальность с высоким заработком и карьерным ростом. Освоить новую профессию с нуля всего за 4 месяца с получением документов о повышении квалификации можно дистанционно на курсах в университете SF Education.