Loading...

Data science: какво трябва да знаеш?

Data science: какво трябва да знаеш?

Науката за данни, по-позната като data science, е едно от водещите доказателства, че горещите възможности в IT индустрията не се изчерпват с програмирането и софтуерното инженерство. Днес светът се крепи върху масиви от данни, а редица индустрии разчитат на тях за постигане на устойчив растеж. Ако и ти търсиш реализация в направлението, не пропускай предстоящия практически курс Data Science – юни 2023, в който да разгърнеш потенциала си.

Освен да отговори на важни въпроси от практиката, курсът ще ти помогне да създадеш портфолио, което да демонстрира познанията ти. Ще можеш да изградиш и цялостното приложение. А ако все още се чудиш дали това е посока, в която си струва да поемеш, продължи да четеш!

Какво представлява data science?

Data science е интердисциплинарна област, която използва различни похвати, научни методи, алгоритми и системи за извличане на изводи както от структурирани, така и от неструктурирани данни. Целта е да се открият скрити зависимости, да се извлече ценна информация и да се подпомогнат бизнес решенията, подхранвани от данни.

Някога синоним на компютърните науки, след това за статистика, днес науката за данни е собствена сфера с огромно значение в областта на машинното обучение и разработката на изкуствен интелект. Днес е може би и най-популярното поле за развитие. Терминът data science описва цялостен процес с няколко отличаващи се етапа:

  • събиране на данни (сурови, структурирани или неструктурирани);
  • тяхното съхранение (за да заемат вид, в който могат да бъдат използвани);
  • обработване (data mining, modeling и т.н., които ще ти помогнат да разбереш дали данните могат да са ти от полза);
  • анализ (predictive analysis, regression и т.н.);
  • докладване (подготовка в графичен вид, който лесно да бъде разбран).

Всеки етап може да бъде осъществен по различни начини, а с разпространени техники и подходи ще се запознаеш по време на курса.

Какво е приложението на data science?

Както вече споменах, науката за данни намира своето приложение в почти всяка индустрия – къде повече, къде по-малко. Както можеш да видиш по данните от Statista, най-разпространено е приложението за целите на развойната дейност. Но се използва интензивно и за взимане на управленски решения, BI, дори в сферата на маркетинга.

Източник: Statista

Ето и някои специфични индустрии, които разчитат на възможностите на сферата, за да постигат целите си:

  • Здравеопазване – инструментите и техниките намират приложение в създаването на модерни и високотехнологични медицински инструменти, достатъчно чувствителни, за да засичат и лекуват заболявания.
  • Логистика – прилага се за оптимизиране на маршрутите, за повишаване на оперативната ефективност и по-бързо осъществяване на доставки.
  • Персонализиране – конкретно в контекста на предложенията, които сайтове като Amazon и услуги като Netflix правят, когато ги използваш. Подобна персонализация има и по отношение на онлайн рекламата, която се възползва от всички следи, които оставяме в мрежата, за да ни достигнат най-привлекателните за нас предложения.
  • Гейминг – направлението намира приложение дори в разработката на видео игри, за подобряване на преживяването на играчите и създаването на по-ангажиращи и интересни игри.
  • Финанси – въпреки че на пръв поглед приложението на техниките и практиките от data science сферата не са напълно възприети от финансовата индустрия, тя все пак разчита на данните, за да измерва риска и предотвратява измамни транзакции.

Какви умения са ти нужни, за да се занимаваш с data science?

Ако си обърнал внимание на цикъла на работа с данни, вероятно вече се досещаш за част от уменията, от които се нуждаеш. В техническо отношение, задължително ще трябва да умееш да пишеш код, конкретно с Python (затова и курсът изисква от теб да владееш Python на базово ниво).

За да навлезеш в сферата, се нуждаеш от познания по статистика и анализ, познания в математиката, умения за почистване на данни и подготовката им за процеса по анализ, способност да визуализираш данни и още. Върху развитието на тези и още много умения, ключови за сферата, ще работиш с много практически дейности по време на обучението си в курса.

А за да бъдеш наистина конкурентноспособен в областта, ще трябва да обърнеш внимание и на някои меки умения. На първо място, говорим за бизнес нюх, особено ако се занимаваш с анализ на данни за целите на бизнес операциите и BI. По този начин можеш да прецениш какви са проблемите и предизвикателствата пред бизнеса, за чието преодоляване можеш да помогнеш с изводи от данни.

Източник: Towards Data Science

На второ място, трябва да бъдеш добър комуникатор, независимо от индустрията, в която работиш. Ще трябва да представяш откритията на колегите си и хора, които не се занимават с анализ на данни. А това ще е ключово за откриване на нови възможности за растеж и предприемането на действия. Затова и умението за визуализация на данните и откритията ти всъщност са фундаментални за всеки data scientist.

Практически ориентираното Data Science обучение, което те очаква, ще ти помогне да направиш уверени стъпки в сферата, включително и чрез разработката на цялостно приложение. Записването е отворено, така че не се колебай да се запишеш още сега!

Можем ли да използваме бисквитки?
Ние използваме бисквитки и подобни технологии, за да предоставим нашите услуги. Можете да се съгласите с всички или част от тях.
Назад
Функционални
Използваме бисквитки и подобни технологии, за да предоставим нашите услуги. Използваме „сесийни“ бисквитки, за да Ви идентифицираме временно. Те се пазят само по време на активната употреба на услугите ни. След излизане от приложението, затваряне на браузъра или мобилното устройство, данните се трият. Използваме бисквитки, за да предоставим опцията „Запомни Ме“, която Ви позволява да използвате нашите услуги без да предоставяте потребителско име и парола. Допълнително е възможно да използваме бисквитки за да съхраняваме различни малки настройки, като избор на езика, позиции на менюта и персонализирано съдържание. Използваме бисквитки и за измерване на маркетинговите ни усилия.
Рекламни
Използваме бисквитки, за да измерваме маркетинг ефективността ни, броене на посещения, както и за проследяването дали дадено електронно писмо е било отворено.