Data Science – co to jest i jak zacząć?

W tym artykule:

• Trafne analizy danych pomagają w procesie np. podejmowania trafnych decyzji biznesowych.
• Zarządzania relacyjnymi bazami danych tekstowych to podstawa strategii contentowych i social mediowych dla wielu firm.
• Data Science zgłębia wiedzę dot. machine learning oraz AI.

Spis treści:
Co to jest Data Science?

Kluczowe umiejętności i narzędzia w Data Science

Jak wygląda praca Data Scientist?

Jakie są pierwsze kroki, by rozpocząć karierę w Data Science?

Popularne języki programowania i narzędzia w Data Science

Kursy i materiały do nauki Data Science – od czego zacząć?

Czy Data Science to przyszłościowy kierunek kariery?

Co to jest Data Science?

Data Science to inaczej nauka o danych. To interdyscyplinarna specjalizacja, która łączy elementy matematyki, statystyki, informatyki oraz zaawansowanej wiedzy branżowej (w tym również unikalnego know-how, czyli procesów, metod i technologii charakterystycznych dla danej dziedziny). Za pomocą pozyskiwania, przetwarzania i analizy danych z wykorzystaniem zaawansowanych algorytmów zamienia suche liczby w określone wzorce, a te z kolei w (często przełomowe) decyzje biznesowe czy operacyjne.

Gdzie przydaje się Data Science? Praktycznie wszędzie: w logistyce, zarządzaniu zapasami, kampaniach politycznych i społecznych, opiece medycznej. Każda współczesna organizacja – większa i mniejsza – może wykorzystać potęgę danych do wprowadzenia rewolucji i wyprzedzenia konkurencji.

Przeczytaj także: Technologie w Metaverse: Blockchain i NFT w wirtualnych światach

Kluczowe umiejętności i narzędzia w Data Science

Każdy wysłany e-mail, każdy post w social mediach (i reakcja na niego), każda operacja w bankowości elektronicznej – wszystko to generuje dane. Czasy, w których dało się zebrać je w arkuszu kalkulacyjnym już dawno minęły, choć małe zbiory są dobrym punktem wyjścia dla początkujących. Jakie umiejętności i narzędzia musi mieć specjalista w dziedzinie analizy danych?

• Zdolności analityczne pozwalające dostrzec zarówno prawidłowości, jak i odstępstwa i błędy,
• Wiedza z zakresu matematyki i statystyki, niezbędna do formułowania i testowania hipotez oraz budowania modeli analitycznych,
• Języki programowania, zwłaszcza Python, R czy SAS oraz języki zapytań baz danych relacyjnych (SQL) i nierelacyjnych (RSQL),
• Uczenie maszynowe, deep learning i sieci neuronowe,
• Narzędzia do przetwarzania dużych zbiorów danych,
• Narzędzia do wizualizacji danych.

Jednak ważne są nie tylko umiejętności techniczne – wnioski płynące z analizy trzeba umieć przekazać odbiorcom w sposób jasny, czytelny i angażujący. Dlatego jeśli dane faktycznie mają ożyć, Data Science wymaga również kreatywności, skutecznej komunikacji, logicznego myślenia, a nawet szczypty… storytellingu.

Przeczytaj także: Technologie IT, które nie tracą na popularności

Jak wygląda praca Data Scientist?

Praca w Data Scientce może różnić się w zależności od wielkości czy oczekiwań organizacji. W tych największych Data Scientist jest kimś nadzorującym cały proces analityczny, a w zespole ma chociażby analityków danych (Data Analyst), inżynierów danych, specjalistów od uczenia maszynowego, statystyków, twórców aplikacji, marketingowców itd. W mniejszych przedsiębiorstwach zaś jego praca może stanowić połączenie tych wszystkich ról. Ogólnie rzecz biorąc, Data Scietist (solo lub w zespole) zbiera, analizuje i interpretuje dane, żeby na ich podstawie stworzyć symulacje lub wzorce, które (w zależności od branży) pomogą:

• Tworzyć nowe produkty/usługi lub ulepszać istniejące,
• Zarządzać logistyką i łańcuchem dostaw,
• Optymalizować procesy, budżet, ruch na stronie itd.

Jakie są pierwsze kroki, by rozpocząć karierę w Data Science?

Żeby zostać Data Scientist, niektórzy decydują się na studia na kierunku Data Science (często to studia podyplomowe albo II stopnia) albo pokrewnych (matematyka, statystyka, informatyka). Inni wybierają kursy online, bootcampy albo różne szkolenia. Niełatwo dostać jednak pracę bez doświadczenia, a zdobycie doświadczenia bez pracy jest… jeszcze trudniejsze. Dlatego praktyczne okazuje się również dołączenie do społeczności zrzeszających Data Scientist i branie udziału w konkursach i wyzwaniach (np. hackathonach). Pozwala to na sprawdzenie własnych umiejętności i poszerzanie portfolio o rzeczywiste projekty.

Popularne języki programowania i narzędzia w Data Science

O językach programowania i narzędziach wspomniano już wcześniej, ale w tym miejscu warto scharakteryzować te najpopularniejsze. Jeśli chodzi o języki, dominują dwa:

• Python – najłatwiejszy i najszybszy do nauki, łatwo też połączyć go z algorytmami w innych językach. Wybierany w takich branżach, jak elektronika, FinTech, media, ale także badania naukowe. Ma bogaty ekosystemowi bibliotek (takich jak Pandas, NumPy, Scikit-learn) oraz możliwość pracy z dużymi zbiorami danych. Sprawdza się również w tworzeniu algorytmów do uczenia maszynowego,
• R – ma charakter opensource’owy i świetnie nadaje się do obliczeń, analiz statystycznych, wizualizacji danych, a dzięki jego bibliotekom można szybko napisać prosty model statystyczny na potrzeby komercyjnych analiz. Jednak trzeba uważać w czasie pracy z danymi wrażliwymi.

Jeśli chodzi o użyteczne narzędzia, warto wspomnieć o tych do:

• Analizowania Big Data, np. Apache Hadoop czy Apache Spark,
• Wizualizacji danych (tworzenia raportów, wykresów, grafik itp.), np. Tableau, PowerBI, Excel, biblioteki Pythona typu Matplotlib.

Kursy i materiały do nauki Data Science – od czego zacząć?

Jeśli ktoś nie wybrał Data Science w ramach edukacji akademickiej, może skorzystać z kursów oferowanych przez liczne platformy e-learningowe albo po prostu przeczytać książkę na ten temat. Ceny za takie podstawowe materiały często nie wynoszą więcej niż posiłek dla dwóch osób w popularnym fast foodzie, a na pewno ułatwią zdobycie choćby wyobrażenia o pracy Data Scientist. Osoby zdecydowane na rozwijanie się w tej branży mogą rozważyć dłuższe kursy czy studia podyplomowe.

Czy Data Science to przyszłościowy kierunek kariery?

Nie da się ukryć, że Data Science nie jest ścieżką kariery dla każdego, ale – dla kontrastu – trzeba podkreślić, że w coraz bardziej scyfryzowanym świecie Data Scientist znajdzie zatrudnienie w każdej branży. Jeśli więc potrafisz odnaleźć piękno i porządek w pozornym chaosie danych, zdecydowanie warto rozważyć ten kierunek zawodowy.

Może Ci się spodobać:

• Tworzenie aplikacji mobilnych w pigułce — kluczowe etapy
• Czym jest blockchain: Najważniejsze pojęcia
• Wszystko co musisz wiedzieć o React.js

Źródła danych:

https://magnifier.pl/facebook-jak-dziala-serwery-stos-technologiczny/