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!