Летопись Белогорья

Наука о данных на стыке разных дисциплин, таких как математика и статистика; информатика и компьютерные науки; бизнес и экономика, называется Data Science. В современном мире инновационных технологий и глобальной интернетизации профессия Data Scientist очень актуально и чрезвычайно перспективна. Стать специалистом, работающим с большими массивами данных, используя методы и алгоритмы, специально разработанные для них, поможет курс Data Science.

Необходимость возникновения такой профессии была обусловлена тем, что обработать мега большие данные просто не возможно стандартными средствами математической статистики. А появление  Data Science решает эту проблему. Актуальность и востребованность специалистов этой профессии обуславливается еще и тем, что они необходимы совершенно в разных сферах, среди которых в большей степени выделяются:

• IT-сфера: для систематизации информации, настройки фильтрации спама, оптимизации поиска и выдачи результатов.
• Производственные сферы: любое производство любой продукции, требующей систематизации.
• Финансовые организации: управление информацией о клиентах и их денежных средствах, операциях и прочее.
• Торговые сети: как ведение и автоматизация баз данных товаров, так и статистический анализ потребностей и платёжеспособности целевой аудитории.
• Медицина: те же базы данных, автоматическая диагностика.
• Медиа: обработка всей входящей и исходящей информации, прогнозирование и анализ реакции на неё.
• Избирательные кампании: объемы данных во время выборов действительно колоссальны.
• Статистические организации: в статистике всегда большие объемы числовых данных, требующих обработки, анализа.

От области деятельности зависят и результаты работы Data Scientist. После извлечения нужной информации специалист устанавливает закономерности, подвергает их анализу, делает прогнозы и принимает бизнес-решения. В каждом конкретном случае обязанности такого сотрудника отличаются, но есть обязанности, общие для всех представителей профессии:

• Сбор данных из различных источников, проверка их актуальности.
• Анализ поведения потребителей.
• Составление баз данных, персонализация тех или иных продуктов.
• Анализ всевозможных рисков.
• Определение всяческих фальсификаций и мошеннических действий, фальсификаций данных.
• Ведение отчётности по данным, включая результаты анализа и прогнозирование.
• Труд такого специалиста заканчивается созданием модели кода программы, сформировавшейся на основе работы с данными, которая предсказывает самый вероятный результат.