С развитием искусственного интеллекта появляется все больше и больше сфер его применения. Например, та же наука давно перекочевала из пыльных библиотек в компьютерное пространство. Нынче модно обсуждать data science и тренды науки данных. Наша статья поможет вам разобраться в понятиях data science и даже вполне не по-дилетантски рассуждать о трендах 2019 года.

Урок 1. Что такое data science

Запомните главное — четкого определения не существует. Самое простое — это наука о данных. Всего понемногу от математики, информатики, логики. Теперь немного подробнее. Data science занимается всем, что связано с работой с информацией и цифрами. Как хранить, обрабатывать, анализировать данные, как извлекать максимальную пользу из информации. Все это — вопросы, на которые data science ищет ответы.

Урок 2. Что такое big data

Big data — ключевой термин, относящийся к data science. Это ни в коем случае не одно и то же! Big data — это данные большого объема или распространения. Для таких данных не подходят стандартные способы обработки информации, поэтому data science выделяет их в отдельную категорию.

Самая важная задача data science — анализ данных. Те, кто занимаются наукой о данных, ищут закономерности разных событий и стараются их объяснить. Полученные модели объяснений могут применяться для оптимизации рабочих процессов.

Урок 3. Из чего состоит data science

Статистика (определение выборки данных, определение цели научного эксперимента, линейная алгебра и машинное обучение (построение моделей и схем анализа данных), программирование (автоматизация процессов обработки данных), визуализация данных.

Урок 4. Что такое data mining

Проще говоря, это добыча данных. Добыча данных — один из ключевых процессов. По сути, с этого начинается работа с информацией.

Урок 5. Как это работает на практике

Благодаря анализу большого объема данных получается принимать более эффективные решения. Это может быть полезным в политике. Например, можно более точно настраивать рекламу в интернете во время предвыборных кампаний, что поможет кандидату набрать больше голосов или донести свою позицию до тех людей, которые с большей вероятностью ее поддержат.

Data science используют в банковской сфере. Например, при оценке надежности заемщика, на основе чего принимается решение о выдаче кредита.

Data science может быть полезна для проведения других финансовых операций. Например, можно проанализировать историю путешествий отдельного человека и историю его обращений за медицинской помощью за границей. На основе этих данных страховая компания будет определять размер страховой выплаты.

Больше всего data science помогает бизнесу. Крупные компании могут анализировать чеки своих клиентов, историю их покупок, их поведение. На основе этого удается проводить целевые маркетинговые компании, что повышает лояльность клиентов к компании. Продажи за счет этого растут.

А теперь поговорим о трендах 2019 года.

Тренды

Первая задача для data science на сегодняшний день — сделать так, чтобы работа с большими объемами данных занимала как можно меньше времени.

Отдельного развития требует машинное оборудование. Для работы с информацией требуются огромные вычислительные мощности. С развитием облачных решений для хранения данных возникает необходимость в появлении хотя бы более мощных ноутбуков, которые могли бы справляться с таким объемом данных.

Развитие data science делает конфиденциальную информацию о человеке все более доступной для окружающих. Если бизнес уже сейчас получает данные о поведении покупателей, знает все об их покупках, то почему он не может начать интересоваться более пикантными подробностями? Пожалуй, это сегодня самый острый вопрос. В этой связи крупные компании разрабатывают различные правила этики работы с личными данными.