Data Science — что это такое в программировании простыми словами

В этой статье расскажем простыми словами, что это такое Data Science и почему об этой сфере говорят во всем мире. Вы узнаете, как работают технологии анализа данных, зачем они нужны бизнесу, какие профессии связаны с этой областью и с чего начать свой путь в ней.

Чем больше информации стали собирать компании — от покупок в магазинах до кликов в интернете, — тем очевиднее становилось: именно данные, а не сам код, могут рассказать самые важные истории. И тем острее стоял вопрос: как все это осмыслить и превратить в пользу?

Определение

Представьте интернет-магазин, где ежедневно совершаются тысячи покупок. Мало толку, если все эти сведения будут пылиться в таблицах. Но если найти закономерности — например, что покупатели смартфонов чаще всего берут и наушники, — бизнес может увеличить продажи с помощью персональных рекомендаций.

Именно этим занимается наука о данных (Data Science) — область, которая соединяет математику, программирование и аналитику, чтобы извлекать из информации практическую выгоду. Проще говоря, это способ превращать хаотичные массивы цифр и фактов в знания, прогнозы и решения.

Как работает Дата Саинс

• Сбор данных

Информация поступает из разных источников — сайты, приложения, кассы, датчики.

• Очистка

Сырые сведения обычно содержат ошибки — дубли, пропуски или неверные значения. Если их не исправить, выводы будут искажены, поэтому сначала нужно все привести в порядок.

• Анализ

Здесь изучают распределения и связи между переменными, устанавливают закономерности и формулируют гипотезы. Например, что в пятницу вечером люди чаще заказывают пиццу.

• Моделирование

На основе закономерностей строят прогнозы и алгоритмы. Скажем, сервис такси предсказывает, где вечером будет больше заказов.

• Внедрение

Результаты используются в реальности — персональные рекомендации, умные фильтры, прогноз спроса.

Таким образом хаотичная куча фактов превращается в понятные ответы на ключевые вопросы: что происходит, почему это случилось и что будет дальше.

Протестировать весь процесс можно в «Симуляторе Data Science». Это образовательная подписка с 100+ реальными задачами бизнеса, пет-проектами для портфолио и регулярными обновлениями. Отличный способ прокачать навыки, изучить решения экспертов, получить реальный опыт и влиться в профессиональное комьюнити.

О том, как устроен курс, в этом видео расскажет его автор — Валерий Бабушкин, Senior Principal Director в BP.

Возможности науки о данных

В 1974 году датский ученый Петер Наур впервые употребил термин Data Science, описав его как науку, исследующую жизненный цикл цифровой информации — от появления до практического применения. С тех пор масштабы данных выросли в тысячи раз, а возможности сферы вышли далеко за пределы академических исследований. Давайте подробнее рассмотрим ключевые направления, в которых раскрывается потенциал DS.

Прогнозирование

С помощью математических моделей и машинного обучения можно предсказывать будущее, опираясь на накопленный опыт. 

• Финансы: банки прогнозируют вероятность невозврата кредита и принимают решение о выдаче займа.
• Медицина: алгоритмы помогают предсказать вероятность развития болезни на ранней стадии и вовремя предложить лечение.
• Транспорт: сервисы такси предполагают, где вечером будет больше заказов, и распределяют автомобили по районам.

Классификация

Алгоритмы классифицируют объекты, события или людей по определенным признакам, помогая автоматизировать огромные объемы работы.

• Почта: сервисы автоматически делят письма на «Входящие», «Спам» и «Промоакции».
• Медицина: анализ снимков позволяет алгоритмам отличить здоровые клетки от подозрительных.
• Соцсети: фото сортируются по лицам, а контент фильтруется по категориям.
• Финансы: системы выявляют подозрительные транзакции, чтобы предотвратить мошенничество.

Рекомендации

Наверняка вы замечали, как онлайн-сервисы подсказывают именно то, что вам интересно. Это результат работы алгоритмов рекомендаций. Они анализируют поведение пользователя и предлагают товары, фильмы или музыку, которые с наибольшей вероятностью понравятся.

• Стриминг: онлайн-кинотеатры советуют фильмы и сериалы, исходя из того, что вы уже смотрели, а музыкальные сервисы формируют персональные плейлисты на основе ваших любимых треков.
• E-commerce: интернет-магазины подсказывают сопутствующие товары. Например, купил смартфон — получи предложение чехла и наушников по скидке.
• Соцсети: умная лента показывает то, что вы захотите видеть.

Автоматизация

Data Science помогает машинам брать на себя рутинные задачи, которые раньше выполняли люди. Программы могут обрабатывать тысячи запросов одновременно, принимать решения по заданным правилам и освобождать человека для более творческой работы.

• Производство: системы прогнозируют поломку оборудования и автоматически планируют ремонт.
• Финансы: алгоритмы проверяют заявки на кредит без участия сотрудника, анализируя десятки параметров.
• Маркетинг: рекламные платформы автоматически настраивают показы и ставки, чтобы приносить больше прибыли.
• Клиентский сервис: чат-боты отвечают на стандартные вопросы 24/7 и разгружают операторов.

Машинное обучение

Это один из важнейших инструментов внутри науки о данных. Если дисциплина отвечает за весь цикл работы с информацией, то Machine Learning позволяет ей не только описывать прошлое, но и прогнозировать будущее, а также автоматизировать принятие решений.

Благодаря ML модель не программируют под каждое действие, а показывают множество ситуаций, чтобы она сама нашла закономерности и научилась применять их в новых условиях.

• Распознавание речи: голосовые помощники понимают команды, потому что обучены на тысячах записей человеческой речи.
• Финансы: модели анализируют историю операций и предсказывают вероятность мошенничества.
• Медицина: нейросети учатся на медицинских снимках, чтобы находить признаки заболеваний.

Искусственный интеллект

Это следующий шаг после машинного обучения. Если модели учатся решать конкретные задачи, то ИИ стремится имитировать человеческое мышление: анализировать, принимать решения и даже творить.

Здесь соединяются несколько направлений — обработка языка, компьютерное зрение, машинное обучение — и превращаются в умные системы, которые могут адаптироваться к новым условиям.

• Ассистенты: Siri, Alexa или Алиса понимают речь, отвечают на вопросы и выполняют команды.
• Автопилоты: современные автомобили анализируют дорожную обстановку и могут следовать маршруту без помощи водителя.
• Креативные задачи: нейросети пишут тексты, создают изображения и даже музыку.

Аналитика данных

Основа Data Science. Это может быть простая статистика (например, сколько клиентов посетили магазин за месяц) или более сложный анализ связей (почему в одном регионе продажи растут, а в другом падают).

• Маркетинг: исследование поведения пользователей показывает, какие рекламные кампании приносят больше клиентов.
• Городская среда: данные о трафике помогают планировать дороги и общественный транспорт.
• Спорт: статистика игр используется для выбора тактики и оценки эффективности игроков.

Что делает Data Science в бизнесе

Помогает компаниям лучше понимать клиентов, оптимизировать процессы и находить новые точки роста.

Вот основные задачи DS:

• Анализ клиентов и прогноз спроса

• Персонализация

• Оптимизация процессов
• Управление рисками
• Маркетинг

Допустим, крупная торговая сеть столкнулась с проблемой: популярные товары быстро заканчивались, а менее востребованные залеживались на складах. С помощью технологий анализа компания собрала данные о покупках за последние годы, погодных условиях и праздниках. На основе этих сведений построили модель, которая предсказывает спрос с точностью до дня.

Результат:

• снижение издержек на хранение товаров;
• повышение доступности популярных позиций на полках;
• рост выручки за счет уменьшения дефицита.

Таким образом, Дата Саинс превращается в инструмент не только для экономии ресурсов, но и для повышения качества обслуживания клиентов.

Кем работать в Data Science

Рынок труда в России сегодня стремительно перестраивается: спрос на технические профессии растет на 63% в год, открывается около 59 тысяч новых вакансий, и значительная их часть связана с анализом и обработкой данных. При этом младшие специалисты востребованы наряду с мидлами и сеньорами, если умеют решать практические задачи. Рассмотрим, основные специальности в этой сфере.

Data Scientist

Мы уже подробно писали, чем дата-сайентист отличается от аналитика данных. Это универсал, который умеет анализировать большие объемы информации, переводить результаты на понятный бизнесу язык и создавать ML-модели для практических задач.

Machine Learning Engineer (инженер по машинному обучению)

Берет математические модели и превращает их в работающие продукты. Если Data Scientist строит прогноз, то инженер делает так, чтобы он стабильно работал в приложении или сервисе.

ML-инженер отвечает за оптимизацию алгоритмов, настройку инфраструктуры и интеграцию решений в бизнес-процессы. Благодаря ему работают рекомендательные системы в маркетплейсах, умные фильтры в почте и голосовые ассистенты. 

Data Analyst (аналитик данных)

Преобразует накопленную информацию в понятные отчеты и рекомендации. Он работает с таблицами, визуализациями и метриками, чтобы показать, где есть проблемы и как их исправить. 

Читайте подробный гайд по профессии, где мы разбираем, кто такой аналитик данных и почему бизнесу без него не обойтись.

Data Engineer (дата-инженер)

Строит инфраструктуру. Он обеспечивает, чтобы информация попадала в нужное место быстро, чистой и в нужном формате.

Дата-инженер разрабатывает системы хранения, трансформации и передачи данных — движки, пайплайны, БД и среды обработки. Благодаря ему аналитики, инженеры и ученые получают надежный фундамент для своих моделей и отчетов.

Data Science: с чего начать изучение 

Начните с освоения базовых навыков: Python и SQL для работы с информацией, статистика и основы машинного обучения. Отличная отправная точка для новичков — бесплатный курс «Математика для Data Science». Здесь дают базу по матанализу и линейной алгебре, учат читать формулы и решать базовые задачи.

Заключение

Сегодня анализ информации лежит в основе работы крупных компаний и привычных сервисов — от медицины до онлайн-магазинов. А значит, освоение этой дисциплины открывает путь к востребованной и перспективной карьере.

Мы разобрали, что нужно знать о Data Science (Дата Сайнс) в программировании: что это вообще такое, какие профессии есть в сфере и как эта область помогает бизнесу принимать решения на основе фактов.