Мигрируй в Cloud — получи до 80 часов консультаций с нашими лучшими инженерами и до 2 месяцев бесплатного тестового периода
Главная

Data Science

Data Science

Data Science (наука о данных) — междисциплинарный подход, отвечающий за анализ большого объема данных и извлечения из них практических знаний.

Data Science включает:

  • очистку, агрегирование и систематизацию данных для анализа и последующей обработки;
  • комплексный анализ для обнаружения закономерностей, в том числе с использованием алгоритмов, аналитики, инструментов и технологий, таких как Python;
  • обработку полученных результатов для формирования обоснованных выводов и их представление в виде графиков или таблиц.

Цикл обработки данных в Data Science направлен на нахождение закономерностей и их преобразование в долгосрочные прогнозы, необходимые для обоснованного принятия бизнес-решений.

Польза, потенциал и применение прогнозов

Использование доступных данных для построения и использования прогностических моделей дает большие преимущества компаниям из разных сфер и даже способствует преобразованию их бизнес-моделей.

Использование прогнозов:

  • Помогает в финансовом планировании. Позволяет определять цели уровня продаж, количество необходимых складских запасов, годовую прибыльность и другие показатели. Прогнозы помогают понять цель развития и позволяют своевременно принимать меры при отклонении от плановых показателей.
  • Улучшает взаимодействие между департаментами компании. Обеспечивает вовлеченность сотрудников всех отделов в процесс подготовки данных для последующей разработки прогностических моделей. Внедрение в бизнес-процессы обязательного прогнозирования подразумевает изменение корпоративных правил.
  • Определяет возможные точки роста и снижает риски. Подробное изучение статистики и других данных компании может использоваться для определения перспективных направлений. Например, если компания занимается продажами — прогнозирование позволяет понять, когда нужно увеличить складские запасы того или иного товара. Если продаж нет — компания может своевременно отказаться от закупок или производства.
  • Повышает осведомленность о рынке. При обработке данных не только из внешних, но и из внешних источников — например, открытой финансовой отчетности или информации о продажах — бизнес получает возможность долгосрочного прогнозирования общей ситуации на рынке, что важно для подстраивания под конъюнктуру рынка.
  • Позволяет предвидеть внутренние процессы. Аналитика внутренних данных, в том числе поступающих от собственного отдела кадров компании, помогает предвидеть повышение кадровых потребностей, оценивать периодичность кадровых перестановок и другие процессы. Например, прогнозы помогают руководству понимать, когда чаще увольняется человек с той или иной должности и когда лучше мотивировать его для повышения лояльности.
  • Помогает осваивать новые направления. Применение прогнозов, в том числе сделанных на основе исторических данных, помогает прогнозировать потенциал отдельных продуктов, быстро подстраиваясь под изменение потребностей потребителей. Это используется компаниями для освоения новых направлений и масштабирования бизнеса.

Сферы применения Data Science

Обработка неструктурированной информации позволяет получить потенциально важные для компаний или организацией сведения, поэтому Data Science используется для решения задач в разных отраслях:

  • медицина — для прогнозирования заболеваний, предварительной оценки эффективности лечения, разработки рекомендаций по сохранению здоровья;
  • промышленность— для предиктивной аналитики, позволяющей определить оптимальные сроки ремонта оборудования и объемы производства;
  • продажи и развлекательные сервисы — для разработки рекомендательных систем, прогнозирования уровня продаж и спроса на отдельные группы предложений;
  • логистика — для планирования быстрых и безопасных маршрутов поездок или доставки товаров;
  • финансовый сектор — для оценки платежеспособности клиентов, анализа операций, распознавания и предотвращения мошеннических действий;
  • недвижимость — для оценки потребностей клиентов, анализа доступных предложений и поиска объектов, отвечающих запросам покупателя;
  • государственное управление — для прогнозирования состояния рынка занятости и наполняемости бюджета, отслеживания финансовых операций и борьбы с преступлениями.

Ml Space

Платформа полного цикла ML-разработки на мощностях суперкомпьютера Christofari доступна любому бизнесу

Ml Space

Персональный менеджер

Преимущества

Поддержка для каждого клиента

Личный менеджер грамотно проконсультирует, окажет поддержку при запуске новых продуктов и сэкономит ваше рабочее время.

Оставить заявку
Круглосуточная техническая поддержка

Мы готовы решать ваши вопросы и оказывать поддержку 24/7.

Разница между Data Science, ИИ и машинным обучением

Data Science, искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (Machine Learning, ML) тесно взаимосвязаны и совместно используются для аналитики и решения других задач. При этом их концепции, методы и цели отличаются.

Data Science:

  • используется для выделения нужной информации из большого объема данных;
  • применяется к разным бизнес-процессам;
  • задействует математику, статистику, анализ данных, машинное обучение и другие методы для комплексной аналитики;
  • использует как структурированные, так и неструктурированные данные.

Машинное обучение:

  • используется для обучения моделей и систем на основании имеющихся знаний;
  • позволяет сделать процесс обучения автономным и неконтролируемым;
  • подразумевает изучение наборов данных без программирования, поэтому использует Big Data Science в качестве главного актива;
  • поддерживает использование искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект:

  • предназначен для предоставления системам, программам и машинам возможностей имитирования мыслительных процессов человека;
  • состоит из концепций интеллекта: восприятия, планирования, прогнозирования;
  • может использоваться в разных сферах для повышения производительности, точности, безопасности и скорости выполнения расчетов или других действий.

Алгоритм работы с большими данными в Data Science

В Data Science работа с Big Data делится на несколько этапов.

  1. Сбор данных. Определение источников и методов получения данных, назначение приоритетов, выбор инструментов для работы с Big Data.
Примечание: Точность прогнозов и информативность извлеченных полезных данных зависит от количества подключенных источников и исходного объема информации.
  1. Подготовка данных. Загрузка, извлечение и преобразование данных, а также их очистка от поврежденной или нерелевантной информации. На этом этапе также выполняется кластеризация данных и подготовка аналитической изолированной среды.
  2. Планирование и построение прогнозной модели. Определение методов для построения взаимосвязей между отдельными блоками и переменными, выбор инструментов для аналитики данных. На этом этапе также проводится подготовка наборов данных для обучения и тестирования.
  3. Анализ.Комплексное изучение выборки из доступной Big Data, выявление явных и скрытых закономерностей, а также разработка краткосрочных или долгосрочных прогнозов.
  4. Визуализация результатов. Представление результатов обработки больших данных в понятном и удобном для восприятия виде: графики, таблицы, диаграммы.
Результатов подобной обработки больших данных достаточно для принятия взвешенных и обоснованных бизнес-решений — например, об изменении маркетинговой модели, увеличении финансирования отдельных направлений, расширении штата.
Примечание: Упростить и ускорить работу с данными в Data Science можно с помощью облачных платформ, таких как ML Space от SberCloud. Платформа для совместной ML-разработки с ускорением до +1700 GPU Tesla v100 и A100 предоставляет доступ к инструментам и гибким, масштабируемым ресурсам, упрощающим работу с данными: от быстрого подключения к источникам до автоматического развертывания обученных моделей.

Начните пользоваться сервисами ML

Оставить заявку