Анализ данных — дисциплина, которая подходит для изучения проблем, возникающих в самых разных сферах. Более того, она включает разные инструменты и методологии, требующие знания компьютерных технологий, математики и статистики.
Хороший специалист должен уметь ориентироваться в разных областях этой дисциплины.
Многие из них являются основой методов анализа данных, и их знание обязательно. С остальными стоит знакомиться в зависимости от сферы применения и изучения конкретного проекта в сфере анализа данных. В общем, достаточный опыт в этих областях позволит лучше понимать проблемы и тип необходимых данных.
Часто при работе с крупными проблемами в сфере анализа данных необходимо иметь нескольких специалистов, обладающих знаниями разных дисциплин. Таким образом они смогут внести свой вклад в соответствующие составляющие проекта.
В более мелких проектах хороший аналитик должен уметь распознавать возникающие проблемы, определять навыки, требуемые для их решения, осваивать их и, возможно, даже советоваться с другими специалистами. Хороший аналитик должен знать не только как искать данные, но и как с ними обращаться.
Компьютерные науки
Знание компьютерных наук — базовое требование к любому специалисту в области анализа данных. Только с ними можно эффективно управлять необходимыми инструментами. Каждый шаг в процессе анализа данных задействует программное обеспечение для расчетов (IDL, MATLAB и другие), а также языки программирования (C++, Java и Python).
Большое количество доступных сегодня благодаря информационным технологиям данных требуют особых навыков для управления ими максимально эффективно. Исследование данных и их извлечение требуют знаний разных форматов. Данные структурированы и хранятся в файлах, а также таблицах баз данных таких форматов, как XML, JSON, XLS или CSV.
Многие приложения позволяют читать такие файлы и управлять информацией в них. Когда дело касается извлечения данных из базы данных, необходимо знание языка запросов SQL или специальных программных инструментов.
Для определенных видов исследованиях данных, такие форматы не используются. Вместо них информация хранится в текстовых файлах (документах или логах) или веб-страницах, а демонстрируется с помощью графиков, измерений, количества посетителей или таблиц HTML. Для парсинга таких данных нужны определенные технические знания (такая техника называется веб-скрапинг или парсинг).
Знание информационных технологий необходимо для понимания того, как использовать различные инструменты: приложения и языки программирования. Они в свою очередь используются для анализа данных и их визуализации.
Цель этого и последующих материалов — предоставить необходимые знания касательно разработки и методологий анализа данных.
Язык программирования Python и различные специализированные библиотеки используются, потому что они вносят решающий вклад в процесс анализа данных: от исследований до публикации результатов предсказательной модели.
Математика и статистика
Анализ данных также требует сложной математики для работы с информацией. В ней необходимо разбираться, как минимум понимая, что вы делаете. Знакомство с основными методами статистики также необходимы, потому что все применяемые методы основаны на них. Как компьютер предлагает инструменты для анализа данных, так и статистика — концепции, которые составляют основу дисциплины.
Она предлагает множество инструментов для специалиста. Знание того, как их использовать наилучшим образом, требует многих лет опыта. К числу самых популярных статистических методов в анализе данных относятся:
- Байесовский вывод;
- Регрессионный анализ;
- Кластерный анализ;
Познакомившись с этими примерами, вы лучше поймете, как сильно связаны математика и статистика. Благодаря отдельным библиотекам Python сможете ими управлять.
Машинное обучение и искусственный интеллект
Один из самых продвинутых инструментов анализа данных — машинное обучение. Даже при использовании визуализации данных и таких методов, как кластерный или регрессионный анализ, во время исследования часто есть смысл использовать специализированные средства для поиска моделей (паттернов) в определенном наборе данных.
Машинное обучение — это область, использующая набор приемов и алгоритмов для анализа данных с целью выявить модели, кластеры или тенденции, а затем извлечь нужную информацию автоматически.
Она становится все более фундаментальным инструментом анализа данных. Ее знание, по крайней мере в общих чертах, играет важную роль для специалиста.
