Data Science

Data Science (наука про дані) — це поєднання статистики, математики, програмування, прийняття рішень, зберігання даних у винахідливий спосіб, здатність по-іншому дивитися на знайомі речі, а також дії з очищення, підготовлення та вирівнювання даних. Простими словами, це — егіда, під якою зібрано методи для видобуття з даних цінних знань та інформації.

Наші можливості здобувати соціальні та економічні вигоди на основі новостворюваних даних обмежуються відсутністю відповідного досвіду. Робота з даними такого роду потребує принципово нових умінь та інструментарію. Корпуси даних настільки об’ємні, що не вміщаються на одному комп’ютері. Їх неможливо опрацьовувати за допомогою традиційних баз даних чи статистичних пакетів, неможливо подавати за допомогою стандартних програм візуалізації. Дані стали більш різнорідними, на відміну від добре систематизованих даних минулих періодів. Цифровий текст, звук та відео, дані сенсорів та блогів, як правило, хаотичні, неповні та неструктуровані. Часто мало що відомо про їхні походження та якість, і для одержання корисного ефекту їх потрібно поєднувати з іншими даними. Опрацювання даних, створених користувачами, також пов’язано з непростими питаннями приватності, безпеки та етики.

Видання	Назва статті	Короткий зміст
Harvard Business Review	Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century	Гел Веріан (Hal Varian), головний економіст Google, одного разу сказав: «Сексуальною спеціальністю наступних 10 років буде статистика. Люди думають, що я жартую, але хто б міг подумати, що комп’ютерна інженерія буде сексуальною спеціальністю 90-х?» Якщо під «сексуальністю» розуміти володіння рідкісними якостями, що користуються великими попитом, то фахівці з науки про дані (data scientists) дуже «сексуальні». Їх важко й дорого наймати, а з урахуванням високої конкуренції на ринку за їхні послуги, ще й складно утримувати. Просто-напросто, мало який фахівець поєднує в собі наукову підготовку та обчислювальні й аналітичні здібності.
Forbes	Is Being a Data Scientist Really the Best Job in America?	Революція даних великого обсягу (big data) та аналітики тільки розпочинається, і компанії гостро потребують талановитих спеціалістів, які здатні допомогти видобути з їхніх даних знання. Усвідомлення можливих вигод заохочуватиме все більше людей до кар’єри в галузі, де так гостро стоїть потреба в молодій крові.
mc.today	Щоб вигідно спланувати поїздку, потрібен місяць: як в tripmydream вирішили цю проблему	Багато з тих, хто тільки поверхово знайомий зі сферою туризму та продажем авіаквитків зокрема, можуть щиро здивуватися, навіщо взагалі тут Data Science (набір конкретних дисциплін з різних напрямків, що відповідають за аналіз даних і пошук оптимальних рішень на їх основі) - береш всі доступні квитки (тури, готелі) і продаєш. Але все, як відомо, криється в деталях. Саме Data Science може вам допомогти зробити вирішальний прорив там, де ви, здавалося, вже все перепробували.
IEEE Computer Society	Data Scientist	У даній роботі розглядається новостворена професія в галузі IT — фахівця з науки про дані (data scientist). Спочатку розглядаються поняття даних, інформації та знань, а також поточна класифікація професій у галузі IT, щоб задати контекст для опису поточних змін. Далі визначається поняття даних великого обсягу (big data), які дали поштовх до розвитку науки про дані (data science). Нарешті, дається визначення, що наразі розуміють під наукою про дані, та чим займаються спеціалісти з науки про дані.
Glassdoor	50 Best Jobs in America	Це сталося: фахівець із науки про дані (data scientist) — найліпша робота в Америці, як свідчать дані користувачів онлайн системи аналізу зайнятості Glassdoor за всі роки з 2016 по 2019, в 2020 і 2022 рр. - на 3-му місці, у 2021 р. - на 2-му. Сервіси Glassdoor дають змогу найманим працівникам анонімно оцінювати свої місця роботи та керівників, виставляти рейтингові оцінки рівню своєї зарплатні, умовам праці, можливостям для кар’єрного зростання.
CareerCast	The Best Jobs of 2021	Високий попит на фахівців із науки про дані (data scientists) та статистиків пояснюється невпинно зростаючим значенням збору та оцінювання значних обсягів даних. Можливості для фахівців у цих галузях величезні, адже у сфері IT, медицині, економіці, та й усюди, де збирають інформацію про клієнтів, можна з користю опрацьовувати відповідні дані. Наука про дані (data science) — відносно молода галузь, яка передвіщає докорінну перебудову різних сфер, від бізнесу до урядування, від медицини до освіти. Усе більше університетів відкривають спеціальності з науки про дані.

Відкрита лекція Олега Чертова

Що таке Data Science? Що вивчається в новій дисципліні «Машинне навчання»? Яка структура нової кафедральної магістерської спеціалізації «Data Science та математичне моделювання»?
Відповіді на ці та інші цікаві питання можна знайти у відкритій лекції завідувача кафедри прикладної математики Олега Романовича Чертова, прочитаній для студентів усіх курсів кафедри, викладачів та запрошених.

Відеозапис