Co je to data science?
Lidé vždy produkovali data - od jeskynních maleb a nápisů klínovým písmem až po účetní knihy, daňová přiznání nebo výsledky voleb. Nyní jsou však data všudypřítomná. Produkujeme je, když vyplňujeme formulář, nakupujeme online, podepisujeme petici, rezervujeme si pokoj na nadcházející dovolenou, přehráváme si film ze streamovací platformy, platíme v obchodě s potravinami, odešleme e-mail, nebo jen sdílíme fotografii s někým blízkým.
Všechna tato data se shromažďují a analyzují, aby je podniky a vlády, ale také lékaři, akademici a inženýři mohli vyhodnotit a následně podniknout příslušné kroky.
Shromažďování a čištění dat (tj. příprava dat k analýze), využívání statistických metod a stále častěji strojového učení a umělé inteligence k jejich analýze a vytváření prediktivních modelů je každodenním chlebem data scientisty. Proto jsou dnes data scientisti velmi žádaní ve firmách po celém světě.
Kdo je data scientist?
Data scientist je člověk, který používá statistické a výpočetní metody k získávání poznatků a znalostí z velkých a složitých souborů dat. Často se jedná o člověka se vzděláním v oblasti matematiky, statistiky a informatiky, ale ve skutečnosti je jeho původní zaměření méně důležité než to, aby měl bystrou analytickou mysl a disponoval správným souborem dovedností.
Data scientist musí být především schopen aplikovat statistickou analýzu, strojové učení a další pokročilé techniky při řešení složitých problémů a vytváření předpovědí na základě dat. Například ve světě financí může data scientist pomoci vedoucím pracovníkům podniků porozumět trhu, spolu s jeho potřebami a očekáváními, aby mohli přijímat chytrá rozhodnutí. Nebo může pomoci logistické společnosti lépe porozumět problémům, kterým čelí, a navrhnout způsoby, jak zvýšit efektivitu a snížit náklady. Tím však data science nekončí.
- Ve zdravotnictví se data science široce využívá ke zlepšení léčby pacientů, snížení nákladů a optimalizaci poskytování péče, a to prostřednictvím analýzy údajů o pacientech, která umožňuje identifikovat rizikové faktory určitých onemocnění a vytvářet individuální léčebné plány na základě anamnézy a genetického profilu pacienta.
- Ve vzdělávání lze data science využít ke zlepšení kvality vzdělávání analýzou studentských výstupů s cílem identifikovat problematické oblasti a vytvořit cílené intervence pro jejich řešení.
- Data science se používá ke zlepšení veřejné bezpečnosti tím, že analyzuje údaje o trestné činnosti, aby bylo možné identifikovat vzorce chování a předvídat, kde pravděpodobně dojde k trestným činům, takže odpovědné osoby mohou efektivněji rozdělovat zdroje a také cíleně monitorovat rizikové oblasti zvýšeným počtem hlídek.
- Data science se používá k optimalizaci spotřeby energie a snížení plýtvání tím, že analyzuje trendy v užívání energie a identifikuje oblasti, kde se energií plýtvá.
- V dopravě se data science používá ke zlepšení dopravních systémů analýzou dopravních trendů a předpovídáním cestovních časů. To pomáhá místním orgánům a provozovatelům optimalizovat tok dopravy a snižovat dopravní zácpy, což vede ke zkrácení cestovní doby a snížení emisí.
Jaký je rozdíl mezi data scientistem a datovým analytikem?
Mnoho lidí si může data scientisty plést s datovými analytiky, a proto je zde na místě upřesnění: Datoví analytici obvykle pracují s menšími soubory dat a zaměřují se na popisnou analýzu, která zahrnuje shrnutí a interpretaci dat s cílem identifikovat vzorce, trendy a poznatky. Naproti tomu data scientisti pracují s mnohem většími a složitějšími soubory dat a jsou zodpovědní za jak deskriptivní tak i prediktivní analýzu. Za tímto účelem využívají strojové učení a další pokročilé techniky k vývoji modelů, které lze použít k předpovědím nebo řešení složitých problémů.
Co musíte umět, abyste se mohli stát data scientistem
K tomu, abyste se stali data scientistem, je potřebná kombinace vzdělání, technických dovedností, zkušeností a komunikačních dovedností. Zatímco zkušenosti se nedají naučit, existuje mnoho věcí, které člověk může udělat, aby se přiblížil kariéře v datové vědě. Vhodným prvním krokem je zvládnutí klíčových technických dovedností používaných v datové vědě. To zahrnuje dobré zvládnutí následujících věcí:
- Python: Oblíbený programovací jazyk, který datová věda hodně využívá pro jeho jednoduchost, všestrannost a výkonné knihovny pro analýzu dat.
- SQL (strukturovaný dotazovací jazyk): Standardní jazyk používaný ke správě relačních databází, které se často používají k ukládání a správě velkých souborů dat.
- Git: Jedná se o systém pro správu verzí, který se široce používá při vývoji softwaru ke sledování změn v kódu a ke spolupráci s ostatními. Je také užitečný pro správu a sledování změn v projektech datové vědy.
- Nástroje pro strojové učení: Tyto nástroje umožňují vytvářet a trénovat modely strojového učení.
Co dalšího musí umět data scientist?
Ačkoli technické dovednosti, jako znalost programovacích jazyků a datových nástrojů, jsou důležité, dovedný data scientist vyniká i jinými schopnostmi. Patří zde především:
- Schopnost řešit problémy: Data scientisti musí být schopni rychle identifikovat problémy, stanovit hypotézu a najít řešení. Proto musí umět myslet inovativně (outside the box) a hledat kreativní řešení, která nemusí být na první pohled patrná.
- Schopnost kriticky myslet: Ta zahrnuje schopnost analyzovat komplexní soubory dat, vyvodit z nich smysluplné závěry a ty následně srozumitelně prezentovat. Dovedný data scientist by měl být schopen podívat se na problém z více úhlů pohledu a určit nejlepší postup.
- Smysl pro byznys: Smysl pro byznys pomáhá data scientistům dávat svá zjištění do souvislostí, aby pomohli byznys lídrům, jak postupovat v provozních nebo marketingových aktivitách.
I když se může zdát, že zvládnout výše uvedené (a nejen to!) je náročný úkol, je k dispozici mnoho zdrojů, které vám pomohou naučit se a rozvíjet dovednosti potřebné k tomu, abyste se stali data scientistem, včetně programů, jako je například náš Data Science Bootcamp.
Je důležité si uvědomit, že se data scientistem nestanete za den a že je v pořádku začít v malém a postupně se vypracovat. Zaměřte se na rozvoj svých dovedností, získávání zkušeností a budování sítě kontaktů. Časem svých cílů určitě dosáhnete.
Proč zvážit kariéru v oblasti data science?
Data scientisti jsou velmi žádaní v mnoha odvětvích, mimo jiné ve finančnictví, zdravotnictví, technologiích a marketingu. Hrají klíčovou roli při interpretaci dat, která pak pomáhají organizacím přijímat rozhodnutí, a zlepšovat jejich celkovou výkonnost.
Data scientisti se obvykle těší atraktivnímu mzdové ohodnocení a jejich práce jim zároveňnabízí příležitosti k růstu a kariérnímu postupu. Data scientisti mají navíc často možnost pracovat na zajímavých a náročných projektech, které mohou být intelektuálně stimulující.