yandex
Калькулятор ценТарифыАкцииДокументацияО насКарьера в Cloud.ruНовостиЮридические документыКонтактыРешенияРеферальная программаКейсыПартнерство с Cloud.ruБезопасностьEvolutionAdvancedEvolution StackОблако VMwareML SpaceВ чем отличия платформ?БлогОбучение и сертификацияМероприятияИсследования Cloud.ruЛичный кабинетВойтиЗарегистрироватьсяEvolution ComputeEvolution Managed KubernetesEvolution Object StorageEvolution Managed PostgreSQL®Облако для мобильных и веб‑приложенийАналитика данных в облакеEvolution Bare MetalEvolution SSH KeysEvolution ImageСайт в облакеEvolution DNSEvolution VPCEvolution Load BalancerEvolution Magic RouterEvolution DiskХранение данных в облакеEvolution Container AppsEvolution Artifact RegistryEvolution Managed ArenadataDBEvolution Managed TrinoEvolution Managed SparkАналитика данных в облакеEvolution ML InferenceEvolution Distributed TrainEvolution ML FinetuningEvolution NotebooksCurator Anti-DDoSCurator Anti‑DDoS+WAFUserGate: виртуальный NGFWStormWall: Anti-DDoSEvolution TagsEvolution Task HistoryCloud MonitoringCloud LoggingАренда GPUAdvanced Object Storage ServiceAdvanced Elastic Cloud ServerAdvanced Relational Database Service for PostgreSQLРазработка и тестирование в облакеAdvanced Image Management ServiceAdvanced Auto ScalingDirect ConnectCDNCross-platform connectionAdvanced Enterprise RouterAdvanced Cloud Backup and RecoveryAdvanced Data Warehouse ServiceAdvanced Elastic Volume ServiceAdvanced Cloud Container EngineAdvanced FunctionGraphAdvanced Container Guard ServiceAdvanced Software Repository for ContainerAdvanced Document Database Service with MongoDBAdvanced Relational Database Service for MySQLAdvanced Relational Database Service for SQL ServerCloud AdvisorAdvanced Server Migration ServiceAdvanced Data Replication ServiceAdvanced API GatewayAdvanced CodeArtsAdvanced Distributed Message Service for KafkaAdvanced Distributed Message Service for RabbitMQAdvanced DataArts InsightAdvanced CloudTableAdvanced MapReduce ServiceAdvanced Cloud Trace ServiceAdvanced Application Performance ManagementAdvanced Identity and Access ManagementAdvanced Enterprise Project Management ServiceVMware: виртуальный ЦОД с GPUVMware: виртуальный ЦОДУдаленные рабочие столы (VDI)VMware: сервер Bare MetalИнфраструктура для 1С в облакеУдаленные рабочие столыМиграция IT‑инфраструктуры в облако3D-моделирование и рендерингVMware: резервное копирование виртуальных машинVMware: резервный ЦОДVMware: резервное копирование в облакоVMware: миграция виртуальных машин
Поиск
Связаться с нами

Data Science

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

Обзоры
Иллюстрация для статьи на тему «Data Science»
Продукты из этой статьи:
Иконка-Evolution Foundation Models
Evolution Foundation Models
Иконка-Evolution AI Agents
Evolution AI Agents
Иконка-Evolution ML Inference
Evolution ML Inference

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.

Дарим до 20 000 бонусов
Дарим до 20 000 бонусов
4 000 бонусов — физическим лицам, 20 000 бонусов — юридическим

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.

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.

  • 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.

  • 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.

  • 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.

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

  1. Cбор 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.

  2. 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.

  3. 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.

  4. Анализ. Комплексное изучение выборки из доступной Big Data, выявление явных и скрытых закономерностей, а также разработка краткосрочных или долгосрочных прогнозов.

  5. 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 Cloud.ru. 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.

Продукты из этой статьи:
Иконка-Evolution Foundation Models
Evolution Foundation Models
Иконка-Evolution AI Agents
Evolution AI Agents
Иконка-Evolution ML Inference
Evolution ML Inference
6 июля 2022

Вам может понравиться