Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт
Шрифт:
Jordan Goldmeier, Alex J. Gutman
BECOMING A DATA HEAD: How to Think, Speak and Understand Data Science, Statistics and Machine Learning
Copyright © 2021 by John Wiley & Sons, Inc., Indianapolis, Indiana
All Rights Reserved. This translation published under license with the original publisher John Wiley & Sons, Inc.
Посвящается моим детям Элли, Уильяму и Эллен.
Элли было три года, когда она узнала, что ее папа – «доктор».
Озадаченно посмотрев на меня, она сказала: «Но ведь ты не помогаешь людям…»
Памятуя об этом, я также посвящаю эту книгу вам, читатель.
Надеюсь, что она вам поможет.
Посвящается
Предисловие
Книга «Разберись в Data Science» вышла очень своевременно, учитывая текущую ситуацию с данными и аналитикой в организациях. Давайте кратко пробежимся по последним событиям. Начиная с 1970-х годов лишь немногие передовые компании эффективно использовали данные и аналитику для принятия решений и обоснования своих действий. Большинство игнорировало этот ценный ресурс или не придавало ему особого значения.
В 2000-х годах ситуация стала меняться, и компании начали понимать, как они могут изменить свою ситуацию с помощью данных и аналитики. К началу 2010-х годов интерес стал смещаться в сторону «больших данных», которые изначально появились в интернет-компаниях, а затем распространились по всей экономике. В связи с возросшим объемом и сложностью данных в компаниях возникла роль «дата-сайентиста», опять же, сначала в Силиконовой долине, а затем повсюду.
Однако как только фирмы начали приспосабливаться к большим данным, в период с 2015 по 2018 год акцент во многих фирмах снова сместился, на этот раз в сторону искусственного интеллекта. Сбор, хранение и анализ больших данных уступили место машинному обучению, обработке естественного языка и автоматизации.
В основе этих быстрых сдвигов фокуса лежал ряд допущений относительно данных и аналитики, распространенных внутри организаций. Я рад сообщить, что книга «Разберись в Data Science» разрушает многие из них и делает это весьма своевременно. Многие люди, внимательно наблюдающие за этими тенденциями, уже начинают признавать, что эти допущения направляют нас по непродуктивному пути. В оставшейся части этого предисловия я опишу пять взаимосвязанных допущений и то, как изложенные в этой книге идеи обоснованно опровергают их.
Допущение 1. Аналитика, большие данные и ИИ – совершенно разные явления.
Многие полагают, что «традиционная» аналитика, большие данные и ИИ – это отдельные явления. Однако авторы книги «Разберись в Data Science» справедливо считают, что эти вещи тесно связаны друг с другом. Все они требуют статистического мышления, использования традиционных аналитических подходов, вроде регрессионного анализа, а также методов визуализации данных. Предиктивная аналитика – это, по сути, то же самое, что и контролируемое машинное обучение. Кроме того, большинство методов анализа данных работают с наборами данных любого размера. Короче говоря, главный по данным может эффективно работать во всех трех областях, так что заострять внимание на различиях между ними не очень продуктивно.
Допущение 2. В этой песочнице могут играть только дата-сайентисты.
Мы часто прославляли дата-сайентистов, полагая, что только они способны эффективно работать с данными и аналитикой. Тем не менее в настоящее время зарождается важная тенденция к демократизации этих идей, и все больше организаций расширяют полномочия «гражданских специалистов по работе с данным». Автоматизированные инструменты машинного обучения упрощают создание моделей, которые отлично справляются с прогнозированием. Разумеется, нам все еще нужны профессиональные дата-сайентисты для разработки новых алгоритмов и проверки работы гражданских специалистов, занимающихся сложным анализом. Однако организации, которые демократизируют занятие аналитикой и наукой о данных, привлекая к этому «любителей», способны значительно расширить использование этих важных возможностей.
Допущение 3. Дата-сайентисты – это единороги, обладающими всеми необходимыми навыками.
Мы привыкли полагать, что дата-сайентисты, умеющие разрабатывать модели, также способны решать все остальные задачи, связанные с внедрением
Допущение 4. Чтобы преуспеть в работе с данными и аналитикой, вам необходимы выдающиеся математические способности и много тренировок.
Еще одно похожее допущение сводится к тому, что для работы с данными человек должен быть очень хорошо подготовлен в этой области, а также хорошо разбираться в математике. Математические способности и подготовка, безусловно, очень важны, но авторы книги «Разберись в Data Science» утверждают (и я с ними согласен), что мотивированный ученик способен освоить необходимые навыки в достаточной степени для того, чтобы стать полезным участником проектов по работе с данными. Во-первых, общие принципы статистического анализа далеко не так сложны, как может показаться. Во-вторых, для того, чтобы «быть полезным» участником проектов по работе с данными, ваш уровень владения аналитикой не обязательно должен быть чрезвычайно высоким. Работа с профессиональными дата-сайентистами или автоматизированными ИИ-программами требует лишь любознательности и умения задавать хорошие вопросы, находить взаимосвязи между бизнес-проблемами и количественными результатами, а также обращать внимание на сомнительные предположения.
Допущение 5. Если в колледже или аспирантуре вы не занимались в основном количественными предметами, вам слишком поздно осваивать навыки, необходимые для работы с данными и аналитикой.
Это предположение подтверждается данными опросов. Согласно результатам опроса, проведенного компанией Splunk в 2019 году, в котором приняли участие около 1300 руководителей по всему миру, практически каждый респондент (98 %) согласен с тем, что навыки работы с данными важны для специалистов будущего [1] . А 81 % респондентов считает, что навыки работы с данными необходимы для того, чтобы стать старшим руководителем в их компаниях, а 85 % согласны с тем, что ценность таких навыков в их фирмах будет расти. Тем не менее 67 % респондентов заявили, что им неудобно получать доступ к данным или использовать их самостоятельно, 73 % считают, что навыки работы с данными труднее освоить, чем другие бизнес-навыки, а 53 % – что они слишком стары для освоения навыков работы с данными. Подобное пораженчество наносит ущерб как отдельным лицам, так и организациям в целом, и ни авторы этой книги, ни я не считаем его оправданным. В ходе чтения этой книги вы увидите, что в этом нет ничего сложного!
1
Splunk Inc., “The State of Dark Data,” 2019, www.splunk.com/en_us/form/the-state-of-dark-data.html.
Итак, отбросьте эти ложные допущения и станьте главным по данным. Это позволит вам повысить свою ценность как сотрудника и сделать свою организацию более успешной. Именно по этому пути движется мир, так что пришло время узнать больше о данных и аналитике. Я уверен, что процесс чтения книги «Разберись в Data Science» окажется гораздо более полезным и приятным, чем вы можете себе представить.