Может ли гуманитарий разобраться в Data Science: тестируем с «Фонтанкой»

Учиться полезно для мозгов и работы. Под этим девизом я — редактор отдела спецпроектов «Фонтанки» — пошла повышать квалификацию до дата сайентиста. В цикле заметок об этом вы узнаете о процессе обучения, интересных примерах, областях применения больших данных. Кто выиграет — математика или гуманитарий? Читайте на «Фонтанке».

«Учиться — всегда пригодится». Эта пословица настолько навязла в зубах, что иногда мы и не понимаем даже, зачем нам может понадобиться обучение, чего от него ждать и какие побочные эффекты бывают.

Ученье — свет и… тренировка для мозгов

Итак, как говорит нам наука педагогика и жизненный опыт, учиться полезно для тренировки мозгов и расширения горизонтов, овладения новыми знаниями и умениями, а еще для снижения риска склероза (в возрасте за… это уже важно). Практические причины еще банальнее: поменять род деятельности или расширить свои навыки и приносить больше пользы на нынешнем месте работы. Я решила совместить расширение области знаний и повышение эффективности на рабочем месте (не забываем о профилактике склероза!) и выбрала в качестве направления Data Science. Чтобы стать, соответственно, дата сайентистом.

Математически точный хрустальный шар

Дело, конечно, не в том, что название красивое, а профессия модная. И не в желании сменить место работы и зарабатывать большие деньги. Просто Data Science — это крайне полезный инструмент для развития и продвижения сайта. Ведь у редактора под рукой всегда есть те самые большие данные, о которых сейчас только ленивый не сказал, — это статистика посещаемости.

Для «Фонтанки» очень важно отслеживать не только темы и способы подачи информации, которые интересны нашим читателям сегодня, но и предвидеть это хотя бы на год вперед. Мы должны не только давать прочитать новость, но и подбирать другие на сходную тему, не тратя при этом времени редактора на ручной выбор. Гипотез про навигацию по сайту и взаимодействие читателя с ним у нас море — надо их все проверить. Лишних знаний тут быть не может, решила я.

Data Science дисциплина новая и находится на стыке нескольких уже хорошо знакомых человечеству областей знания: математики, статистики и программирования. О ней рассказывают фантастические вещи — и в создании искусственного интеллекта нужна, и в планировании и разработке глобальных сервисов, включая, например, маршруты городского транспорта или прокладку новых дорог, и в создании рекомендательных систем, которые лучше пользователя знают, что ему надо. Складывается ощущение, что специалист в этой области может предсказывать будущее, ну прямо как гадалка с магическим шаром. Но куда точнее и на строго научной основе.

Велосипед изобретать не нужно!

Взвесила я все доводы, прагматическую пользу и романтический интерес и пошла учиться в SkillFactory* на курс «Профессия Data Scientist». Почему именно туда? Там обещали, что выучат даже гуманитария, который со школьной скамьи учебник математики в руках не держал. Здравствуйте, вот она я: до девятого класса неплохо разбиралась в алгебре, но потом выбрала лингвистику. Давайте проверим, как методики курса на мне работают!

Еще мне понравилось обширное вступление, которое втягивает студента в процесс, прививает навык регулярно заниматься и — это очень важно — умение учиться. Пока даже до определения предмета, который будем осваивать, не дошло, а я уже поняла самое главное: использовать чужие готовые решения — это не стыдно, а изобретать велосипед — не нужно! А заодно научилась рисовать блок-схемы, создавать прототипы приложений для iPhone и рисовать ментальные карты (последнему вот только учусь).

Предсказание будущего без Data Science

О своих радостях, горестях и трудностях я расскажу всем, кому интересна эта отрасль IT и кто хочет тоже научиться чему-то новому, полезному и интересному. Буду описывать и смешные задания, и действенные методики, и свои ожидания вместе с тем, что преподнесет мне действительность. Получится, я надеюсь, блог, который не без пользы для себя будут читать будущие студенты и просто неравнодушные к высоким технологиям люди.

Оставайтесь с нами и смотрите, как гранит больших данных поддается моим зубам (или нет). В следующей статье я расскажу о блок-схемах и алгоритмах. Это будет весело!

А если кто-то уже захотел пойти моим путем, то вот вам промокод ФОНТАНКА**, который даёт скидку 45% на любую программу в SkillFactory.

Материал создан специально для SkillFactory

^{*SkillFactory предоставляет доступ к интерактивной инновационной Платформе «SkillFactory CS» (далее — Платформа), предназначенной для создания высокоэффективных курсов и поддержания вовлеченности пользователей. Диплом SkillFactory не является дипломом государственного образца.}

^{** Для того, чтобы получить скидку 45% на любую программу SkillFactory, назовите промокод ФОНТАНКА специалисту компании. Он свяжется с вами после того, как вы оставите заявку. Срок действия промокода не ограничен. Организатор акции ООО «Скилфэктори». Юридический адрес: 127051, г. Москва, Цветной бульвар, дом 30, строение 1, этаж 3, помещение I — комната 14, офис 231 ОГРН 1197746648813/ИНН 9702009530. Подробности об условиях акции и организаторе по телефону +7 495 291–09–12.}