Data Science — это наука о больших данных. Большие данные — это огромный объем неструктурированных сведений: статистика поисковых запросов, результаты тестирований, информация из социальных сетей и т. д.
Маркетологи используют Data Science для построения рабочей воронки продаж, общения с возможными клиентами и совершенствования продукта. С помощью этой науки они ищут закономерности, предугадывают поведение пользователей, создают гипотезы и тестируют их на практике.
Разберем, в каком бизнесе используют Data Science, какие есть технологии и что нужно, чтобы стать специалистом в этой науке.
Кто такой Data Scientist?
Простой сбор информации малоэффективен. Данные нужно обработать, проанализировать, а затем построить и проверить маркетинговые гипотезы. Этим занимается Data Scientist — специалист по теории и методам анализа данных.
Он извлекает важные данные из общего массива и формулирует задачи для развития бизнеса. Data Scientist структурирует сведения с помощью методов статистического анализа, математических методов, методов машинного обучения, регрессии и т. д.
Цель специалиста — получить информацию, которая поможет принять решение. Науку о данных применяют во всех направлениях маркетинга, в том числе при сборе данных и анализе информации, поисковой оптимизации, взаимодействии с клиентами, продвижении, микросегментации, микротаргетинге и т. д.
В каком бизнесе используют Data Science?
Решения на основе Data Science внедряют российские и зарубежные компании в разных сферах: банки, ритейл, строительство, маркетинг, страхование, логистика и т. д.
Data Scientist работают везде, где нужно анализировать информацию, делать прогнозы и оценивать риски.
Работники с опытом ценятся, но стать профессионалом нелегко. Важно разбираться в алгоритмах машинного обучения, а также других способах работы с данными, знать языки программирования, чаще Python или R, а также уметь использовать ETL-навыки.
Зачем маркетологу учиться работать с данными?
Маркетологи работают в рамках конкретного бюджета. Чем больше компания, тем больше средств она тратит на маркетинг. Задача специалиста — получить результат при малых затратах.
Интеллектуальные алгоритмы и модели машинного обучения помогают повысить результативность рекламной кампании или снизить бюджет.
Чем крупнее бизнес, тем сложнее обрабатывать поступающие данные. Например, если компания одновременно запускает больше ста рекламных объявлений в поисковой выдаче или РСЯ, управлять данными вручную и быстро вносить изменения не выйдет.
С помощью Data Science маркетологи:
- автоматизируют сбор и анализ информации;
- сокращают время обработки данных;
- получают результаты в режиме реального времени;
- ищут закономерности.
Специалисты анализируют данные о расходах, строят рабочие модели для наилучшего распределения бюджета, выявляют закономерности и другие факторы, которые могут повысить результативность действий, а после строят гипотезы и прогнозируют результаты.
Для этого Data Scientist используют инструменты:
- Алгоритмы интеллектуальных данных, которые обрабатывают каждого клиента персонально, повышая уровень персонализации рекламной кампании.
- Машинные методы, которые помогают структурировать исторические данные или актуальную информацию.
Чтобы понять, как это работает в маркетинге, разберем технологии Data Science.
Технологии Data Science для маркетологов
Маркетологи внедряют технологии Data Science для лучшего понимания целевой аудитории, ее потребностей и поведения. На основе этой информации они оптимизируют маркетинговую стратегию, увеличивая прибыль компании.
Наука о данных помогает ответить на следующие вопросы:
- Кто — самый перспективный клиент?
- Что могут купить покупатели вместо вашего продукта?
- Как пользователи относятся к бренду?
- Какие еще продукты хотят купить ваши клиенты?
Используя опыт специалиста по обработке и анализу данных, маркетолог может сегментировать аудиторию, снизить затраты на продвижение, придумать для клиентов персональные предложения и обойти конкурентов.
Краудсорсинг
Чаще для анализа больших объемов данных Data Scientist внедряют автоматизированные системы, но иногда для выполнения тех же заданий подключают людей.
Краудсорсинг — это способ применения знаний, опыта и творческих способностей удаленных специалистов для решения бизнес-задач.
Краудсорсинг используют для решения разовых вопросов или проблем, которые нельзя разрешить в рамках существующей структуры организации. При этом результат изысканий может быть как краткосрочным, так и долгосрочным.
Например, Lego использует краудсорсинг для определения интересов покупателей в большей части своих продуктов. Для этого компания создала компьютерную программу, в которой человек может создать свою модель конструктора. Человек создает прототип и отправляет его через сайт Lego Ideas, а компания получает готовые идеи и узнает об интересах покупателей.
Этот подход помог компании снизить расходы по разработке новых моделей и повысил индекс удовлетворенности покупателей.
Компания Airbnb с помощью краудсорсинга ищет идеи и привлекает аудиторию. Например, в Instagram-аккаунте платформа просила пользователей делиться фотографиями необычных мест, которые они посетили, или идеями, где можно отдохнуть.
Впервые компания применила технологию краудсорсинга в 2014 году. Идея так понравилась пользователям, что публикации об интересных местах превратились в отдельную рубрику. Интересные посты публикуют до сих пор: они набирают тысячи лайков и привлекают новых фолловеров.
Технология смешения и интеграции данных
Чтобы оценить уровень продаж и уровень спроса, маркетолог должен собрать данные по всем покупкам и собрать их в единую базу, но сначала надо эти данные привести к общему виду.
Просто добавить данные в одну базу нельзя — ошибки в обозначениях и разные форматы подачи сведений приведут к ошибкам. Маркетолог получит неверную информацию и может принять неправильное решение для бизнеса.
Для решения этой проблемы можно привлечь группу людей, которые вручную посмотрят таблицу, приведут данные к единому формату и опишут результаты, а можно применить технологию Data Science по смешению и интеграции данных.
Эта технология предполагает приведение разнородных данных к единому формату:
- Технология распознает текст на фотографиях, трансформирует в цифры и переводит файлы в единый формат.
- Затем дополняет сведения. Берет информацию из одного источника и добавляет к ней параметры из других источников. Это помогает найти все варианты написания текста.
- Отсеивает лишние сведения. Если данные не важны для принятия решения, их удаляют.
Наиболее популярная технология для смешения и интеграции данных — это технология ETL (Extract, Transform, Load). Ее используют, чтобы извлекать, преобразовывать и загружать данные в единую базу.
В маркетинге ETL применяют для перемещения всех данных о покупателях, сделках и действиях клиентов в одно место, например корпоративную базу данных. После этого маркетологи анализируют данные и разрабатывают гипотезы.
Статистический метод
При разработке стратегии продвижения маркетологи сегментируют пользователей по полу, возрасту, интересам, месту жительства и другим параметрам. Для этого они используют статистический анализ.
Статистический анализ — это метод подсчета параметров по заданным формулам для поиска закономерностей. То есть маркетологи делят пользователей делят на группы по заданным характеристикам.
Внедрение Data Science помогает сегментировать пользователей, например, по расположению или по заказам.
С помощью статистических методов маркетологи:
- выявляют важные факторы;
- идентифицируют параметры, по которым будут оценивать эффективность кампании;
- прогнозируют результаты;
- выделяют отвлекающие факторы;
- принимают решения.
Микросегментация позволяет делить людей по поведенческим и демографическим факторам, повышая эффективность кампании. Таким образом, маркетинговые действия могут быть приспособлены к предпочтениям даже малочисленных групп потребителей.
Технология машинного обучения и нейронных сетей
Нейронную сеть используют для решения задач — простых для человека и сложных для компьютеров — связанных с распознаванием образов.
Например, «Кофемашина PACM 2060AC Polaris», «Кофемашина PACM Поларис», «Кофемашина ПАКМ 2060AC» — это одна и та же кофемашина. Это понимает человек, но не понимает машина.
Чтобы компьютер воспринимал данные как человек, Data Scientist создает нейронную сеть — структуру, похожую на человеческий мозг со множеством искусственных нейронов.
Для работы нейросеть обучают с помощью технологии машинного обучения. Если нужно научить программу распознавать людей по полу, придется запрограммировать софт воспринимать информацию, а затем задать параметры для анализа.
Например, выгрузить идентифицированную базу с портретами мужчин и женщин, а после ввести параметры для распознавания. Data Scientist сначала показывает программе, по каким критериям нужно оценивать поступающую информацию, а потом проверяет ее работу.
Чтобы оценить эффективность работы нейросети, ее тестируют — передают выборку без обозначений и проверяют уровень ошибок.
С помощью машинного обучения маркетологи могут:
- настраивать рекламные объявления на узкую аудиторию, которой интересен конкретный продукт;
- определять готовность лида к действию;
- уменьшать количество отказов;
- прогнозировать бюджет;
- повышать вовлеченность аудитории;
- повышать открываемость email-рассылки и т. д.
Предиктивная аналитика
Предиктивная аналитика — это применение статистических алгоритмов и алгоритмов машинного обучения для предсказания будущего с высокой вероятностью.
Возможностей для ее применения в маркетинге много. Рассмотрим те из них, что эффективно решают маркетинговые задачи:
- Анализ поведения клиентов. Маркетологи ищут корреляцию в поведении покупателей и прогнозируют уровень покупательского спроса.
- Квалификация лидов. Data Scientist анализируют приоритеты покупателей и оптимизируют рекламную компанию. Они находят лидов, готовых к покупке, и делают им конкретные предложения.
- Вывод на рынок нового продукта. Маркетологи визуализируют данные, чтобы наглядно оценить плюсы или минусы продукта, а также понять какой продукт будет востребован на конкретном рынке.
- Запуск таргетированной рекламы. Маркетологи выявляют ценных клиентов, обращаются к ним с правильным предложением в нужное время. Для этого они анализируют отток аудитории, пользовательское поведение и другие параметры.
- Анализ потребительской корзины. Маркетологи изучают модели покупок, ищут взаимосвязи, которые помогут повысить конверсию или снизить количество брошенных корзин. Кроме того, работники могут определить канал с самым высоким уровнем продаж.
- Оптимизация рекламных кампаний. Современные технологии автоматизируют процесс сбора или анализа данных, сокращают время, затрачиваемое на них, предоставляют результаты в режиме реального времени и выявляют малейшие изменения закономерностей. Алгоритмы интеллектуальных данных обрабатывают каждого клиента отдельно. Это повышает уровень персонализации.
Заключение
Технологии Data Science облегчают сбор и анализ информации на благо компании. Бизнесу легче находить верные решения для достижения целей. В результате растет прибыль, снижается текучесть кадров, улучшается качество обслуживания клиентов.
Алгоритмы машинного обучения стремительно развиваются, прогнозы на их основе становятся точнее, а сфер применения больше. Это значит, что спрос на специалистов в Data Science в ближайшие пять лет будет только расти.
Источник: lpgenerator.ru
Мифы о профессии data scientist
Специалист в сфере Data Science, безусловно, много программирует, использует инструменты для обработки данных и машинного обучения, думает про скорость работы своего кода. Но благодаря тому, что дата-сайентисты решают задачи из самых разных областей, например интернет-коммерции, медиа, финансов, в процессе работы они общаются с различными специалистами и узнают много нового о специфике той или иной сферы . Кроме того, чтобы оставаться востребованными, необходимо повышать свою квалификацию, участвовать в митапах и конференциях и обмениваться опытом.
Специалисту в сфере Data Science необходимо владеть коммуникативными навыками — это один из soft skills, которые следует развивать уже в процессе обучения. В частности, нужно правильно снимать запросы. Уметь добиваться от заказчика или руководителя правильной постановки задачи. Очень часто могут не совпадать цели, у заказчика могут быть нереалистичные представления о реализации какого-то проекта. Тогда следует доступно объяснить, почему нельзя выполнить определенную задачу в установленный срок . Кроме того, нужно уметь правильно представлять свои результаты и идеи, достойные воплощения.
Если человек изучал гуманитарные науки, он вполне может осилить информатику и математику. Нейропластичность — это способность мозга создавать новые нейронные пути. Это происходит, когда вы получаете новый опыт и осваиваете новые навыки. По мере формирования этих нейронных путей вы в большей степени можете выполнять другие задачи, в том числе математические .
Согласно теории множественного интеллекта Говарда Гарднера, у человека есть девять видов интеллекта, каждый из которых проявляется по-разному и отвечает за разные сферы деятельности. Следовательно, у всех есть возможность развивать в том числе логико-математический интеллект.
Сегодня каждому специалисту необходимо постоянно осваивать новые навыки. Не так важен ваш бэкграунд, как мотивация и методы обучения.
Современные образовательные программы по Data Science позволяют освоить профессию с нуля . Во-первых, благодаря практико-ориентированному подходу студенты могут решать реальные задачи, быстрее начинают понимать сложные концепции, с которыми впоследствии сталкиваются на работе. Во-вторых, программы направлены на развитие определенных навыков, которые ценят работодатели. Например, умение решать задачи просто и надежно, а не руководствоваться только модными методами. Также важно писать эффективный и надежный код, который потом не придется переделывать.
Многие убеждены в том, что можно прочитать книгу про машинное обучение и сразу начать программировать. Безусловно, теория важна. Но 70% времени это работа с данными, поиск проблем и их решения , необходимо постоянно искать, почему та или иная модель не работает. Это понимание складывается только благодаря практике.
Специалисты по Data Science могут заниматься как анализом данных, так и разработкой. Необязательно идти в крупные IT-компании. Есть множество других применений полученных навыков. Дата-сайентисты занимаются аудитом и консалтингом, работают в банковской сфере, в медицине . Например, одна из выпускниц факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ сделала приложение, которое помогает врачам диагностировать злокачественные опухоли на ранней стадии. Среди проектов, реализованных на программе «Современное машинное обучение», создание словаря близкородственных языков, преобразование черно-белых фильмов в цветные. У есть практически неограниченные возможности для реализации их идей .
Допустим, без английского языка можно начать осваивать профессию дата-сайентиста. Но входить в саму область будет крайне трудно. Освоение языка программирования — это только начало пути! Вся документация к библиотекам языка Python ведется на английском . Русские переводы есть, но они могут быть устаревшими или неточными.
Также нужно быть в курсе того, что происходит в Data Science, какие методы сейчас работают лучше всего. Для этого необходимо читать статьи, блоги, исследования на иностранном языке.
Современные образовательные программы по Data Science рассчитаны на людей, не имеющих опыта в . Благодаря практико-ориентированному подходу студенты развивают необходимые hard skills и применяют знания в конкретных ситуациях, с которыми впоследствии сталкиваются на работе. Также студенты осваивают soft skills — в частности, умеют ставить задачи, обрабатывать и давать обратную связь .
Придется приложить много усилий, но все возможно. Есть множество способов научиться программированию. Сейчас это гораздо легче, чем 10 лет назад. Тогда люди должны были самостоятельно во всем разбираться, искать информацию. Сейчас образовательные программы и встроенные в них инструменты дают все, что может пригодиться уже на самой работе.
Некоторые компании бездумно нанимают дата-сайентистов и платят им большие деньги, надеясь, что это поможет развить их бизнес, но эти решения работают не всегда (проблема может заключаться в самих бизнес-процессах). Поэтому возникают подобные мифы. Тем не менее успешных кейсов куда больше: машинное обучение используется для того, чтобы предсказывать спрос на товары и планировать закупки заранее ; с его помощью YouTube или «Яндекс.Музыка» подбирают контент, интересный конкретному пользователю; оно помогает банкам лучше оценивать кредитные риски и не разоряться из-за должников. Кроме того, дата-сайентисты помогают искать новые лекарства, строить беспилотные автомобили или анализировать огромные массивы снимков космоса .
Онлайн-программа профессиональной переподготовки в НИУ ВШЭ «Современное машинное обучение» позволит с нуля освоить Руthon, научиться анализировать современные модели машинного обучения и применять глубинное обучение к изображениям, текстам и звукам. Благодаря практико-ориентированному подходу и реализации проектов выпускники становятся полноценными специалистами, готовыми к работе.
Источник: theoryandpractice.ru
Data Scientist: кто это, где можно обучиться, особенности профессии
Data Scientist представляет собой специалиста, который работает с большими данными. Рассказываем, кто такое дата-сайентист, чем он занимается, какую работу выполняет.
Data Scientist представляет собой специалиста, который работает с большими данными. Под термином «большие данные» следует понимать огромный объем неструктурированной и беспорядочной информации. Например, это данные, полученные в результате метеорологических исследований, результаты спортивных мероприятий и пр.
Работа специалиста по работе с данными (Data Scientist) заключается в том, чтобы структурировать эту разрозненную и беспорядочную информацию. Благодаря структуризации можно делать прогнозы на будущее. Таким образом, результатом работы данного специалиста является четкая и понятная прогнозная модель.
Как стать дата-сайентистом
Чтобы стать востребованным специалистом, можно пройти курс «Data Scientist с нуля до middle» на образовательной платформе Нетология. Здесь дают не только профессиональные знания и навыки, но и обучают основным soft skills: работе в команде, целеполаганию и пр. За все время обучения на курсе студенты выполнят около 100 практических работ и в итоге к концу обучения у них в портфолио будет 9 готовых проектов, которые можно смело демонстрировать заказчикам. Вот основные преимущества Нетологии:
- программа Нетологии «Профессия Data Scientist» в 2019 году получила премию «Знак качества» в номинации «Подготовка профессионалов цифровой индустрии»;
- все преподаватели — практикующие специалисты;
- обучение подтверждается документом государственного образца;
- можно воспользоваться бесплатной программой трудоустройства.
Курс подойдёт новичкам в Data Science, разработчикам и аналитикам. Если обучение не подошло, можно вернуть уплаченную сумму целиком (в пределах первых трех дней курса) или оставшуюся часть (начиная с четвертого дня обучения).
Образовательная платформа Нетология уже выпустила более 400 000 специалистов по самым востребованным цифровым профессиям. Компания также предлагает и бесплатные курсы — они предназначены для предварительного знакомства с профессией.
Источник: netology.ru
Где востребованы дата-сайентисты
С итогами работы дата-сайентиста мы сталкиваемся практически каждый день. Например, смотрим прогнозы погоды, слушаем или читаем аналитические материалы про предстоящие спортивные события, работаем с чат-ботами и голосовыми помощниками. Даже, когда мы сидим в социальных сетях, мы имеем дело с результатом работы Data Scientist: например, лента подстраивается под наши интересы, а система рекомендует нам возможных друзей.
Рассматриваемые специалисты могут найти работу везде, где только необходимо строить прогнозы или оценивать риски предстоящих действий. Это:
- бизнес. Специалист поможет понять, стоит ли открывать дополнительные подразделения, будет ли спрос в будущем на тот или иной продукт;
- транспортные компании. Data Scientist способствует созданию системы, которая позволяет выстроить короткий маршрут до цели;
- IT-сфера. Data Scientist — незаменимый участник в таких процессах, как создание ботов, систем искусственного интеллекта и поисковых алгоритмов;
- медицина. В последнее время появляется все больше программ, которые автоматически ставят диагнозы, например, определяют проблемный участок на рентгеновском снимке. Это работа дата-сайентиста.
В общем Data Scientist — очень востребованный специалист. И в последнее время спрос на него только растет.
На какую зарплату рассчитывать и что должен знать Data Scientist
В России рассматриваемые специалисты начального уровня (младшие) получают от 70 до 120 тыс. рублей в месяц. Data Scientist среднего уровня может рассчитывать на заработную плату в размере от 120 до 210 тыс. рублей. А вот старшие специалисты стабильно зарабатывают выше 250 тыс. рублей в месяц.
Этот специалист должен очень хорошо разбираться в линейной алгебре, уметь проводить математический анализ, понимать статистику и теорию вероятностей. В области программирования специалист должен прекрасно разбираться в SQL, Python и уметь пользоваться фреймворками машинного обучения.
Еще обязательное требование — уметь использовать такие библиотеки, как Plotly, Matplotlib и пр. Они нужны для визуализации данных.
Источник: expert.ru