Data science: Disciplína, ktorá formuje budúcnosť práce s informáciami
Data science (alebo dátová veda) je pojem, ktorý sa v súčasnosti spomína čoraz častejšie. Ide o disciplínu, ktorá spája matematiku, štatistiku, programovanie a umelú inteligenciu do jedného celku. Dokáže meniť surové dáta na prehľadné informácie, ktoré umožňujú odhaliť vzory, optimalizovať procesy a prinášať riešenia využiteľné v praxi. Aké ďalšie výhody prináša v praxi?
V článku sa dozvieš:
Data science ako nová veda o dátach
Data science, teda veda o dátach, patrí medzi najdynamickejšie sa rozvíjajúce disciplíny súčasnosti. Dáta sa dnes stali jednou z najcennejších komodít – umožňujú lepšie spoznať zákazníkov, prispôsobiť im ponuku a v konečnom dôsledku zvyšovať zisk.
Aby však mali skutočnú hodnotu, je potrebné sa v nich vedieť orientovať, odfiltrovať nepodstatné informácie a pracovať len s tým, čo je relevantné. Nevyhnutné sú preto správne nástroje a premyslený prístup k ich správe – teda efektívny data management v spojení s dátovou vedou. A práve tá zohráva v posledných rokoch kľúčovú úlohu v čoraz širšom spektre oblastí, než by sa mohlo na prvý pohľad zdať.
Dátová veda prináša firmám aj jednotlivcom množstvo výhod. Pomáha napríklad:
- odhaliť skryté vzory v správaní zákazníkov,
- optimalizovať procesy,
- znižovať náklady,
- predvídať trendy.
Jej využitie je skutočne široké. Stretneš sa s ňou nielen v IT, ale aj v iných sférach, ako sú marketing, zdravotníctvo, doprava, financie a mnohé ďalšie odvetvia.
A prečo sa o data science hovorí viac práve v posledných rokoch? Dôvod je pomerne jednoduchý – technologický pokrok. Vďaka umelej inteligencii a moderným technológiám je dnes možné spracúvať oveľa viac dát v kratšom čase a s lepšími výsledkami než kedykoľvek predtým. Firmy si to uvedomujú, a preto sa čoraz častejšie obracajú na skúsených dátových špecialistov, ktorí im dokážu v tomto smere pomôcť. To, prirodzene, zvyšuje dopyt na trhu práce – a práve to môžeš využiť vo svoj vlastný prospech aj ty.
… data science ovplyvňuje aj tvoj každodenný život? Využívajú ju napríklad streamovacie spoločnosti, ktoré ti na jej základe odporúčajú filmy a seriály presne podľa tvojich preferencií.
Čo je data science? Definícia a podstata dátovej vedy
Čo je teda data science a aký má význam? Data science v sebe kombinuje hneď niekoľko odborov – matematiku, štatistiku, pokročilú analytiku, umelú inteligenciu, strojové učenie a programovanie. Ide o oblasť, v rámci ktorej sa pracuje s údajmi. Odborníci, tzv. data scientisti (alebo dátoví špecialisti či analytici) sa z nich snažia získať relevantné informácie, ktoré môžu pomôcť spoločnosti, organizácii alebo klientovi, pre ktorého pracujú.
Keďže dáta môžu mať akýkoľvek charakter, dátové modelovanie je mimoriadne všestranné a dá sa použiť takmer v každej oblasti. Napríklad v zdravotníctve sa dátová veda využíva na získavanie poznatkov o demografii, veku alebo pohlaví pacientov. V online predaji zas umožňuje zistiť, aké majú zákazníci návyky, koľko sú ochotní minúť a podobne.
Možno si povieš, že na získavanie týchto údajov nepotrebuješ odborníka ani špeciálnu disciplínu. Pravda je však iná. Denne vzniká nespočetné množstvo nových dát, ktoré dokážeme využiť vo svoj prospech. Tieto dáta sú však často chaotické a obsahujú množstvo nepodstatných informácií. A práve tu prichádza na rad data science, ktorá z tejto zmesi čísel a textov dokáže vytvoriť prehľadný zdroj údajov pripravených na okamžité použitie.
Mnohí si zamieňajú data science s data analytics, teda s dátovou analýzou. Tieto dve oblasti sú si naozaj veľmi podobné. Data science je zastrešujúca disciplína, ktorej súčasťou sú desiatky rôznych činností – od získavania údajov cez ich triedenie až po samotnú analýzu dát. To znamená, že data analytics je menší „pododbor”, ktorý patrí do dátovej vedy a tvorí jej kľúčovú súčasť.
História a vývoj data science
Data science nie je vo všeobecnosti ničím novým. Ide o kombináciu starých a dobre známych disciplín – matematiky a štatistiky. S myšlienkou, že analýza dát (data analysis) je viac než len výpočty, prišiel ako prvý John W. Tukey v roku 1962. Po ňom nasledovali ďalší odborníci, napríklad Peter Naur v roku 1974 alebo Jeff Wu, ktorý navrhol, aby sa špecialisti na štatistiku premenovali na dátových vedcov a samotná štatistika získala názov dátová veda.
Najväčší prelom a svoj oficiálny názov získala disciplína na konci 90. rokov, keď sa s technologickým pokrokom začala výrazne a rýchlo rozširovať do rôznych oblastí. Tento trend podporil aj vznik tzv. big data a neskôr strojového učenia a umelej inteligencie.
Proces data science krok za krokom
Data science je charakteristická tým, že pozostáva z niekoľkých základných krokov – od zberu údajov cez ich spracovanie až po získanie potrebných výsledkov. V moderných firmách sa na tento účel často využívajú data pipelines, ktoré automatizujú presun dát medzi jednotlivými fázami a zabezpečujú ich pripravenosť na analýzu. O všetkých si povieme viac.
Zber dát
Kľúčová fáza, ktorou sa začína celý proces práce s dátami. Dátoví vedci (data scientists) získavajú údaje z rôznych zdrojov. Dôležité je, aby tieto zdroje boli relevantné, čo urýchli ďalšie kroky a zabráni tomu, aby si bol zaplavený nepotrebnými informáciami, ktoré by ti mohli neskôr skomplikovať prácu.
Čistenie dát
Získané dáta sa následne čistia od chybných, duplicitných alebo nerelevantných údajov.
Dátové modelovanie
Vyčistené dáta sa pomocou vytvorených algoritmov analyzujú a získavajú sa z nich potrebné výsledky. V tejto fáze sa zároveň tvorí dokumentácia, ktorá slúži ďalším odborníkom pracujúcim s dátami.
Advanced analytics
Pokročilá analytika, pri ktorej sa ide nad rámec bežných reportov a vizualizácií. Umožňuje získať podrobnejšie výsledky, predpovedať budúcnosť a prichádzať s riešeniami problémov. Využíva najmä machine learning, big data technológie, umelú inteligenciu a pokročilé štatistické modely.
Vizualizácia a interpretácia výsledkov
Po analýze dát a získaní výsledkov je potrebné dať im vhodnú formu, aby sa dali využiť v praxi. Najčastejšie sa používajú grafy alebo tabuľky, ktoré sú ľahko čitateľné.
Dátové modely a dátové modelovanie
Dátový model opisuje usporiadanie dát a ich vzťahy medzi sebou. Vytvára poriadok a štruktúru v spleti informácií, čím uľahčuje ich používanie v praxi. Zároveň minimalizuje duplicity, znižuje riziko vzniku chýb v dátach, zlepšuje komunikáciu medzi špecialistami a zaisťuje, že údaje budú konzistentné.
Dátové modely sa delia do troch skupín:
Konceptuálny model
Najvšeobecnejší model, ktorého úlohou je ponúknuť celkový pohľad na určitý systém a vzťahy medzi subjektmi (napr. produkt, zákazník a pod.).
Logický model
Poskytuje podrobnejšie informácie o subjektoch a ich prepojení. Nie je taký abstraktný ako konceptuálny model, no zároveň neobsahuje technické požiadavky na systém.
Fyzický model
Najpodrobnejší model, ktorý obsahuje všetky detailné informácie. Jeho súčasťou sú tabuľky, indexy, stĺpce a ďalšie technické prvky.
Kľúčové zručnosti v data science
Každý, kto chce pracovať v oblasti data science, by mal mať niekoľko kľúčových zručností, medzi ktoré patria:
- Programovanie – je dôležité pre každého, koho zaujíma data science. V začiatkoch ti postačia základy, no neskôr je užitočné ovládať programovanie do hĺbky, aby sa ti s nástrojmi a údajmi pracovalo čo najlepšie. Z programovacích jazykov je ideálne ovládať Python, R a SQL.
- Dátová analytika a dátová štatistika – tieto disciplíny sú kľúčové na to, aby si zo všetkých dát dokázal vybrať tie najrelevantnejšie a správne ich analyzovať.
- Kritické myslenie – pri analýze dát je potrebné neustále sa pýtať rôzne otázky, aby si získal hodnotné informácie, ktoré môže klient využiť vo svoj prospech. Neboj sa spochybňovať závery a hľadať nové riešenia.
- Výpočtová veda – poznatky z nej ti umožnia rýchlejšie a efektívnejšie spracúvať aj veľké množstvo dát v krátkom čase. To je výhodné najmä v oblastiach a firmách, ktoré disponujú obrovským objemom informácií.
Okrem toho by ti nemali chýbať ani vlastnosti, ako kreativita, zvedavosť, ochota učiť sa nové veci, schopnosť pracovať pod tlakom, tímová spolupráca, komunikačné schopnosti a empatia.
Oblasti využitia dátovej vedy
Data science je univerzálna a dá sa využiť v takmer každej oblasti. Najčastejšie sa s ňou stretneš tu:
- Biznis a e-commerce – prediktívne modely, analýza správania zákazníkov, personalizované odporúčania služieb a produktov či optimalizácia cien.
- Zdravotníctvo – analýza obrazových dát (napr. MRI, röntgen), prediktívna diagnostika, vývoj nových liekov a podobne.
- Bankovníctvo a poisťovníctvo – hodnotenie rizík, automatizácia rozhodovacích procesov alebo odhaľovanie podvodov.
- Ekonomika a výskum – analýza veľkého množstva číselných aj textových dát, predikcia ekonomických trendov, overovanie hypotéz, predpoveď vývoja na trhu a iné.
Kariéra v data science
Premýšľaš, že by si zmenil svoje zameranie a vyskúšal prácu v IT? Dátová veda je dynamická oblasť, v ktorej môžeš napredovať míľovými krokmi a neustále pracovať na niečom novom. Ak už máš väčšinu kľúčových teoretických zručností, zváž data science stáž. Poskytne ti základnú prax a ukáže, ako to v tejto oblasti funguje v praxi.
Ak zistíš, že data science je pre teba to pravé a baví ťa, môžeš sa z pozície stážistu posunúť na jednu z týchto pozícií:
- data scientist,
- data analyst,
- machine learning engineer,
- data engineer,
- data architect.
Kto sú data scientisti a prečo sú dôležití?
Data scientist je odborník, ktorý stojí v centre celého procesu práce s dátami. Prepája technické znalosti programovania, štatistiky a strojového učenia s biznis porozumením a schopnosťou pretaviť dáta do praktických odporúčaní.
V praxi to znamená, že data scientist nielen čistí a analyzuje surové údaje, ale dokáže v nich odhaliť skryté súvislosti a premeniť ich na konkrétne riešenia – či už ide o predpoveď správania zákazníkov, optimalizáciu výrobných procesov alebo návrh personalizovaných produktov. Táto pozícia patrí medzi najvyhľadávanejšie v IT a jej význam neustále rastie spolu s množstvom dát, ktoré firmy denne spracúvajú.
Data scientist: Čo robí a ako sa ním môžeš stať?
Výzvy a riziká vedy o údajoch
S vedou o údajoch sa spája niekoľko výziev a rizík, o ktorých by si mal vedieť:
Kvalita dát a správne dátové modelovanie
Nekvalitné alebo neucelené dáta vedú k nepresným výsledkom, ktoré môžu viesť k chybným záverom. To isté platí aj pri nesprávnom modelovaní. Ak zvolíš chybný či nevhodný algoritmus alebo štatistické metódy, výsledky nemusia byť presné.
Problémy s ochranou osobných údajov a GDPR
Údaje, s ktorými pracuješ, bývajú často citlivé, keďže obsahujú informácie o zákazníkoch, klientoch alebo pacientoch. Musíš si preto dávať veľký pozor na to, ako ich spracúvaš a používaš. V opačnom prípade ti hrozia problémy s porušením GDPR.
Skreslené modely = nesprávne rozhodnutia
Práca s dátami musí byť objektívna, aby sa predišlo skresleným výsledkom. Tie by totiž mohli viesť k nesprávnym alebo nespravodlivým rozhodnutiam.
FAQ
Je kariéra v data science perspektívna?
Áno, kariéra v oblasti data science je veľmi perspektívna, najmä preto, že dopyt po týchto špecialistoch neustále rastie a v nasledujúcich rokoch by sa to nemalo zmeniť. Firmy totiž potrebujú odborníkov, ktorí dokážu spracovať veľké množstvo dát a vybrať z nich len to, čo je skutočne dôležité a čo im pomôže rásť, optimalizovať procesy alebo zvyšovať zisk.
Nahradí data science umelá inteligencia?
Umelá inteligencia je dôležitou súčasťou vedy o dátach a data science ako takej. Ide o nástroj, ktorý špecialisti využívajú na efektívnejšie získavanie, triedenie a interpretovanie dát. To, že by však úplne nahradila túto oblasť, nie je pravdepodobné.
Namiesto úplnej náhrady dôjde skôr k užšej spolupráci medzi týmito dvoma oblasťami, vďaka čomu budú výsledky presnejšie, zrozumiteľnejšie a jednoduchšie využiteľné v praxi.
Aký je rozdiel medzi data science a data analytics?
Na prvý pohľad môžu pôsobiť rovnako alebo veľmi podobne, no v skutočnosti ide o dve odlišné disciplíny. Data science je široká oblasť, ktorá sa zameriava na získavanie, triedenie a využívanie dát. Jej súčasťou je aj data analytics – pododbor určený predovšetkým na analýzu a interpretáciu výsledkov.
Data analytics by bez data science nemohla existovať – a platí to aj naopak. Získané dáta je totiž potrebné dôkladne analyzovať a vybrať z nich len tie, ktoré sú relevantné a použiteľné pre konkrétnu spoločnosť alebo klienta.
Aké pracovné pozície existujú v oblasti data science?
Ak sa v oblasti data science nepohybuješ, môže sa ti zdať, že všetku prácu s dátami má na starosti len jedna osoba – dátový vedec alebo špecialista (data scientist). Ten je síce kľúčový pri vytváraní modelov, hľadaní vzorov v dátach a pri rozhodovaní, no určite nie je jediný, kto s údajmi pracuje. Dôležitú úlohu majú aj dátoví analytici (data analysts), ktorí spracúvajú získané dáta, vizualizujú ich a vytvárajú v nich poriadok.
Ďalej je to odborník na strojové učenie (machine learning engineer), ktorý sa stará o algoritmy, a dátový inžinier (data engineer), ktorý zaisťuje dostupnosť dát a často sa venuje aj big data. V niektorých firmách nájdeš aj dátového architekta (data architect), ktorého úlohou je navrhovať a spravovať dátovú infraštruktúru.
Čo robí data scientist?
Data scientist je špecialista, ktorý premieňa surové dáta na užitočné informácie. V praxi to znamená, že zhromažďuje údaje z rôznych zdrojov, čistí ich, hľadá v nich vzory a pomocou štatistiky či strojového učenia vytvára modely, ktoré dokážu predpovedať správanie alebo priniesť nové poznatky. Okrem technických zručností musí mať aj schopnosť vysvetliť výsledky tak, aby im rozumeli manažéri či klienti a vedeli ich využiť pri rozhodovaní. Vďaka tomu je data scientist kľúčovou postavou pri prepájaní dát s reálnymi biznis výsledkami.
Ako sa naučiť dátovú vedu?
Všetko závisí od toho, pre ktorú pozíciu v rámci data science sa rozhodneš. Vo všeobecnosti však platí, že väčšinu kľúčových poznatkov si môžeš naštudovať aj sám – prostredníctvom odborných článkov na internete, odbornej literatúry, videí a online kurzov. Základom je ovládať programovanie, najmä jazyk Python. Ďalej by si sa mal orientovať v štatistike a matematike, mať poznatky o databázach a big data a nezabúdať ani na strojové učenie a umelú inteligenciu.
Aké data science tools sú najvhodnejšie pre začiatočníkov?
Ak s dátami začínaš, vyber si data science tool, ktorý je jednoduchý na používanie a má veľa návodov či kurzov:
- Jupyter Notebook (Python) – výborný na učenie sa základov programovania a analýzy dát. Vieš v ňom spájať kód, text aj grafy.
- RStudio – super, ak ťa baví štatistika a potrebuješ silné vizualizačné možnosti.
- Tableau alebo Power BI – vizuálne nástroje, ktoré zvládneš aj bez programovania a rýchlo s nimi spravíš pekné dashboardy.
Najlepšie je začať s Pythonom v Jupyter Notebooku, pretože je zadarmo, univerzálny a má obrovskú komunitu, ktorá ti pomôže, keď sa zasekneš.
Využi data science skills vo svoj prospech aj ty
Data science je významná disciplína, ktorej využitie nájdeš v takmer každej oblasti – od e-commerce až po zdravotníctvo či dopravu. V nasledujúcich rokoch bude čoraz populárnejšia, čo automaticky povedie k zvýšeniu dopytu po šikovných odborníkoch. Ak ťa zaujímajú dáta a chcel by si s nimi pracovať, naštuduj si o dátovej vede viac a odštartuj kariéru dátového špecialistu alebo analytika ešte dnes.
Budúcnosť data science
Data science je momentálne v rozkvete a v nasledujúcich rokoch sa očakáva jej ďalší rast, rozvoj a rozšírenie aj do oblastí, v ktorých je zatiaľ zastúpená len minimálne. Najväčšou zmenou bude užšie prepojenie s umelou inteligenciou. Vďaka nej sa väčšina procesov zautomatizuje, čo prinesie rýchlejšiu prácu a zníženie rizika vzniku chýb z nepozornosti.
S tým, ako bude data science čoraz viac využívaná a vyhľadávaná, porastie aj dopyt po špecialistoch na dátovú analytiku a advanced analytics. Vyšší záujem zo strany spoločností pre teba automaticky znamená viac pracovných príležitostí a lepšie finančné ohodnotenie.
V neposlednom rade sa bude klásť väčší dôraz na etiku pri práci s údajmi a na transparentnosť v tom, ako sa získavajú, využívajú a spracúvajú.
- Ako napísať jednoduchý motivačný list do zamestnania + VZOR motivačného listu
- Žiadosť o prijatie do zamestnania a sprievodný list: Ako ich napísať?
- Generácie X, Y, Z a Baby boomers na pracovisku: Ako s nimi pracovať?
- Šikana na pracovisku: bossing, mobbing. Ako proti nim bojovať?
- Otázky na pohovore pre budúceho zamestnanca aj zamestnávateľa s odpoveďami
- Kritické myslenie: Ako ho rozvíjať a v čom ti môže výrazne pomôcť?
