* * *

Цель науки о данных — улучшить процесс принятия решений, основывая их на более глубоком понимании ситуации с помощью анализа больших наборов данных. Как область деятельности наука о данных включает в себя ряд принципов, методов постановки задач, алгоритмов и процессов для выявления скрытых полезных закономерностей в больших наборах данных. Она тесно связана с глубинным анализом данных и машинным обучением, но имеет более широкий охват. Сегодня наука о данных управляет принятием решений практически во всех сферах современного общества. В повседневной жизни вы ощущаете на себе воздействие науки о данных, когда видите отобранные специально для вас рекламные объявления, рекомендованные фильмы и книги, ссылки на предполагаемых друзей, отфильтрованные письма в папке со спамом, персональные предложения от мобильных операторов и страховых компаний. Она влияет на порядок переключения и длительность сигналов светофоров в вашем районе, на то, как были созданы новые лекарства, продающиеся в аптеке, и то, как полиция вычисляет, где может потребоваться ее присутствие.

Рост использования науки о данных в обществе обусловлен появлением больших данных и социальных сетей, увеличением вычислительной мощности, уменьшением размеров носителей компьютерной памяти и разработкой более эффективных методов анализа и моделирования данных, таких как глубокое обучение. Вместе эти факторы означают, что сейчас процесс сбора, хранения и обработки данных стал как никогда ранее доступен для организаций. В то же время эти технические новшества и растущее применение науки о данных означают, что этические проблемы, связанные с использованием данных и личной конфиденциальностью, тоже вышли на первый план. Цель этой книги — познакомить с наукой о данных на уровне ее основных элементов и с той степенью погружения, которая обеспечит принципиальное понимание вопроса.

Глава 1 очерчивает область науки о данных и дает краткую историю ее становления и эволюции. В ней мы также рассмотрим, почему наука о данных стала такой востребованной сегодня, и перечислим факторы, стимулирующие ее внедрение. В конце главы мы развенчаем несколько мифов, связанных с темой книги. Глава 2 вводит фундаментальные понятия, относящиеся к данным. В ней также описаны стандартные этапы проекта: понимание бизнес-целей, начальное изучение данных, подготовка данных, моделирование, оценка и внедрение. Глава 3 посвящена инфраструктуре данных и проблемам, связанным с большими данными и их интеграцией из нескольких источников. Одна из таких типичных проблем заключается в том, что данные в базах и хранилищах находятся на одних серверах, а анализируются на других. Поэтому колоссальное время тратится на перемещение больших наборов данных между этими серверами. Глава 3 начинается с описания типичной инфраструктуры науки о данных для организации и некоторых свежих решений проблемы перемещения больших наборов данных, а именно: метода машинного обучения в базе данных, использования Hadoop для хранения и обработки данных, а также разработки гибридных систем, в которых органично сочетаются традиционное программное обеспечение баз данных и решения, подобные Hadoop. Глава завершается описанием проблем, связанных с интеграцией данных в единое представление для последующего машинного обучения. Глава 4 знакомит читателя с машинным обучением и объясняет некоторые из наиболее популярных алгоритмов и моделей, включая нейронные сети, глубокое обучение и деревья решений. В главе 5 основное внимание уделяется использованию опыта в области машинного обучения для решения реальных задач, приводятся примеры анализа стандартных бизнес-проблем и того, как они могут быть решены с помощью машинного обучения. В главе 6 рассматриваются этические вопросы науки о данных, последние разработки в области регулирования и некоторые из новых вычислительных методов защиты конфиденциальности в процессе обработки данных. Наконец, в главе 7 описаны сферы, на которые наука о данных окажет наибольшее влияние в ближайшем будущем, изложены принципы, позволяющие определить, будет ли данный конкретный проект успешным.

Джон хотел бы поблагодарить свою семью и друзей за их содействие и поддержку в процессе подготовки этой книги и посвящает ее своему отцу Джону Бернарду Келлехеру в знак признания его любви и дружбы.

Брендан хотел бы поблагодарить Грейс, Дэниела и Элеонору за их постоянную поддержку при написании всех его книг (эта уже четвертая), что позволило совмещать работу и путешествия.

Наука о данных включает в себя набор принципов, методов постановки задач, алгоритмов и процессов для выявления скрытых полезных закономерностей в больших данных. Многие элементы этой науки были разработаны в смежных областях, таких как машинное обучение и глубинный анализ данных. Фактически термины «наука о данных», «машинное обучение» и «глубинный анализ данных» часто используются взаимозаменяемо. Эти дисциплины объединяет то, что все они направлены на улучшение процесса принятия решений посредством анализа данных. Однако, хотя наука о данных заимствует методы перечисленных областей, она имеет более широкий охват. Машинное обучение фокусируется на разработке и оценке алгоритмов выявления закономерностей в данных. Глубинный анализ данных, как правило, предполагает анализ структурированных данных и часто подразумевает акцент на коммерческих приложениях. Наука о данных учитывает и то и другое, при этом охватывает и другие проблемы: очистку и преобразование неструктурированных веб-данных и информации из социальных сетей, хранение и обработку больших неструктурированных наборов данных и вопросы, связанные с этикой и регулированием.

Используя науку о данных, мы можем выявлять различные типы закономерностей. Например, нам понадобилось выявить закономерности, которые помогут идентифицировать группы клиентов, демонстрирующих сходное поведение и вкусы. На языке бизнеса эта задача известна как сегментация клиентов, а в терминологии науки о данных выявление такого типа закономерностей называется кластеризацией. Или, допустим, нам потребовалось выявить закономерность, которая обнаруживает продукты, которые часто покупают вместе. Опять же, в терминах науки о данных выявление такого типа закономерностей называется поиском ассоциативных правил. Или же нам нужны закономерности, которые выявляют странные или подозрительные события, например мошенничество со страховкой. Идентификация таких типов закономерностей известна как обнаружение аномалий или выбросов. Наконец, мы можем выявлять закономерности, которые помогают классифицировать что угодно. Например, закономерность классификации, выявленная в наборе данных электронной почты, могла бы выглядеть следующим образом: если письмо содержит фразу «легкий заработок» — это, скорее всего, спам. Поиск подобных правил классификации называется прогнозированием. Выбор слова «прогнозирование» может показаться странным, потому что правило не предсказывает, что произойдет в будущем: электронное письмо уже либо является, либо не является спамом. Поэтому правильнее говорить о закономерностях прогнозирования как о прогнозировании недостающего значения атрибута, а не о предсказании будущего. В этом примере мы прогнозируем, должен ли атрибут классификации электронной почты иметь значение «Спам» или нет.