Почему работа с данными так популярна: Data Scientist, Big Data и объектное хранение
По оценкам Cybersecurity Ventures, к 2025 году общий объем данных в облаках достигнет 100 зеттабайт, или 50% всех мировых данных на тот момент. Ландшафт хранения этой информации разнообразен: от недорогих обычных серверов до огромных хранилищ на сотни петабайт.
При экспоненциальном росте информации возможности работы с данными расширяются. Отчет LinkedIn о новых вакансиях показывает, что мировой рынок работы в области науки о данных вырастет до 230,80 млрд долларов к 2026 году.
Наука о данных является востребованной, интересной, и, казалось бы, очень сложной областью знаний. Однако хорошая новость заключается в том, что она доступна для новичков. В статье мы разберемся, с какими базовыми основами нужно познакомиться при работе с данными.
Три направления работы с данными
Аналитик данных, инженер данных и специалист по данным помогают бизнесу принимать обоснованные решения и достигать поставленных целей. Прежде чем начинать строить карьеру в области Big Data, важно понимать основные задачи и ответственность в каждом из этих направлений.
Инженер данных
Это специалист, ответственный за создание и управление инфраструктурой данных. Он разрабатывает и поддерживает базы данных, обеспечивает эффективное хранение данных, их доступность и безопасность.
Также инженер данных отвечает за настройку и оптимизацию процессов сбора и обработки данных. Он работает с такими инструментами и технологиями, как Hadoop, Spark, Kafka, а также с облачными сервисами обработки данных. Знание языков программирования Java, Scala и Python помогает ему автоматизировать процессы и обеспечивать эффективность работы с данными.
Аналитик данных
Это специалист, который изучает данные, обрабатывает и анализирует их с целью выявления важных тенденций и паттернов. Он владеет различными статистическими методами и алгоритмами для извлечения информации из данных. Аналитик данных работает с большими объемами информации и использует такие программы и инструменты для ее анализа, как Excel, SQL, R и Python. Он создает отчеты и визуализации для удобного представления данных в Tableau и Power BI.
Специалист по данным
Специалист по данным — человек с компетенциями инженера данных и аналитика данных. Он может выполнять широкий спектр задач. Обязанности специалиста по данным варьируются в зависимости от требований компании и конкретной отрасли, в которой он работает.
Ключевые навыки, необходимые для работы с данными
Наука о данных опирается на различные методы извлечения информации из данных: языки программирования, системы хранения и управления данными, а также инструменты для визуализации данных и построения моделей машинного обучения.
Языки программирования Python, R и SQL
Python
Высокоуровневый язык программирования, наиболее популярный среди специалистов в области анализа данных. Предлагает широкий спектр библиотек и инструментов для обработки, анализа и визуализации данных, таких как NumPy, Pandas, Matplotlib и другие.
NumPy: библиотека, которая упрощает различные математические и статистические операции, а также служит основой для многих аспектов библиотеки Pandas.
Pandas: пакет, разработанный специально для упрощения работы с данными на базе библиотеки NumPy, которая поддерживает многомерные массивы.
Matplotlib: библиотека визуализации, которая позволяет быстро и легко создавать визуально привлекательные и информативные диаграммы на основе данных.
Python прост в изучении и использовании, имеет чистый и понятный синтаксис, а также обладает мощными возможностями по работе с данными. Он позволяет извлекать данные из различных источников, проводить статистический анализ, машинное обучение и создание моделей прогнозирования.
Благодаря своей простоте Python будет отличным выбором для новичка. Тому, кто уже имеет опыт программирования и хочет получить больше функциональности для анализа и визуализации данных, стоит обратит внимание на R.
R
Язык программирования и среда разработки, созданные специально для работы с данными и статистического анализа. R имеет богатый набор статистических функций, что делает его идеальным выбором для задач, связанных с анализом и моделированием данных. Многочисленные пакеты и библиотеки R позволяют проводить сложный анализ данных, построение статистических моделей и визуализацию результатов.
dplyr: пакет для обработки и анализа данных. Используется для выполнения различных задач с кадром данных R. Пять функций — Select, Filter, Arrange, Mutate и Summarize — составляют основу пакета dplyr.
Tidyr: пакет для очистки или приведения в порядок данных.
ggplot2: пакет визуализации. Предлагает интересную коллекцию интерактивной графики.
SQL (Structured Query Language)
Язык программирования, который используется для управления и манипулирования данными в реляционных базах данных. Он позволяет извлекать, вставлять, обновлять и удалять данные из базы данных, получать необходимые данные по запросу и создавать отчеты с использованием данных из базы.
Библиотеки машинного обучения: TensorFlow, Keras и Scikit-learn
TensorFlow
Крупнейшая библиотека машинного обучения, разработанная Google, которая предоставляет набор инструментов для построения и обучения глубоких нейронных сетей. TensorFlow используется для создания вычислительного графа, где операции представляются как узлы, а данные передаются между ними в виде тензоров. Это позволяет эффективно выполнять операции на графическом процессоре (GPU) или центральном процессоре (CPU) для обучения моделей. TensorFlow также предоставляет удобные инструменты для визуализации и оценки моделей.
Keras
Высокоуровневый интерфейс, работающий поверх TensorFlow, который упрощает создание нейронных сетей. Он предоставляет простой API для определения архитектуры модели и обучения с использованием различных алгоритмов оптимизации. Keras позволяет легко создавать различные типы моделей, такие как сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN), рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNN) и многослойные перцептроны (Multi-Layer Perceptron, MLP). Он также поддерживает простую интеграцию с другими библиотеками Python для улучшения производительности и расширения возможностей.
Scikit-learn
Одна из наиболее популярных библиотек машинного обучения на Python. Она обеспечивает широкий набор алгоритмов машинного обучения, таких как классификация, регрессия, кластеризация и обработка текстов. Scikit-learn также предоставляет множество функций для предобработки данных, выбора моделей, оценки производительности и перекрестной проверки. Поддерживает распространенные техники машинного обучения, такие как выбор признаков, нормализация данных и настройка параметров моделей с использованием метода перебора по сетке.
Инструменты визуализации данных: Tableau и Power BI
Tableau
Инструмент для визуализации данных, который предоставляет широкий спектр возможностей для создания визуальных отчетов и дашбордов. Он позволяет пользователям быстро и легко создавать интерактивные графики, диаграммы, карты, таблицы и другие визуализации данных. Tableau отличается интуитивным интерфейсом, который позволяет быстро изучить и использовать его функции. С помощью Tableau можно связывать и объединять данные из различных источников, а также делать расчеты и прогнозы на основе этих данных. Tableau также дает возможность опубликовать созданные визуализации для общего доступа.
Power BI
Инструмент визуализации данных, созданный Microsoft. Он позволяет создавать интерактивные отчеты и дашборды, основанные на данных из различных источников, включая базы данных, таблицы Excel, облачные сервисы и т.д. С помощью Power BI можно создавать различные типы визуализаций: графики, круговые диаграммы, карты, прогнозные модели и многое другое. Power BI предлагает инструменты для очистки и преобразования данных, а также автоматического обновления отчетов на основе новых данных. Он позволяет делиться созданными визуализациями с другими пользователями, обновлять данные в режиме реального времени и получать уведомления о важных событиях на основе данных.
Системы хранения и управления данными: MySQL, MongoDB и PostgreSQL
MySQL
Одна из наиболее широко используемых реляционных систем управления базами данных (СУБД). Она является открытым исходным кодом и отлично подходит для множества приложений и веб-сайтов. MySQL предлагает эффективное хранение и извлечение структурированных данных с использованием SQL (Structured Query Language). Предоставляет широкий спектр функций, включая поддержку транзакций, индексацию, управление разрешением блокировки и репликацию данных. Интегрируется со многими популярными языками программирования и платформами разработки.
MongoDB
Документоориентированная база данных, которая предлагает гибкое хранение данных в формате документов. Благодаря JSON-подобной структуре упрощает хранение и извлечение полуструктурированных и неструктурированных данных. Горизонтальная масштабируемость MongoDB дает возможность легко масштабировать ее на несколько серверов для дополнительной производительности. Она также обеспечивает поддержку гибких запросов с использованием JSON-подобных операций и обладает встроенными возможностями репликации и автоматического разделения данных.
PostgreSQL
Мощная реляционная система управления базами данных с акцентом на расширяемость и соответствие стандартам. Предоставляет множество продвинутых функций, включая поддержку транзакций, возможность индексации данных, использование совокупностей (views), хранимых процедур и триггеров, а также полнотекстового поиска и обработку географических данных. PostgreSQL также обладает сложными возможностями оптимизации запросов и управления производительностью.
Облачные базы данных (СУБД)
Облачные базы данных (СУБД) — это системы управления базами данных, в которых данные хранятся и обрабатываются на удаленных серверах. Доступ к ним осуществляется через интернет.
Готовые и настроенные базы данных, за управление и администрирование которых отвечает облачный провайдер, востребованы в компаниях, которые хотят упростить свою работу с СУБД и не тратить время на непрофильные задачи: покупку и обслуживание соответствующего оборудования, его настройку и обновление, обеспечение доступности кластера в режиме 24/7 и работу средств информационной безопасности.
Такие базы данных обладают рядом преимуществ перед установленными локально на компьютере или сервере. Они обеспечивают масштабируемость, гибкость и высокую доступность данных, а также позволяют снизить затраты на аппаратное и программное обеспечение.
Инструменты для работы с большими данными
Hadoop, Spark, Cassandra и Kafka
Apache Hadoop
Платформа для обработки и анализа больших объемов данных, которая состоит из нескольких компонентов, включая Hadoop Distributed File System (HDFS), HBase и Hive. Вместе эти компоненты предоставляют мощные возможности для работы с большими данными. HDFS обеспечивает управление хранением данных, HBase предоставляет низкую задержку доступа к данным, а Hive позволяет проводить аналитику данных с помощью языка SQL.
Apache Spark
Мощная платформа для обработки и анализа больших данных. Предоставляет возможности для распределенных вычислений, обработки потоков данных, машинного обучения и графовых вычислений.
Apache Cassandra
Распределенная база данных, разработанная для обработки больших объемов данных с высокой производительностью и отказоустойчивостью. Основана на модели широких колонок и рассчитана на обработку большого количества записей.
Apache Kafka
Широкомасштабная система потоковых данных, которая используется для высокопроизводительного сбора, обработки и передачи данных в режиме реального времени.
Объектные облачные хранилища
Объектные облачные хранилища — это технология хранения и управления данными, где данные рассматриваются как набор объектов или файлов и хранятся в облаке. Объектные хранилища обеспечивают гибкость при сохранении больших объемов данных различных типов, а также обладают высокой доступностью и предлагают удобные возможности для организации и доступа к данным.
Объектные облачные хранилища широко используются для хранения и обработки мультимедийных файлов, архивов данных и других больших объемов информации. Они устраняют необходимость в самостоятельном обслуживании и настройке серверного оборудования, что экономит время и ресурсы.
В отличие от файлового хранилища, структура объектного не иерархическая, а плоская. Отсутствие иерархии позволяет масштабировать хранилище практически без ограничений. Метаданные можно оптимизировать под работу с любым приложением — например, изменить их набор или расширить.
Объектное хранилище обеспечивается высокий уровень сохранности информации без капитальных затрат на системы хранения данных, их администрирование и обслуживание.
Такое объектное хранилище доступно клиентам CloudMTS.
Платформы облачных вычислений
Современные облачные платформы предлагают такие сервисы и инструменты, как хранилища данных, вычислительные ресурсы, инструменты для обработки потоков данных и автоматизацию работы с данными. Поэтому углубленное знание и навыки работы с хотя бы одной облачной платформой находятся в списке базовых требований, предъявляемым к соискателям на должность дата-инженера.
Разнообразие инструментов, программ и библиотек для работы с данными впечатляет. Мощные фреймворки, такие как Hadoop и Spark, распределенные базы данных наподобие Cassandra, и потоковые платформы, такие как Kafka — все эти инструменты помогают анализировать большие объемы данных и извлекать из них ценные знания.
Еще одна важная тенденция в мире науки о данных — DataOps. Эта практика помогает организациям эффективно управлять данными, а также ускорить процессы разработки и внедрения аналитических решений. Использование DataOps развивает коллаборацию между различными подразделениями, которые занимаются данными: аналитиками, инженерами данных и операционной командой.
