AI va Data Scientist yo'l xaritasi

Data scientist — dasturlash, statistika, machine learning va soha bilimlaridan foydalangan holda ma'lumotlardan amaliy ahamiyatga ega xulosalar chiqaradigan mutaxassis.

Bu juda umumiy ta'rif, biroq data science sohasi shunchalik kengki, tafsilotlarga kirmasdan bu rolni ta'riflash qiyin.

Data scientist nima qila olishiga misol sifatida oxirgi marta olgan selfingizga diqqat bilan qarang. Yuzingizga e'tibor bering: qanday his-tuyg'uni ifodalayapsiz? Xursandmisiz? Xafamisiz? Yig'layapsizmi? Kulyapsizmi? Hammasi bir vaqtdami? Siz uchun bu savollarga javob berish juda oson, ammo buni kompyuterga bajartirish — butunlay boshqa masala.

Aynan shu yerda data scientist'lar ishga kirishadi.

Data scientist'lar unstructured data'ni (video, rasmlar, matnli fayllar va h.k.) hamda structured data'ni (ma'lumotlar bazasi satrlari, elektron jadvallar va h.k.) olib, ularning barchasi nimani anglatishini aniqlaydi. Bu ma'lumotlarni (ba'zilar ularni "big data" deb ataydi) tahlil qilib, ular kompaniyalarga yaxshiroq qarorlar qabul qilishda yordam beradi: masalan, mijozlar nimani xohlashini, ular mahsulotlar haqida qanday fikrda ekanini tushunish yoki hatto kelajakdagi tendensiyalarni bashorat qilish.

Ular ma'lumotlar ichida yashiringan javoblarni topishga yordam beradi va aynan shu narsa bu kasbni ba'zilar uchun juda jozibador qiladi.

Data scientist nima ish qiladi?

Ko'pchilik data scientist'lar foydali xulosalarni aniqlash uchun ma'lumotlarni to'playdi, tartibga soladi va o'rganadi. Umumiy ko'rinishda bu jarayonni quyidagicha oddiy bosqichlarga ajratish mumkin:

Ma'lumotlarni to'plash: Ular veb-saytlar, ma'lumotlar bazalari yoki qurilmalar kabi turli manbalardan ma'lumot yig'adi. Loyihaga qarab ma'lumot manbalari juda turlicha bo'lishi mumkin, lekin gap shundaki, ma'lumotlar data scientist qo'liga kelgach, ular uchun hammasi qayta ishlanadigan 1 va 0 lardan iborat bo'ladi.

Ma'lumotlarni tozalash: Ma'lumotlardan foydalanishdan oldin ular to'g'ri formatlanganiga, ularda bo'shliqlar yo'qligiga va qiymatlar o'z manbasi kontekstida haqiqatan ham mantiqli ekaniga (ya'ni outlier'lar juda ko'p emasligiga) ishonch hosil qilishlari kerak. Ular bu xatolarni tuzatadi va ma'lumotlar foydalanishga tayyor ekanini ta'minlaydi.

Ma'lumotlarni tahlil qilish: Qonuniyatlar va tendensiyalarni topish uchun ular exploratory data analysis, diagrammalar yoki algoritmlar kabi vositalar va usullardan foydalanadi.

Xulosalarni ulashish: Tahlil tugagach, oxirgi qadam — natijalarni ulashish. Boshqalar ma'lumotlarga asoslanib harakat qila olishi uchun data scientist'lar o'z topilmalarini oson tushuniladigan tarzda, ko'pincha vizual vositalar yordamida tushuntiradi.

Masalan, shu bosqichlardan foydalanib, data scientist kompaniyaga o'tgan davrdagi sotuvlar ma'lumotlari va mijozlar tendensiyalari asosida keyingi oyda qaysi mahsulotlar eng yaxshi sotilishini bashorat qilishda yordam berishi mumkin.

Qanday qilib data scientist bo'lish mumkin?

Data scientist bo'lishning yagona yo'li yo'q, ammo bu yo'l odatda quyidagi bosqichlardan iborat bo'ladi:

#1. Asoslarni o'rganing: Ma'lumotlarni tushunish va samarali qayta ishlash uchun matematika (masalan, statistika) va dasturlashdan (Python yoki R) boshlang.

#2. Ma'lumotlar bilan mashq qiling: Tendensiyalarni tahlil qilish yoki diagrammalar yaratish kabi kichik loyihalardan boshlang va asta-sekin murakkabroq maqsadlarga o'ting.

#3. Kurslarda o'qing: Data Science'ni bosqichma-bosqich o'rganish uchun onlayn darslar va qo'llanmalardan foydalaning.

#4. Portfolio yarating: Ko'nikmalaringizni namoyish qilish va yangi imkoniyatlarni jalb qilish uchun real hayotiy muammolarni hal qiling va ishlaringizni ulashing.

#5. Tajriba orttiring: Ko'nikmalaringizni qo'llash va rivojlantirish uchun amaliyot (stajirovka) yoki boshlang'ich darajadagi lavozimlarni izlang.

Oxir-oqibat, bu tezlik musobaqasi emas, balki marafon ekanini yodda tutishingiz kerak. Bilimlarni shoshilib o'zlashtirish yoki tezlik uchun yo'lni qisqartirish, haqiqatan ishga kirganingizda imkoniyatlaringizni ham, tushunchangizni ham cheklab qo'yadi.

Qiziquvchanlik va amaliyot bilan har kim Data Science olamini o'rganishni boshlashi mumkin.