Data scientist: программист-исследователь

Есть такой пример: люди, которые покупают хлеб и масло, с высокой вероятностью купят и сыр. Чтобы убедиться в этом наверняка, следует проанализировать поведение большого количества покупателей. Знание этой закономерности позволяет мерчендайзерам в супермаркетах класть такие продукты недалеко друг от друга. Это очевидный пример, но существует и множество других, не столь очевидных закономерностей, которые можно выделить, анализируя данные.

Мы живём в мире колоссальных объёмов информации, и для её анализа используются специализированные алгоритмы, например, алгоритмы машинного обучения. Машинное обучение — это специальная область информатики, которая изучает методы автоматического извлечения новых, ранее неизвестных закономерностей из известных данных.

Сегодня технологии машинного обучения и обработки больших данных используются во многих сферах нашей жизни, а в будущем могут стать основным средством автоматизации всех рутинных задач и незаменимыми помощниками в принятии решений.

• Таргетинг рекламы

  Рекламу, которую пользователи видят на сайтах, выбирают специальные алгоритмы, анализирующие поведение людей в интернете: какие страницы они посещают, что делают в соцсетях, что читают и смотрят. Всё это нужно для того, чтобы узнать их интересы и определить различные характеристики (такие как уровень дохода и социальное положение) и в конечном итоге предложить им рекламу, которая их заинтересует.

• Категоризация новостей

  Категоризация новостей — это когда темы автоматически определяются из текста новости и странице с новостью присваивается категория (спорт, финансы и т.д). Новость появляется в соответствующем разделе агрегатора.

• Фильтрация спама

  Пользователи отмечают некоторые письма как спам. На основании этой информации строится модель, которая потом используется для автоматического определения спама во всех новых письмах, которые получают пользователи.

• Оптимизация поисковой выдачи

  Машинное обучение используется для того, чтобы под конкретный поисковый запрос и пользователя найти наиболее интересные страницы и правильно разместить их в поисковой выдаче. Идеальная ситуация — когда страница, которую пользователь ищет, оказывается первой в результатах.

Образование в области Data Science в России можно получить во многих ведущих университетах, а также в рамках программ дополнительного образования, которые организуют компании, занимающиеся исследованиями в этой области.

• 

  МГУ

  факультет вычислительной математики и кибернетики
• 

  МФТИ

  кафедра анализа данных
• 

  ВШЭ

  факультет компьютерных наук
• 

  Иннополис

  магистратура по направлению Big Data

Кроме этого, на факультете ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова открыта специальная образовательная программа Mail.Ru Group «Техносфера», где студенты изучают способы интеллектуального анализа большого объема данных, программирование на С++, многопоточное программирование и технологии построения систем информационного поиска.