Наука о данных меняет способ, которым организации делают практически все. Это изменение очевидно в таких областях, как социальные сети или электронная коммерция, но менее известные области имеют огромный потенциал для карьеры в науке о данных.

Если вас не интересуют социальные сети или электронная коммерция, есть возможность объединить вашу страсть в другой области. Вот несколько нетрадиционных областей, в которых вы можете нанять специалистов по науке о данных и машинному обучению, которые могут стать вашим следующим большим прорывом.

Искусство

Что-нибудь знаете об оценке произведений искусства? Оценка может быть трудоемким процессом, потому что она основана на исторических данных и сопоставимых оценках. По-настоящему редкие или необычные предметы могут потребовать исследования только для того, чтобы найти сравнимые предметы.

Наука о данных может значительно сократить время исследования за счет обнаружения и регистрации закономерностей в исторических записях и дополнительных данных с помощью сопоставимых произведений искусства. Результат? Более быстрая и более обоснованная оценка.

Это широкое открытое поле, поэтому данные ждут своей обработки. По мере изменения стилей и тенденций наборы данных также необходимо будет переобучать. Наука о данных может дать оценщикам более быстрое представление соответствующих данных для целей оценки и полагаться на человеческий фактор, чтобы сделать окончательный выбор. Даже Sotheby’s на борту.

Наука о данных также может помочь нам быстрее выявлять подделки, поскольку машины начинают изучать наборы данных, принадлежащие более чем нескольким деталям, характерным для одного художника. Любой из этих наборов данных пойдет не так, и в ваших руках может быть потенциальная подделка. Опять же, машины пока не собираются обнаруживать подделку со 100% точностью, но просто отметка потенциальных проблем для дальнейшего, более точного анализа может изменить правила игры.

История

У нас больше данных за последние два года, чем за всю зарегистрированную историю человечества, но это не значит, что мы не можем прочесать эту информацию, чтобы найти тонкие сдвиги в человеческом поведении и тенденциях в культурах с течением времени.

Исторические записи - сложный предмет, но мы можем многое узнать о том, как жили наши предки, используя аналитические данные. Потенциал больших данных для выявления закономерностей в прошлом человеческом поведении может дать историкам лучшее представление о том, как люди пережили анализ данных, которые ранее были слишком громоздкими, чтобы дать понимание.

Например, историки долгое время считали, что сдвиги в культурных моделях можно обнаружить, читая газеты, но ни один человек не может потребить достаточно газет, чтобы собрать такие данные. Однако в 2017 году исследовательская группа использовала большие данные для анализа почти 35 миллионов статей из 100 региональных газет за последние 150 лет, доказав, что газеты могут показывать незначительные изменения культурных норм с течением времени.

В 2012 году психолог и лингвист Стивен Пинкер выпустил одну из своих самых известных работ - Лучшие ангелы нашей природы. В нем он использовал большие данные, чтобы доказать, что вопреки нашему мнению, насилие над людьми сокращается. Такая книга была бы возможна только с машинным обучением, и это было семь лет назад. Поле только увеличивается.

Один из крупнейших проектов, который Швейцарский федеральный технологический институт в Лозанне (EPFL) называет Венецианской машиной времени, возглавляемый Фредериком Капланом, - это анализ более чем 1000-летней истории с помощью таких вещей, как карты, монограммы, финансовые отчеты. и даже ноты, чтобы лучше понять, как развивалась Венеция.

Машинное обучение - это не просто каталогизация данных; это учится. Он отделяет важные данные от несущественных на основе наборов целевых запросов, возвращая более ценные результаты. Специалисты по данным будут участвовать в повествовании, которое вытекает из этих результатов, интерпретируя и представляя связное повествование, ценное для исторических данных.

Музыка

Мало что изменилось больше, чем музыка. Стриминг, краудсорсинг и маркетинг, в дополнение к исследованиям в области музыки, связанным с историей и социологическими тенденциями, еще больше изменят эту сферу.

Потенциал больших данных в музыке - один из самых разнообразных. Инсайдеры отрасли используют более качественную и быструю аналитику, чтобы заработать копейки для выхода на рынок новой аудитории. Например, потоковые сервисы, такие как Spotify, используют аналитику для адаптации предложений, а также для обработки все более сложных формул компенсации.

Крупные музыкальные индустрии чувствуют сдвиг. Они больше делают ставку на проверенных исполнителей, используя статистику YouTube или SoundCloud, чтобы сделать вложения более безопасными. Однако существует значительный разрыв в количестве музыки, принадлежащей одной из трех больших музыкальных компаний, и в количестве музыки, которую она начинает создавать.

Небольшие компании также используют аналитику для скупки прав на песни на потенциально большие, но пока неизвестные песни, и используют массовую аналитику аудитории, чтобы понять, как и когда продавать песню.

Мичиганский институт науки о данных профинансировал четыре разные исследовательские группы специально для музыкальных проектов, выделив 75 000 долларов на изучение роли человеческого поведения, социальных сетей и исполнения в музыке, а также связи между словами и музыкой. Они намерены расширить наше понимание человеческого отношения к музыке.

Наука о данных меняет гуманитарные науки

Если ваша область знаний сильно склоняется к гуманитарным наукам, вам не придется выбирать между карьерой в области науки о данных и любовью к искусству. Способность всех областей эффективно использовать большие данные зависит от опыта специалистов по данным, которые могут построить повествование, представить информацию и довести проекты до конца. По мере того, как меняется наше понимание человеческого поведения, будут меняться и наши области, посвященные гуманитарным наукам.

— —

Прочтите больше статей по науке о данных на OpenDataScience.com, включая учебные пособия и руководства от новичка до продвинутого уровня! Подпишитесь на нашу еженедельную рассылку здесь и получайте последние новости каждый четверг.