С тех пор как пандемия ускорила цифровизацию бизнеса, объемы цифровых данных выросли в геометрической прогрессии. И хотя наука о данных не является новой концепцией, она действительно стала одним из самых быстрорастущих аспектов ИТ-индустрии. Однако когда дело доходит до внедрения AI и ML в проект разработки программного обеспечения, может быть сложно найти правильные инструменты Data Science, которые помогут организациям достичь своих бизнес-целей. Использование правильных инструментов и моделей, основанных на данных, может оптимизировать процессы, ускорить принятие решений, более точно анализировать данные и избежать предвзятости моделей.

В этой статье мы более подробно расскажем не только об инструментах Data Science, которым вы можете доверять, но и о тенденциях, за которыми нам всем нужно следить, чтобы оставаться конкурентоспособными и актуальными.

ВЫБОР ПРАВИЛЬНЫХ ИНСТРУМЕНТОВ И ЯЗЫКОВ ДЛЯ НАУКИ О ДАННЫХ

ПИТОН

Самый популярный язык, используемый учеными данных сегодня, — это Python. Его способность работать с функциями, статистикой и математикой при использовании простого синтаксиса делает его мощным и доступным. Универсальность Python делает его подходящим для широкого круга проектов, от машинного обучения (ML) до обработки естественного языка (NLP) и анализа настроений. Помимо элегантного и простого для понимания синтаксиса, Python — отличный выбор для большинства проектов по науке о данных, поскольку он предоставляет широкий спектр библиотек, таких как Pandas, Numpy, Matplotlib, Scikit-learn и другие, огромное онлайн-сообщество, и, конечно же, это бесплатно.

Python также позволяет добавлять модули на других языках, таких как C/C++, или встраивать код в приложения, получая программируемый интерфейс. Будучи чрезвычайно мощным и интуитивно понятным, Python заботится о многих деталях, таких как спецификация распределения памяти или контроль над типом объекта. Таким образом, аналитики данных могут сосредоточиться преимущественно на анализе данных, а не на мелких деталях.

Accedia выбрала Python для множества проектов по науке о данных. Один из них включает прогнозное моделирование, предоставляющее информацию о реакции подписчиков на рекламные кампании с целью оптимизации маркетинговых расходов и улучшения взаимодействия с клиентами. Это помогает компании-клиенту получать более глубокую информацию в 14 раз быстрее! Еще один интересный проект Python, который мы разработали, позволяет маркетинговым командам по всему миру сосредоточиться на разработке стратегии повышения долгосрочной ценности для клиентов. Алгоритм машинного обучения создает модели для кампаний прямого маркетинга на основе прошлых транзакций, изображений, списков клиентов и многого другого, чтобы получить доступ и проанализировать вероятность продления подписки и определить индивидуальные предложения для ключевых клиентов.

R

R — это язык программирования Data Science, созданный специально для статистики и статистического анализа. Поскольку многие специалисты по данным и аналитики выбирают R, существует огромное сообщество и поддержка почти всех статистических проблем, с которыми могут столкнуться пользователи. Однако наиболее важно то, что R позволяет ученым создавать сложные модели, гистограммы, диаграммы рассеяния или линейные графики, используя всего несколько строк кода, что делает операции быстрыми и эффективными. Неудивительно, что многие крупнейшие технологические предприятия сегодня используют R для науки о данных. Google, например, полагается на R для расчета эффективности рекламы и составления финансовых прогнозов. Другие примеры включают HP, IBM, Facebook, Microsoft и многие другие.

R позволяет визуализировать данные еще до того, как начнется какой-либо анализ. Здесь мы говорим о некоторых очень впечатляющих и информативных графиках и диаграммах, включая карты или анимированные визуализации данных. Еще одна полезная возможность R — простота подготовки данных для анализа. Этот процесс требует всего одну строку кода и позволяет загружать данные из файлов всех типов, таких как файлы .csv, .txt или Stata. Просто создать новый набор данных без риска пропустить значения. Это дает аналитикам данных достаточно времени, чтобы сосредоточить свое время и усилия на фактическом анализе данных, что значительно ускоряет время выхода на рынок. Конечно, преимущества использования R для вашего проекта Data Science на этом не заканчиваются. Мы также можем упомянуть его способность легко воспроизводить исследования и анализ, персонализировать данные для удовлетворения конкретных потребностей и многое другое.

ЮЛИЯ

Julia — это язык динамического программирования высокого уровня, созданный для интеллектуального анализа данных, распределенных и параллельных вычислений, машинного обучения, крупномасштабной линейной алгебры и многого другого. И хотя Julia — молодой язык программирования, многие специалисты не стесняются называть его будущим языком Data Science. Созданная всего 10 лет назад, сегодня у Джулии около 35 миллионов загрузок. Самым большим преимуществом для любого проекта, когда речь идет об использовании Джулии, является его скорость. По сей день он известен как один из самых быстрых языков, когда-либо созданных, и поэтому он используется для планирования космических миссий и авиационных систем предотвращения столкновений.

Одна из самых популярных библиотек Julia — Flux. Это нативная библиотека машинного обучения с ускорением графического процессора, которая снижает потребность в обучении моделей глубокого обучения. Еще одним хорошим преимуществом при выборе Julia для вашего следующего проекта по науке о данных является ее синтаксис, который имитирует структуру математических операций из некомпьютерного мира. Таким образом, кривая обучения ученых, знакомящихся с Julia, не такая крутая, как с другими инструментами и языками Data Science. Кроме того, Julia обеспечивает автоматическое управление памятью и имеет быстрые множественные диспетчеризации, что дает возможность вести себя по-разному в зависимости от типов аргументов.

АПАЧИ СПАРК

Короче говоря, Apache Spark — это инструмент аналитики для машинного обучения и больших данных. Он в основном используется для обработки данных, создания аналитических отчетов и запросов. Spark используется такими предприятиями, как eBay, Netflix и Yahoo, а также другими 80% компаний из списка Fortune 500, будь то для предоставления своим пользователям индивидуального опыта или аналитики в реальном времени для улучшения взаимодействия с пользователем.

Apache Spark — один из инструментов Data Science, который особенно привлекателен благодаря своей скорости и способности одновременно управлять петабайтами данных. Он может справиться с любыми аналитическими препятствиями благодаря своим функциям обработки данных в памяти с малой задержкой. Spark позволяет пользователям легко создавать параллельные приложения благодаря большому количеству операторов и поддерживает несколько языков программирования, таких как Java, R, Scala и Python. Некоторые другие очень полезные функции включают возможность ленивой оценки и структурированной потоковой передачи (Spark Streaming).

Apache Spark также поставляется с собственными библиотеками для машинного обучения и обработки графов, которые делают разработчиков более продуктивными и эффективными. Неудивительно, что многие компании переходят на Apache Spark, поскольку он обеспечивает выдающуюся производительность, скорость и точность обработки больших данных в режиме реального времени и прогнозирования тенденций.

НОУТБУК ЮПИТЕР

Jupyter — это новый интерактивный инструмент, созданный для блокнотов, кода и данных, который позволяет пользователям настраивать рабочие процессы в ML, науке о данных, научных вычислениях и т. д. и объединять в одном документе программный код, мультимедийные ресурсы, тексты и т. д. . Он поддерживает около 40 языков программирования, включая некоторые, используемые для науки о данных, такие как Python, R, Scala и Julia. Что еще отличает Jupyter от других инструментов и языков Data Science, так это его способность объединять текст с фрагментами кода и визуальными выходными данными, такими как графики и диаграммы, на одной странице.

Еще одна функция, которая делает его очень удобным, — это возможность конвертировать файлы в HTML, PDF или другие форматы, если устройство не может прочитать файл. Jupyter также предлагает простоту работы и обмена файлами, исследовательский анализ данных, защиту данных, поскольку данные не хранятся локально, и многое другое. Тем не менее, обратите внимание, что если ваш проект требует одновременного использования Jupyter большой командой, совместная работа может стать проблемой.

АПАЧ HADOOP

Apache Hadoop — это инструмент с открытым исходным кодом, используемый для обработки огромных наборов данных в кластерах компьютеров. Он может хранить и анализировать постоянно растущую цифровую информацию без риска ошибок, демонстрируя впечатляющую масштабируемость и надежность. Apache Hadoop особенно полезен, когда данные необходимо распределить по разным серверам или когда одни и те же данные перемещаются в саму системную память. В этих случаях это помогает быстро и безопасно передавать данные на разные узлы. Однако Hadoop делает гораздо больше. Это также позволяет исследовать данные, хранить, фильтровать, производить выборку, суммировать и т. д. Таким образом, это позволяет специалистам по данным собирать и хранить данные без необходимости их интерпретации или фильтрации данных, которые бесполезны и не нужны для нужд проекта. Hadoop предлагает полную картину всех доступных данных, чтобы Data Scientist мог правильно их проанализировать, избежать какой-либо предвзятости и выбрать лучший метод моделирования данных. Это опять же помогает сократить количество записей и экономит ресурсы проекта.

При выборе подходящих инструментов Data Science для проекта часто возникает вопрос, что лучше Apache Hadoop или Apache Spark. Ответ здесь заключается в том, что это очень сильно зависит от конкретного случая. Например, Hadoop, вероятно, будет лучшим выбором, если вы работаете с большими объемами данных и вам требуются огромные утилиты для хранения, поскольку он предоставляет различные платформы как для хранения, так и для обработки этих данных.

ТЕНДЕНЦИИ В НАУКЕ ДАННЫХ, КОТОРЫЕ НУЖНО ПОМНИТЬ

ОБЛАЧНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ

Несмотря на то, что облачные вычисления не являются чем-то новым как концепция, в последние годы их популярность возросла в геометрической прогрессии, что делает их не только необязательными, но и необходимыми даже для того, чтобы иметь шанс справиться с огромными объемами данных. Облачное хранилище снижает потребность в дополнительных расходах на поддержку, снижает риск потери данных, повышает масштабируемость и надежность и многое другое. Кроме того, хранение данных в облаке значительно ускоряет процессы, повышает эффективность работы и сокращает время выхода на рынок. Благодаря растущему числу организаций, переходящих на цифровые технологии, облачные сервисы приобретают еще большую популярность. Как и облачные решения для обработки данных и аналитики, которые обеспечивают более высокую точность, скорость и меньшую задержку.

ПОЧЕМУ ОБЛАЧНОЕ ХРАНЕНИЕ ДАННЫХ ЛОКАЛЬНЫМ СЕРВЕРАМ

ОБРАБОТКА ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА (НЛП)

НЛП — это место, где искусственный интеллект (ИИ) встречается с лингвистикой и информатикой. Это постоянно расширяющийся рынок, который, как считается, достигнет 25,7 млрд долларов к 2027 году и окажет заметное влияние на такие отрасли, как здравоохранение, розничная торговля и электронная коммерция, автомобилестроение, транспорт, производство и так далее. НЛП — это новый захватывающий подход к анализу и изучению данных, а также к предоставлению тенденций и прогнозов. Новый метод НЛП, который набирает все большую популярность, — это анализ настроений, используемый для определения того, являются ли отзывы клиентов о продукте или услуге положительными или отрицательными. Это позволяет компаниям понять, чего хочет и в чем нуждается их целевая аудитория.

Используя Python и NLP, Accedia создала решение, определяющее и анализирующее доступные парковочные места с помощью расширенного локализованного голосового помощника. НЛП обучен понимать звуковую речь и подключаться к модели компьютерного зрения (CV) при получении команды. Затем он возвращает ответ с точным количеством доступных парковочных мест. Все это происходит в частной сети, защищающей любую конфиденциальную информацию.

ГИПЕРАВТОМАТИЗАЦИЯ

Гиперавтоматизация — это ориентированный на бизнес подход, который включает в себя автоматизацию максимально возможного количества ИТ и бизнес-процессов. Он включает в себя такие инструменты и технологии, как расширенная аналитика, машинное обучение, искусственный интеллект, автоматизация процессов робототехники (RPA), управление бизнес-процессами (BPM) и многое другое. Это термин, установленный Gartner и направленный на снижение операционной сложности во всех организациях и ускорение сбора и анализа данных за счет устранения необходимости ручного участия человека. Автоматизация всего процесса от очистки и подготовки данных до их анализа будет продолжать трансформировать науку о данных. Кроме того, гиперавтоматизация поможет машинному обучению намного быстрее обучаться и становиться более гибкими, когда дело доходит до изменений. Этот процесс, также известный как AutoML, помогает в визуализации данных, а также в понятности и развертывании модели.

СМЕЩЕНИЕ МОДЕЛИ

Мы привыкли воспринимать данные, сгенерированные AI или ML, как объективную единую точку истины. И если в идеальном случае должно быть именно так, то на практике так бывает не всегда. И причина этого в том, что, хотя данные должны быть достоверными, они собираются и анализируются людьми с когнитивными предубеждениями, о которых они даже не подозревают. Это означает, что данные часто искажаются нашими собственными системами убеждений, личным опытом и восприятием. Таким образом, модели данных автоматически наследуют эти предубеждения и, следовательно, генерируют ненадежные результаты, как предполагает принцип Мусор на входе, мусор на выходе (GI/GO) — если вы вводите ошибочные или неправильные данные, это также отразится на результатах. Многие известные случаи доказывают, что такие явления, как система найма Amazon ML показала предвзятое отношение к кандидатам-женщинам. Таким образом, все больше и больше компаний поощряют специалистов по данным избегать предвзятости, тщательно проверяя все данные, прежде чем делать какие-либо выводы или гипотезы, используя рандомизацию, создавая рамки инклюзивности и активно ища данные, подтверждающие противоположную точку зрения. Человеческий фактор, стоящий за наукой о данных и аналитикой, никуда не денется. Таким образом, нам нужно найти способ устранить любые когнитивные искажения, поскольку именно от этого зависит точность наших данных.

МОДЕЛИ

Как мы уже обсуждали, разработка решений для искусственного интеллекта и машинного обучения в последнее время резко возросла. Однако внедрение этих решений и их многочисленных вариантов использования во всей организации может быть сложным или часто даже нереалистичным. Как оказалось, обычно только часть разработанных моделей внедряется в производство. Таким образом, для автоматизации, оптимизации и масштабирования развертывания моделей машинного обучения многие компании теперь используют платформу, известную как ModelOps. Первоначально он основан на концепции DevOps, но изменен и улучшен, чтобы соответствовать потребностям моделей машинного обучения.

Короче говоря, ModelOps включает в себя тестирование, управление версиями моделей, среды разработки, мониторинг, CI/CD, хранилище моделей и многое другое. ModelOps гибок и легко адаптируется к изменениям и различным бизнес-задачам. Платформа помогает легко внедрять новые технологии, передавать данные от команды Data Science команде разработчиков и предоставлять единый источник достоверной информации о рабочих процессах, затратах и ​​многом другом. В целом, ModelOps обеспечивает совместную работу и общение между командами, дает представление о производительности моделей AI и ML, а также предоставляет информацию о безопасности и справочную информацию для всех версий модели.

КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТЬ ДАННЫХ

Законы о конфиденциальности данных, такие как GDPR (Общее положение о защите данных) в Европе и CCPA (Калифорнийский закон о защите прав потребителей) в США, являются доказательством повышения осведомленности о защите данных. Данные — это ядро ​​каждого отдельного аспекта ИИ, машинного обучения, предиктивной аналитики, НЛП и т. д., поэтому их управление не должно быть запоздалым. Тенденция подталкивает все больше и больше организаций к соблюдению правил конфиденциальности и безопасности данных. В ближайшие несколько лет мы обязательно увидим более широкое внедрение GDPR, а также принятие новых национальных законов о конфиденциальности данных.

Еще одной важной тенденцией будет слияние конфиденциальности данных и безопасности, которое уже началось, и принятие многостандартных инструментов соответствия для управления конфиденциальностью данных. В целом, чем больше внимания мы уделяем конфиденциальности данных, тем больше это позволяет нам идентифицировать конфиденциальные источники данных, создавать каталоги данных для поиска данных, обеспечивать отслеживаемость с помощью водяных знаков данных и многое другое.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Использование данных и информации, которую они дают при правильном объединении и анализе, может сыграть решающую роль в выживании организаций. Данные — это то, что делает возможным создание NLP, ML, AI и других решений, автоматизацию прогностических моделей и создание интерактивных визуализаций. Инструменты и языки Data Science, которые мы перечислили выше, могут помочь вам со статистикой и функциями, обеспечить аналитику в реальном времени, оптимизировать и масштабировать развертывание моделей ML и многое другое.

Узнайте больше о том, как Accedia может помочь вам реализовать науку о данных с помощью ИИ и машинного обучения в вашем следующем проекте по разработке программного обеспечения.