Что такое "Временные ряды" (Time Series)? 🧐

Это последовательность данных в хронологическом порядке, где каждая точка данных привязана к определенному моменту времени. ⏳

Цель анализа временных рядов - изучить и понять закономерности изменений во времени.

Анализ временных рядов используется в различных областях:

✅прогнозирование погоды,
✅прогнозирование урожайности,
✅финансы,
✅прогнозирование спроса и цен,
✅обработка сигналов,
✅инженерная область - системы управления,
✅системы связи и т.д.

С машинным обучением прогнозирование временных рядов становится быстрее, точнее и эффективнее в долгосрочной перспективе.

🤖Доказано, что машинное обучение помогает лучше обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные потоки данных, быстро фиксируя точные закономерности в массивах данных.

По мере того, как технология прогнозирования временных рядов продолжает совершенствоваться, потенциал улучшения жизни предприятий и частных лиц во всем мире становится все более ощутимым и впечатляющим🥳

🧐Какой язык программирования является лучшим для Data Science?

🏆Вне всякого сомнения - Python по-прежнему остается фактическим победителем среди других языков программирования.

🧠Специалисты в области науки о данных и машинного обучения способствовали внедрению языка программирования Python.

Онлайн-библиотеки, сообщество и система поддержки Python просто невероятны и демонстрируют, как наука о данных является глобальным сообществом учащихся и практиков.

Это способствует развитию духа сотрудничества в Интернете для улучшения данных и систем искусственного интеллекта в обществе. Python как таковой - это не только инструмент, но и культура.

🐍Python поставляется со множеством интеграций для множества языков программирования и библиотек и, таким образом, является вероятной отправной точкой для проникновения в науку о данных и в мир искусственного интеллекта в целом.

🥳Кстати, согласно TIOBE, Python уже 3 месяца уверенно лидирует среди других языков программирования и его популярность только растет.

Совсем скоро наступит Новый год🎄.
А вы еще не решили как порадовать себя или своих близких?🎁

Курсы от DataWorkshop - это отличный подарок для всех.
Ведь это не просто подарок, а инвестиция в будущее 🤗.

Сейчас наши курсы для Data Science можно приобрести со скидкой до 40%.

Новогодняя распродажа продлится всего 6 дней - c 26 по 31 декабря.

Пусть наступающий год принесет новые возможности, а свое развитие в области Data Science можно спокойно доверить DataWorkshop.

Все в ваших руках ❤️

Здесь приобретают лучшие подарки 👉 https://bit.ly/3Fu4OWR

А вот и правильный ответ 🙂

Что ждет Machine Learning и Data Science в ближайшем будущем по мнению практиков и экспертов? 🤔

В последнем выпуске 2021 года подкаста «Деловые мысли» вы найдете 5 мнений экспертов, которые работают в сфере Data Science.

Послушать/почитать на польском можно здесь 👉 https://bit.ly/3pyktyO

Или в русском переводе здесь 👉 https://bit.ly/345BzMn

🧠Data Science - одна из мощных технологических тенденций, которая перестраивает многочисленные бизнес-процессы и операции по всему миру. Поскольку объемы данных продолжают расти, компании ищут новые инновационные способы оптимизации науки о данных.

📈Ожидается, что объем рынка платформ Data Science вырастет с 37,9 млрд $ в 2019 году до 140,9 млрд $ к 2024 году.

Текущий рынок программного обеспечения для BI и аналитики оценивается в 16 млрд $ по всему миру.

👉10 лучших трендов и прогнозов в области Data Science, которые будут определять развитие цифрового мира в 2022 году:

1️⃣Data Science в облаке - использование публичных и частных облачных сервисов.

2️⃣Предсказательная аналитика .

3️⃣Data-As-A-Service (DaaS).

4️⃣Облачная автоматизация и гибридные облачные сервисы.

5️⃣Кибербезопасность.

6️⃣Фокусирование на Edge Intelligence.

7️⃣Масштабируемый ИИ.

​​8️⃣Блокчейн в Data Science.

9️⃣Демократизация искусственного интеллекта и науки о данных.

🔟Клинические методы лечения и борьба с пандемией.

Новый год - новые данные 🥳
А это значит, что будет над чем поработать🦾

Команда DataWorkshop желает в новом году мира, добра и бодрости духа 🙌
Обязательно идите к своей цели и пусть все получится. А мы всегда вам поможем достигать целей в области Data Science и Machine Learning.

Сегодня последний день, когда можно ухватить наши курсы со скидкой до 40%.

Если не получилось в этом году попасть на наши курсы и начать строить карьеру в Data Science, обязательно стоит сделать это в следующем - чем раньше вы начнете, тем проще это будет сделать.

Ссылка на самое выгодное приобретение курсов здесь:
👉 https://bit.ly/3Fu4OWR

До встречи в новом году!❤️

В Data Science НЕ только Data Scientist-ы 😎. И вот какие роли можно выделить на практике:

1️⃣Data Engineer
2️⃣Data Librarian
3️⃣Data Scientist Strategist
4️⃣Researcher (Hard Sciences Background)
5️⃣Applied Researcher (Hybrid Sci-Tech Background)
6️⃣ Machine Learning Architect
7️⃣ Machine Learning Product Platform Engineer
8️⃣ Machine Learning Automation Platform Engineer
9️⃣ MLOps Engineer
🔟 Machine Learning Quality/Reliability Engineer
1️⃣1️⃣ Machine Learning Product Manager
1️⃣2️⃣ Machine Learning Ethics and Compliance Analyst
1️⃣3️⃣ Machine Learning Educator
1️⃣4️⃣ Machine Learning Evangelist/User Advocate
1️⃣5️⃣ Data Scientist Leader
1️⃣6️⃣ C Suite Data Scientist (CDS, CDO, CDAO и др.)

✅Data Engineer-ы cоздают системы, которые собирают, управляют и преобразовывают необработанные данные в полезную информацию для интерпретации Data Scientist-ми и аналитиками.

Их конечная цель — сделать данные доступными для оценки и оптимизации работы.

✅Data Librarian занимаются
сохранением данных, созданием и обслуживанием систем, обеспечивающих доступ, поиск и потенциальное повторное использование соответствующих данных для дальнейшего использования.

Хотя самим библиотекарям не нужно разбираться в тонкостях методов науки о данных, они могут служить распорядителями этой информации и способствовать обучению в этой области.

✅Data Strategist превращает бизнес-требования к данным в готовый продукт, совмещая роли системного аналитика, менеджера проектов и технолога в процессах сбора и обработки информации.

Data Strategist работает, в первую очередь, с людьми, и лишь потом – с данными, выступая в роли универсального транслятора между бизнесом и техническими специалистами в каждой точке data pipeline’а.

🧠Researcher-ы в Data Science не создают продукты. Вместо этого они являются экспертами в постановке экспериментов, разработке новых методологий, техник и гипотез и доказательстве того, верны они или нет.

Как правило, они встречаются в академических кругах.

🧠Applied Researcher-ы того же уровня, что и Researcher-ы, но они также являются экспертами в применении своих знаний и внедрении масштабных решений. Таким образом, в то время как Researcher больше сосредоточен на научных открытиях, Applied Researcher больше интересуется реальными приложениями.

🧠Machine Learning Architect создает архитектуру, планирует внедрение решений, выбирает правильные технологии и оценивает эволюцию архитектуры по мере изменения потребностей.

🧠 Machine Learning Product Platform Engineer
Разрабатывает технологии для продвинутого обучения модели машинного обучения, например, BERT. Разрабатывает возможность быстрой замены сотен моделей в реальном времени. Разработка ML pipeline решений, используя Airflow, TFX, и Kubeflow.

Может ли машинное обучение спасать человеческие жизни уже в настоящее время?

Да, может и делает!

🙌🏼От несчастных случаев, которые приводят даже к летальным исходам, никто не застрахован. Но машинное обучение уже умеет предсказывать некоторые из них и тем самым спасать человеческие жизни.

Примеры использования ML для прогнозирования инцидентов с различными конструкциями:

🤖Департамент пожарной охраны Нью-Йорка использует прогнозную аналитику, чтобы отметить здания с самым высоким риском возгорания.

🤖Con Edison определяет люки с пятикратным средним риском опасных происшествий, таких как взрывы или пожары.

🤖В Чикаго определяются дома, в которых риск отравления свинцом более чем в два раза выше, чем в среднем. Это служит для предупреждения.

🤖Исследователи в области гражданского строительства предсказывают, какие мосты частично приходят в негодность. Делается это с помощью машинного обучения для автоматического обнаружения трещин в бетоне по автоматически отсканированным изображениям мостов.

🤓MLOps — это идея объединения давно устоявшейся практики DevOps с новой областью машинного обучения.

Это создание среды для разработки моделей, переобучения моделей, drift monitoring, автоматизации pipeline, контроля качества и управления моделью на единой платформе.

🤓Machine Learning Product Manager сотрудничает с командами разработчиков, бизнесом и др.

Основные роли:
✅грамотность по использованию данных, чтобы оценивать данные, задавать правильные вопросы об этих данных и многое другое.

✅выявление проблем и определение тех, которые можно решить именно с помощью машинного обучения.

✅объяснимость - необходимо уметь объяснять сложные ML процессы простыми словами при общении с клиентами, руководством и др.

✅критерии приемки - умение создать надежные критерии приемки, чтобы настроить свои алгоритмы и модели ML для улучшения качества результатов.

ML PM-у необходимы знания в Data Science, математике, статистике и, в зависимости от проекта и компании - глубоком обучении и искусственном интеллекте.

ETL (Extract, Transform, Load) уже не удовлетворяет современные потребности при работе с данными?

ETL система используется для:
✅Сбора данных из разных источников;
✅Трансформации данных – преобразование форматов и кодировки, агрегации и очистки;
✅Записи преобразованных данных в систему хранения.

Одна из самых больших проблем, с которой сталкиваются компании, - это запуск моделей ML в производство.

Часто этот шаг занимает несколько недель.
Именно поэтому нужна новая система, которая будет интегрироваться с другими тех. решениями и быть удобной для конечного потребителя.

Такой системой может быть ELTIMS, где к системе ETL добавились новые шаги:
👉Insights
👉Model
👉Serve - функции обслуживания моделей ML.

Этап "Serve" важен, но он также не может существовать изолированно. В последнее время используется термин MLOps для обозначения запуска моделей в производство, но хорошая практика работы с данными выходит за рамки простого создания моделей, она является основополагающей для любого расширения бизнеса.