Data Science с нуля: Полное руководство для начинающих

Артем Демиденко (2025)

Откройте дверь в мир Data Science с книгой «Data Science с нуля: Полное руководство для начинающих». Эта книга — ваш надежный проводник, который поможет вам понять и освоить основы одной из самых востребованных профессий современности. Независимо от вашего предыдущего опыта, вы сможете научиться всему: от базовых принципов статистики и программирования на Python до создания сложных моделей машинного обучения. Эта книга не только объясняет концепции, но и позволяет применить их на практике. Вы узнаете, как собирать и анализировать данные, визуализировать их с помощью Matplotlib и Seaborn, а также решать реальные задачи и разрабатывать проекты. Вдохновитесь примерами из жизни и научитесь работать в команде, разбирать этические вопросы и защищать конфиденциальную информацию. Книга также раскрывает путь к карьерному росту, давая советы по созданию успешных проектов. Подготовьтесь к захватывающему путешествию и сделайте первый шаг к преобразованию данных в знания. Обложка: Midjourney

Типы данных и их источники

Разнообразие типов данных и их источников представляет собой фундаментальный аспект науки о данных. Осознание различий в данных и понимание их происхождения помогает не только в процессах их анализа, но и влияет на выбор методик и инструментов, необходимых для успешного решения конкретных задач. В этой главе мы погрузимся в категорию типов данных, обсудим их характеристики, а также рассмотрим неоднородность источников, из которых они происходят.

Первым пунктом нашей дискуссии станет классификация типов данных. В общепринятой терминологии данные делятся на два основных типа: количественные и качественные. Количественные данные в свою очередь могут быть дискретными и непрерывными. Дискретные данные представляют собой наборы отдельных значений, таких как количество проданных товаров или количество клиентов, тогда как непрерывные данные характеризуются диапазоном возможных значений, например, температура или время ожидания. Качественные данные, напротив, имеют категориальный характер и не могут быть выражены в числах. Они могут принимать форму номинальных категорий, таких как пол, цвет, или порядковых категорий, таких как уровень образования. Понимание этих различий затрудняет анализ данных, так как различные типы требуют применения разных методов обработки.

По мере углубления в мир данных становится очевидным, что источники их возникновения столь же разнообразны, как и сами данные. Прежде всего, можно выделить первичные и вторичные источники данных. Первичные источники — это данные, собранные непосредственно исследователями в рамках специализированных исследований. Это может быть как маркетинговый опрос, так и экспериментальные данные, полученные в лаборатории. Вторичные источники, напротив, представляют собой данные, уже собранные и обработанные другими организациями или индивидами. Это могут быть открытые базы данных, результаты предыдущих исследований или даже данные из социальных сетей, таких как ВКонтакте и Одноклассники.

Нельзя не упомянуть о важности временных данных. В эпоху, когда актуальность информации теряет значение с течением времени, данные, собранные в рамках определённого временного интервала, приобретают особую ценность. Временные ряды, представленные в виде последовательности значений, собранных в равных временных интервалах, позволяют исследовать тренды и предсказывать будущие события. Например, анализируя данные о продажах за последние несколько лет, компания может сделать выводы о сезонных колебаниях и оптимизировать свои ресурсы.

Кроме того, значительное внимание следует уделить пространственным данным, которые имеют географическую привязку. Географические информационные системы позволяют анализировать данные в зависимости от местоположения, применяя такие факторы, как расстояние, проценты охвата и влияние окружающей среды. Например, такие данные могут быть использованы для оценки перегрузки транспортной инфраструктуры в городах или для планирования новых объектов недвижимости.

Не следует забывать про данные, генерируемые устройствами Интернета вещей. Эти данные поступают с датчиков, смарт-устройств и различного оборудования, собирающего информацию в режиме реального времени. Применение анализа таких данных позволяет не только оптимизировать производственные процессы, но и повысить уровень комфорта в повседневной жизни, например, применяя алгоритмы для управления домашними системами.

В заключительном разделе нашего обсуждения хочется подчеркнуть важность правильного выбора источников данных для достижения исследовательских целей. Независимо от того, используем ли мы данные из социальных сетей, специализированных наблюдений или открытых баз данных, необходимо учитывать их качества и ограничения. Например, данные из социальных сетей могут не охватывать все возрастные группы, что может повлиять на результирующий анализ. Поэтому важно комбинировать данные из различных источников для достижения более полной и объективной картины.

Таким образом, первый шаг к успешному применению науки о данных заключается в осознании и четком понимании типов данных и их источников. Это знание позволяет не только грамотно интерпретировать результаты анализа, но и находить наиболее подходящие методы обработки и анализа, способные раскрыть скрытые закономерности и динамику, заложенные в данных.