📊 Data Science — це міждисциплінарна галузь, яка поєднує методи статистики, інформатики, машинного навчання та аналітики для отримання знань і прогнозів із даних.
Основна мета Data Science — перетворити дані на цінну інформацію, що допомагає приймати рішення у бізнесі, науці, медицині, державному управлінні та багатьох інших сферах.
🔍 Коротке визначення #
Data Science — це сукупність підходів, методів і технологій для збору, очищення, аналізу та інтерпретації даних, які дозволяють робити висновки, будувати прогнози і створювати інтелектуальні системи на основі інформації.
⚙️ Основні компоненти #
- Збір і підготовка даних (Data Gathering & Cleaning) — пошук, інтеграція, очищення та структурування даних.
- Аналіз (Exploratory Data Analysis) — виявлення закономірностей, зв’язків і аномалій у даних.
- Моделювання (Modeling) — використання статистичних і машинних методів для прогнозування або класифікації.
- Візуалізація (Visualization) — представлення результатів у наочній формі.
- Інтерпретація (Interpretation) — пояснення висновків і перетворення їх у практичні рекомендації.
🧩 Основні інструменти #
- Мови програмування: Python, R, SQL
- Бібліотеки: pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
- Середовища: Jupyter Notebook, Google Colab
- BI-платформи: Power BI, Tableau, Looker Studio
🧠 Роль Data Scientist #
Data Scientist — це спеціаліст, який поєднує навички програмування, аналітичного мислення та знання бізнес-контексту.
Він або вона розуміє, як перетворити великі обсяги даних на конкретні дії, що дають цінність організації.
🧮 Зв’язок з іншими поняттями #
⚖️ Етичні аспекти #
У Data Science важливо враховувати конфіденційність, достовірність і неупередженість даних.
Неправильна підготовка або використання даних може призвести до викривлених результатів і помилкових рішень.
🌍 Data Science в Україні #
- Активно розвивається в університетах (Києво-Могилянська академія, УКУ, КПІ).
- Є потужні спільноти: Data Science UA, AI Ukraine, Kyiv Data Science Meetup.
- Українські компанії впроваджують аналітику даних у фінтех, агросектор, транспорт, маркетинг і держсервіси.
- Серед відкритих джерел даних — data.gov.ua, opendatabot.ua, YouControl.
📚 Джерела #
- Provost, F. & Fawcett, T. Data Science for Business
- VanderPlas, J. Python Data Science Handbook
- Data Science UA Reports (2023–2024)
- Opendata.gov.ua
🏷️ Категорії: #
Data Science • Машинне навчання • Аналітика • Big Data
