Наука про дані — це міждисциплінарна галузь, що спрямована на отримання знань і корисних інсайтів із сирих, структурованих або неструктурованих даних шляхом поєднання статистики, інформатики, математики та експертних знань у предметній області. Вона відрізняється від класичного аналізу даних здатністю обробляти великі обсяги даних (Big Data), автоматизувати аналізи за допомогою сучасних алгоритмів і формувати прогностичні чи прескриптивні моделі. Процес зазвичай охоплює збір, очищення, дослідження, моделювання та інтерпретацію даних, часто у поєднанні зі штучним інтелектом і машинним навчанням.
Варіанти використання та приклади
Наука про дані широко застосовується для виявлення банківських шахрайств, персоналізації рекомендацій (наприклад, на стрімінгових платформах чи в e-commerce), оптимізації виробництва (прогнозне обслуговування, керування ланцюгами постачання), аналізу настроїв у соціальних мережах і персоналізованої медицини. Також використовується для прогнозування ринкових тенденцій чи оптимізації маркетингових кампаній за допомогою аналізу поведінки.
Основні програмні засоби, бібліотеки, фреймворки
Серед основних інструментів — мови програмування Python і R, бібліотеки Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch. Поширені також платформи Apache Spark, Hadoop, Databricks та інструменти для візуалізації, такі як Tableau і Power BI. Jupyter Notebook — популярне середовище для прототипування й документації аналітики.
Останні розробки, еволюції та тренди
Наука про дані швидко розвивається завдяки появі генеративного штучного інтелекту, автоматизації робочих процесів (AutoML) та інтеграції глибинного навчання для аналізу неструктурованих даних (зображення, текст, відео). Набувають ваги питання управління, етики, якості й суверенітету даних. Хмарні обчислення сприяють масштабованості й спільній роботі над проєктами з науки про дані.