Data science od czego zacząć w tej dziedzinie?

Data science to interdyscyplinarna dziedzina zapewniająca kluczowe kompetencje w zakresie pozyskiwania, przetwarzania i analizy danych w celu wspierania decyzji biznesowych i naukowych [2][3]. Wprowadzenie do tej branży wymaga zarówno zrozumienia procesów technologicznych, jak i rozwoju kompetencji analitycznych oraz miękkich [2][3][6].

Na czym polega data science?

Data science łączy statystykę, matematykę, programowanie, inżynierię danych i wizualizację w celu wydobywania wartości z dużych zbiorów danych [2][3]. Zadania obejmują eksplorację danych (data mining), czyszczenie, modelowanie, walidację oraz wizualizację wyników [1][3][5]. Głównym celem jest budowa modeli opisowych i predykcyjnych, które umożliwiają uzyskanie użytecznych wniosków oraz wsparcie dla procesów decyzyjnych w biznesie lub nauce [2][3][4]. Obszar ten rozwija się dynamicznie dzięki rozwojowi dużych modeli językowych i coraz większemu naciskowi na automatyzację analiz [4].

Podstawowe role i umiejętności w data science

Podstawowe stanowiska to data scientist oraz data engineer. Data scientist łączy wiedzę programistyczną, statystyczną i domenową, rozwiązuje złożone problemy analityczne za pomocą dostępnych danych [2][7]. Data engineer odpowiada za gromadzenie, przechowywanie i przygotowanie danych – fundament pracy data science [1].

Technicznie kluczowe są umiejętności: Python lub R (dominujące języki), SQL (niezbędny przy bazach danych), znajomość bibliotek machine learning (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) oraz narzędzi ETL do przetwarzania danych [6][7]. W pracy data scientistów nawet 50–80% czasu pochłania czyszczenie i przygotowanie danych, podkreślając znaczenie tej fazy [5][6].

Poza kompetencjami technicznymi liczą się także: wnioskowanie statystyczne, umiejętność komunikacji wyników, wizualizacja danych i rozumienie potrzeb biznesowych [6][8].

Etapy i procesy w data science

Proces data science rozłożony jest na następujące etapy: sformułowanie problemu, zebranie danych, przygotowanie danych, eksploracja i analiza, modelowanie, ewaluacja oraz wdrożenie [5][3]. Zebranie danych obejmuje identyfikację źródeł (bazy, API, sensory) oraz ekstrakcję do środowiska analitycznego [1][5]. Przygotowanie danych to przede wszystkim czyszczenie, radzenie sobie z brakami i wartościami odstającymi oraz transformacje, takie jak skalowanie czy kodowanie zmiennych kategorycznych [5][6].

Eksploracyjna analiza danych (EDA) służy zrozumieniu rozkładów, korelacji i wyłonieniu cech szczególnie istotnych z perspektywy budowy modeli [5]. Modelowanie polega na wyborze odpowiednich algorytmów, trenowaniu modeli na zbiorach treningowych i optymalizacji parametrów [3][7]. Walidacja oraz wdrożenie (MLOps) polegają na ocenie skuteczności modelu, testowaniu na nowych danych i monitorowaniu jakości działania po wdrożeniu [3][1].

Kluczowe koncepcje i wyzwania

Praca z big data oznacza operowanie na bardzo dużych, różnorodnych i szybko zmieniających się zbiorach danych, gdzie niezbędne są specjalistyczne narzędzia i infrastruktura (hurtownie danych, jeziora danych, systemy kolejkowania) [2][1]. Kwestie takie jak feature engineering (tworzenie istotnych zmiennych) czy walka z overfittingiem/underfittingiem mają ogromny wpływ na efektywność całego procesu analitycznego [3].

Współcześnie rośnie znaczenie platform chmurowych oraz rozwiązań z zakresu MLOps, które pozwalają na łatwiejszą eksploatację modeli oraz ich integrację z rzeczywistymi procesami biznesowymi [1][3]. Coraz większy nacisk kładzie się też na etykę, prywatność i compliance zwłaszcza podczas przetwarzania danych osobowych [3].

Zespół data science zazwyczaj działa w strukturze wymagającej bliskiej współpracy: data engineers przygotowują dane, data scientists budują modele, a analitycy biznesowi podejmują decyzje na podstawie raportów i wizualizacji wyników [1][2].

Kierunki rozwoju i trendy w data science

Najważniejsze trendy obejmują dalszy rozwój dużych modeli językowych, automatyzację zadań analitycznych, coraz szersze zastosowanie AI/ML oraz integrację ich z analityką biznesową [4][3]. Branże takie jak finanse, opieka zdrowotna czy energetyka wdrażają projekty data science do predykcji i optymalizacji procesów [3][2].

Obserwuje się również silny wzrost znaczenia ról związanych z inżynierią danych, a także coraz większą dostępność narzędzi analitycznych (Jupyter, IDE, narzędzia BI), które pozwalają szybciej i efektywniej wdrażać nowe rozwiązania [6][1].

Od czego zacząć naukę data science?

Rozpoczęcie kariery w data science najlepiej zacząć od opanowania podstaw programowania (Python lub R) i SQL oraz zrozumienia zagadnień statystycznych [6][7]. Następnym krokiem powinna być nauka przetwarzania i przygotowywania danych, z naciskiem na praktyczne aspekty czyszczenia oraz eksploracyjnej analizy danych [5][6].

Opanowanie bibliotek i narzędzi machine learning ułatwi przejście do budowy własnych projektów i testowania algorytmów na rzeczywistych danych. Praktyczny aspekt pracy data science polega na ciągłym testowaniu, wdrażaniu i monitorowaniu modeli – dlatego ważne jest tworzenie własnych projektów oraz zdobywanie doświadczenia poprzez systematyczne rozwiązywanie problemów [3][7].

Mierniki efektywności i stosowane narzędzia

W data science wykorzystuje się mierzalne metryki, takie jak accuracy, precision, recall, F1-score oraz AUC dla klasyfikacji, a także MSE, RMSE, MAE przy modelach regresyjnych [3]. W pracy produkcyjnej kluczowe są też: czas odpowiedzi modelu, dostępność rozwiązania, koszty obliczeniowe i wskaźniki driftu danych [1].

Do najważniejszych narzędzi stosowanych w tej branży należą: Jupyter Notebook, popularne biblioteki ML, narzędzia BI, platformy chmurowe oraz narzędzia ETL [6][7].

Podsumowanie

Data science to złożona dziedzina wymagająca interdyscyplinarnej wiedzy i praktycznych kompetencji analitycznych, statystycznych oraz programistycznych [2][3][6]. Rozwijając umiejętności w zakresie przetwarzania danych i uczenia maszynowego można aktywnie uczestniczyć w transformacji cyfrowej wielu branż. Kluczowe jest jednak konsekwentne zdobywanie wiedzy, rozwijanie umiejętności praktycznych oraz śledzenie trendów technologicznych i etycznych [3][6].

Źródła:

1. https://pl.cloudity.digital/blog-post/data-science-czym-jest-ta-nauka-bedaca-w-zakresie-analizy-danych/
2. https://www.informatyka.agh.edu.pl/pl/dydaktyka/kierunki/data-science/
3. https://azure.microsoft.com/pl-pl/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-data-science
4. https://expose.pl/data-science-co-to-jest/
5. https://strefawiedzypfr.pl/blog/data-science-co-jest-i-jak-zaczac
6. https://studia-online.pl/aktualnosci/data-science-jak-zaczac-porady-dla-poczatkujacych/
7. https://coderslab.pl/pl/blog/data-science-co-musisz-wiedziec-by-zaczac-kariere-analityka-danych
8. https://imins.uek.krakow.pl/blog/data-science-w-naukach-spolecznych-i-stopnia/