Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт - Алекс Дж. Гатман
Шрифт:
Интервал:
Закладка:
Итак, отбросьте эти ложные допущения и станьте главным по данным. Это позволит вам повысить свою ценность как сотрудника и сделать свою организацию более успешной. Именно по этому пути движется мир, так что пришло время узнать больше о данных и аналитике. Я уверен, что процесс чтения книги «Разберись в Data Science» окажется гораздо более полезным и приятным, чем вы можете себе представить.
Томас Х. Дэвенпорт
Заслуженный профессор Бэбсон-колледжа, приглашенный профессор Бизнес-школы Саида при Оксфордском университете, научный сотрудник инициативы Массачусетского технологического института в сфере цифровой экономики, автор книг «Аналитика как конкурентное преимущество», «Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику: Преимущества и сложности» и «Big Data @ Work»
Введение
Данные – это, пожалуй, важнейший аспект вашей работы, нравится вам это или нет. И, скорее всего, вы решили прочитать эту книгу, чтобы лучше в них разобраться.
Для начала стоит констатировать то, что уже почти превратилось в клише: в настоящее время мы создаем и потребляем больше информации, чем когда-либо прежде. Мы, без сомнения, живем в эпоху данных, которая породила массу обещаний, модных словечек и продуктов, многие из которых вы, ваши менеджеры, коллеги и подчиненные уже используете или будете использовать. Однако, несмотря на распространение этих обещаний и продуктов, проекты по работе с данными терпят неудачу с пугающей регулярностью[2].
Разумеется, мы не утверждаем, что все обещания пусты, а продукты – ужасны. Скорее, чтобы по-настоящему разобраться в этой области, вы должны принять фундаментальную истину: работа с данными очень сложна и сопряжена с нюансами и неопределенностью. Данные, безусловно, важны, но работать с ними совсем не просто. И все же существует целая индустрия, которая заставляет нас думать иначе, обещает определенность в мире неопределенности и играет на страхе компаний упустить выгоду. Мы называем это промышленным комплексом науки о данных.
Промышленный комплекс науки о данных
Эта проблема касается всех. Компании бесконечно ищут продукты, которые думали бы за них. Менеджеры нанимают профессионалов в области аналитики, которые на самом деле таковыми не являются. Дата-сайентистов нанимают для работы в компаниях, которые к ним не готовы. Руководители вынуждены слушать техническую болтовню и делать вид, что понимают, о чем идет речь. Работа над проектами стопорится. Деньги тратятся впустую.
Тем временем промышленный комплекс науки о данных штампует новые концепции быстрее, чем мы можем определить и сформулировать порождаемые ими возможности (и проблемы). Стоит моргнуть, и обязательно что-нибудь пропустишь. Когда авторы этой книги начали работать вместе, все говорили о больших данных. Со временем популярной новой темой стала наука о данных. Затем внимание общественности сосредоточилось на машинном обучении, глубоком обучении и искусственном интеллекте.
Но самых любознательных и критически мыслящих из нас что-то не устраивает. Действительно ли эти проблемы новые? Или они просто переосмысление старых?
Ответ на оба вопроса утвердительный.
Однако мы надеемся, что вы задаетесь более важным вопросом – «Как научиться критически мыслить и говорить о данных?»
Мы вас этому научим.
В этой книге вы познакомитесь с инструментами, терминами и образом мышления, необходимыми для навигации по промышленному комплексу науки о данных. Вы научитесь понимать данные и связанные с ними проблемы на более глубоком уровне, критически относиться к данным и результатам, с которыми сталкиваетесь, а также разумно говорить обо всем, что касается данных.
Короче говоря, вы станете главным по данным.
Почему нам это важно
Прежде чем мы начнем, стоит сказать, почему авторов этой книги, Алекса и Джордана, так волнует эта тема. В этом разделе мы опишем два важных примера того, как данные повлияли на общество в целом и на нас лично.
Кризис субстандартного ипотечного кредитования
Мы едва закончили колледж, когда разразился кризис субстандартного ипотечного кредитования. Мы оба устроились на работу в ВВС в 2009 году, когда найти работу было очень трудно. Нам повезло, поскольку мы обладали востребованным навыком – мы умели работать с данными. Мы каждый день работали над преобразованием результатов исследований, проведенных аналитиками и учеными ВВС, в продукты, которые могло бы использовать правительство. Наш прием на работу стал предвестником грядущего роста важности тех ролей, которые мы исполняли. Будучи специалистами по работе с данными, мы наблюдали за развитием ипотечного кризиса с интересом и любопытством.
У кризиса субстандартного ипотечного кредитования было множество причин[3]. Приводя его здесь в качестве примера, мы не отрицаем прочие факторы, однако, по нашему мнению, важнейшим из них была серьезная проблема с данными. Банки и инвесторы создали модели для оценки ценности обеспеченных ипотекой долговых обязательств (CDO) – инвестиционных инструментов, ставших причиной обвала рынка США.
Облигации с ипотечным покрытием считались безопасными инструментами, поскольку распределяли риск дефолта по кредиту между несколькими инвестиционными единицами. Идея заключалась в том, что если лишь некоторые активы в портфеле ипотечных кредитов окажутся убыточными, это не окажет существенного влияния на стоимость всего портфеля.
И все же, если поразмыслить, становится очевидно, что некоторые фундаментальные предположения были неверны. В первую очередь речь идет о допущении независимости между возможными дефолтами, то есть предположении о том, что если заемщик А не выполнит обязательства по кредиту, это не повлияет на риск неплатежа заемщика Б. Впоследствии мы узнали о том, что дефолты происходят по принципу домино, то есть предыдущий дефолт может предсказать вероятность дальнейших дефолтов. Дефолт по одному ипотечному кредиту приводил к снижению стоимости находящейся поблизости недвижимости, что способствовало росту риска дефолта по соответствующим кредитам. По сути, один дом утягивал за собой соседние.
Допущение независимости фактически связанных между собой событий – распространенная ошибка в статистике.
Но давайте углубимся в эту историю. Инвестиционные банки создали модели, которые переоценили эти инвестиции. Модели, о которых мы поговорим далее в книге, – это упрощенные версии реальности. Они используют предположения о реальном мире для понимания и предсказания определенных явлений.
А кто создавал эти модели? Это были люди, которые заложили основы будущей профессии дата-сайентиста. Люди вроде нас. Статистики, экономисты, физики – люди, которые занимались машинным обучением, искусственным интеллектом и статистикой. Они работали с данными. И они были умны.
