перевода, в данном случае это вопрос, как быть со словом science. Есть классическое русское определение науки как области человеческой деятельности, направленной на выработку и систематизацию объективных знаний, но Data Science – это не классическая наука со всеми ее необходимыми атрибутами. Однако в английском для science есть и «система получения знаний» (system of acquiring knowledge) и «знания, полученные из практики» (knowledge attained through study or practice), то есть Data Science стоило бы перевести как получение знаний из данных. Но это звучит нескладно, поэтому остановимся просто на DS.
Авторами современной концепции DS считают двух статистиков: Уильяма Клевеланда (William Cleveland,1943) и Лео Бреймана (Leo Breiman, 1928–2005). Первый в 2001 году опубликовал статью «Data science: план действий для расширения области действия статистики» (Data Science: An Action Plan for Expanding the Technical Areas of the Field of Statistics), в которой связал статистику с data mining и извлечением информации и знаний из данных. Для такой расширенной трактовки задач, отличной от традиционной статистики он предложил название Data Science, известное ранее, но в ином контексте. А второй в том же году опубликовал работу «Статистическое моделирование: две культуры» (Statistical Modeling: The Two Cultures) в которой ему удалось ликвидировать разрыв между статистикой и компьютерной наукой.
Но у DS, как у всего остального есть предыстория и она начинается с работ американского математика Джон Тьюки (John Tukey, 1915–2000), он первым задумался о данных, как самостоятельной сущности. Тьюки больше известен как изобретатель термина бит (bit от BInary digiT), в качестве минимальной единицы измерения данных, а еще в книге «Обучение конкретной математике» (The Teaching of Concrete Mathematics) он первым использовал слово software. В дополнение биту в 1956 году Вернер Бухгольц (Werner Buchholz, 1922) предложил удобную для кодировки восьмибитовую единицу меры данных и назвал ее байтом. Бухгольц эмигрировал из Германии в 1938 году, Был членом команды в IBM, которая проектировала первые мэйнфреймы IBM 701 и IBM 7030 Stretch.
И все же основным делом жизни Тьюки был исследовательский анализ данных (Exploratory Data Analysis, EDA), служащий инструментом для изучения основных свойств данных, нахождения в них общих закономерностей, распределений и аномалий. Этот тип анализа отличается от, например, более известного и широко используемого метода статистической проверки гипотез тем, что не предполагает наличия некоторой априорной гипотезы, нуждающейся в подтверждении, – в EDA формулирование гипотезы, анализ и ее доказательство выполняются параллельно. В 1962 году Тьюки написал: «После долгих лет работы в области классической статистики я стал сомневаться в том, что для получения полной картины достаточно одной статистики, мои интересы стали смещаться в сторону более полного анализа данных, включая тонкие процедуры и методы анализа и интерпретации данных».
Работы Тьюки стали предпосылкой к интеллектуальному анализу данных – направлению, открытому Ильей Иосифовичем Пятецким-Шапиро (1929–2009), советским, а позже израильским и американском математиком. В 1989, покинув СССР, Илья Иосифович провел первый семинар Извлечение знаний из баз данных (Knowledge Discovery in Databases, KDD). Его дело продолжает сын Григорий Пятецкий-Шапиро (1958), живущий в США
Название Data Science предложил Петер Наур (Peter Naur, 1928–2016) в 1974 году. Датчанин Наур более всего известен как создатель одного из первых алгоритмических языков ALGOL 60 и нотации Бэкуса-Наура (Backus—Naur form, BNF). Он определил Data Science не совсем так, мы ее понимает сейчас, в его представлении это наука, изучающая жизненный цикл цифровых данных.
Крупнейший специалист в области баз данных Джим Грей (James Gray, 1944 – признан погибшим в 2012) радикально переосмыслил роль данных. За несколько недель до своего бесследного исчезновения на борту яхты у Калифорнийского побережья (2007) он выступил с речью, в которой представил свои соображения о качественных изменениях в современной науке, связанных с возможностью собирать и анализировать большие объемы экспериментальных данных. Для характеристики нового периода в науке Грей использовал термин «четвертая парадигма» (fourth paradigm). По Грею, тремя предыдущими парадигмами были экспериментальная, теоретическая и вычислительная.
Стартовым выстрелом для нынешнего периода в истории DS стало интервью Главного экономиста Google Хала Вариана (Hal Varian) изданию McKinsey Quarterly, где он выдал многократно повторенную сентенцию: «Статистик – самая привлекательная работа (sexy job). Колоссальную важность приобретет его способность взять данные, понять их обработать, выделить нужное, визуализировать и передать другим».
У DS находится общее с кибернетикой, это тоже не традиционная наука в науковедческом представлении, а междисциплинарный подход, объединяющий методы, процессы, алгоритмы, системы и другие средства, служащие для извлечения информации из сырых данных, в том числе структурированных и не структурированных. DS объединяет Data mining (иногда переводится как Интеллектуальный анализ данных или Добыча данных), Большие данные, CV и NLP как методы, используемые для извлечения информации из изображений и текстов.
Несколько слов о data mining
Историю DM можно начать с теоремы Томаса Байеса (1763), позволяющей вычислить вероятность события с учетом ранее известных и новых данных. Можно также вспомнить основополагающие работы в области регрессионного анализа Ариена-Мари Лежандра (1805) и Карла Гаусса (1809). С тех пор и поныне статистические методы извлечения полезной информации из данных были и остаются краеугольным камнем для DM. Собственно термин data mining был предложен в середине 80-х Робертом Хехт-Нильсеном (Robert Hecht-Nielsen, 1947–2019) основателем компании HNC (Hecht-Nielsen Neurocomputer Corporation), позже она вошла в состав компании FICO, признанного крупнейшего финансового аналитика. HNC первой разрабатывала ПО для прогнозов, основанное на нейронных сетях. В нем моделировалось распознавание информации, скрытой в данных, по образу и подобию человеческого сознания. Эти разработки имели оборонное назначение, что естественно для компании, находящейся в Сан-Диего, центре ВМС США, но позже областью приложения стала финансовая индустрия, страхование, розничная торговля.
Современный интеллектуальный анализ данных имеет в основе три составляющие – собственно данные, извлекаемая из данных информация и полученные из данных знания.
Художественные тексты и особенно стихи содержат в себе скрытые метаданные. Обычно символьные данные сами по себе никакого смысла не имеют, они становятся полезным источником информации в том случае, если сопровождаются вспомогательными данными, указывающими на то, как их интерпретировать. Простейший вид явных метаданных – запись данных в предопределенную структуру, например в СУБД или в электронную таблицу, где нахождение числа или слова в определенной позиции придает ему значение и открывает возможность для поиска и анализа. Такие метаданные можно назвать структурными. Есть альтернативный способ явного представления метаданных, он по идее прост – достаточно можно снабдить данные ярлыками-метками, указывающими на смысл, который имеют следующие за ним записи. Такая разметка удобна для неструктурированных данных, в том числе
