Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт

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. Невероятно умны.

И все же что-то пошло не так. Может быть, они не сумели задать правильные вопросы? Или информация о риске и неопределенности не была должным образом донесена до лиц, принимающих решения, в результате чего у них возникла иллюзия совершенно предсказуемого рынка недвижимости? А может быть, кто-то откровенно соврал о результатах?

Но больше всего нас интересовало то, как избежать подобных ошибок в нашей собственной работе?

У нас было много вопросов, и об ответах мы могли лишь гадать, но одно было ясно – это была крупномасштабная катастрофа с данными.

И она обещала быть не последней.

Всеобщие выборы в США 2016 года

8 ноября 2016 года кандидат от республиканцев Дональд Дж. Трамп победил на всеобщих выборах в Соединенных Штатах, обойдя предполагаемого лидера и кандидата от демократической партии Хиллари Клинтон. Для политических социологов это стало настоящим шоком, поскольку их модели не предсказывали его победу. А год был самым подходящим для подобных предсказаний.

В 2008 году Нейт Сильвер, автор блога FiveThirtyEight, тогда бывшего частью газеты The New York Times, проделал фантастическую работу и предсказал победу Барака Обамы.

В то время эксперты скептически относились к способности его алгоритма прогнозирования точно предсказывать результаты выборов. В 2012 году Нейт Сильвер снова оказался в центре внимания, предсказав очередную победу Обамы.

К этому моменту деловой мир уже начал осваивать работу с данными и нанимать дата-сайентистов. Успешное предсказание переизбрания Барака Обамы Нейтом Сильвером лишь подчеркнуло важность и оракулоподобные возможности прогнозирования на основе данных.

Статьи в деловых журналах предостерегали руководителей о том, что если они не освоят работу с данными, то проиграют в конкурентной борьбе. Промышленный комплекс науки о данных заработал в полную силу.

К 2016 году каждое крупное новостное издание вложило средства в алгоритм предсказания исхода всеобщих выборов.