СУЧАСНІ ТЕХНОЛОГІЇ АНАЛІЗУ ДАНИХ В ОСВІТІ АСПІРАНТІВ

Мамчич Тетяна, канд. фіз.-мат. наук, доцент СНУ ім. Лесі Українки

	Аспіранти знаходяться на передньому краї наукових досліджень, які включають в себе також технології роботи з даними. Ці технології стрімко розвиваються під тиском потреби обчислень в усіх наукових галузях, як, наприклад, фінансовій математиці, аналізі сигналів, аналізі великих даних, розпізнаванні образів. Штучний інтелект, як визнаний рушій сучасного технологічного розвитку, це набір обчислювальних процедур, які базуються на даних спостережень, тобто, це фактично, математика.
	Можна з великою впевненістю стверджувати, що молоді науковці потребують спеціальної підготовки з технологій аналізу даних, оскільки освіта на рівні бакалавра та магістра не передбачає таких, за винятком деяких спеціальностей. І, навіть, якщо дисципліни  із обробки даних читались, то часто їх зміст обмежився рівнем розвитку статистичних методів 50-70-річної давності.
	Обговорювати вже потрібно не  доцільність спеціального курсу для аспірантів, а його наповнення. Яке, до речі, потрібно переглядати мало не щороку.
	Зрозуміло, що контент курсу завжди буде достатньо суб єктивним вибором викладача. Але, обмінюючись досвідом, у колективній співпраці можливо розробити курс, який би ефективно допоміг дослідникам отримати хороший рівень підготовки.	Мається на увазі загальний курс, специфічні задачі в наукових напрямках, звичайно, потребують і специфічного навчання, яке тут не обговорюється.  
	Виходячи із власного досвіду співраці з дослідниками і професіоналами з різних галузей, можна окреслити наступні теми, як бажані для вивчення вкурсі аналізу даних. 
	Класичні методи статистики (описові, оцінювання параметрів, стистичне виведення, багатовимівні методи)
	На попередніх рівнях освіти (бакалавр, магістр) статистичним методам приділяється недостатнньо уваги практичному використанню цих методів. У всякому випадку, не для всіх спеціальностей. Або недостатня кількість годин для опанування широкого переліку тем, наприклад, до багатовимірних методів навіть не доходять. Або без використання відповідних комп'ютерних програм. І навіть, якщо у якомусь “щасливому” випадку аспірант вже мав у минулому відповідний хороший курс, то для нього дуже корисною буде актуалізація цих знань, особливо, якщо це ілюструється прикладами з реальних наукових досліджень.
	Методи байєсівської статистики
	На відміну від технології перевірки гіпотез, де метою алгоритму є прийняття рішення щодо відхилення гіпотези, у байєсівському методі оцінюються ймовірності гіпотез. Тобто, якщо при перевірці гіпотез одна з гіпотез приймається, а конкуруюча відхиляється, то за методу Байєсв оцінюються ймовірності кожної з множини взаємовиключних гіпотез.  У деяких випадках саме такий підхід є бажаним.  
	Методи машинного навчання, включаючи нейронні мережі
	Ці сучасні методи класифікацїї та побудови регресії є широко вживаними і вже належать до обов язкового набору інструментів аналізу. Можна припустити, що бурхливий розвиток штучного інтелекту тиснутиме на дослідницьку сферу для побудови класифікацій (щоб розпізнавати визначені групи, потрібно спочатку їх визначити). А названі методи для цього й призначені. А оскільки проведення класифікацій в широкому сенсі є задачею кожної науки, то названі методи належать є корисними практично для всіх спеціальностей. 
	Математичні моделі метричних просторів
	Для зачач класифікації принциповими поняттями є “відстань” і “вимірювання”. Це для формалізації понять “подібність”, “більше подібні”, “слабше подібні” та інших. Навіть в гуманітарній науці метричний підхід використовується і швидко розвивається. Такі поняття як “соціальний капітал”(його міра), “міра статусу”, “евалюація” вже є типовими. В інформаційній сфері метричні підходи розвиваються, наприклад, для вимірювання просування матеріалів у мережі інтернет. 
	Моделювання порядкових даних
	Методам для порядкових даних приділяється недостання увага у стандартних курсах із статистики. І це незаслужено. Методи роботи з такими даними є корисними при роботі з рейтингами, у маркетингу, при побудові колективних рішень.
	Моделювання мереж за допомогою графів
	Ці методи є корисними у дослідженнях в соціальних науках, наприклад, для з'ясування психологічної збалансованості груп, політичних протистоянь, дослідження структури організацій (включаючи мережу інтернет).
	Візуалізація даних
	Можливості сучасних комп ютерних програм щодо графічних зображень настільки просунулись, що залишили позаду стандартні уявлення про них у науковців. Розповсюджені статистичні програми обов'язково містять функціїї побудови типових графіків. Але більш специфічні реалізовуються спеціальними пакетами. Наприклад, програма R має спеціальний пакет ggplot2 із розширеними можливостями побудови графіків. 
          Статистичний аналіз текстів (для відповідних спеціальностей) 
	 Контент-аналіз як формальний аналіз текстів використовується у системному аналізі, лінгвістиці, психології, політології та інших. Зараз велика кількість публікацій представлена в електронному виді і є доступною в інтернеті. Комп'ютерні програми, наприклад, R, за допомогою кількох команд можуть обчислити частоти заданої множини термінів у заданому корпусі (наборі текстів), і отримати результат у вигляді, одразу придатному для статистичних методів, включаючи багатовимірні, чи методів машинного навчання, чи для графічних ілюстрацій. Також є пакети, здатні напряму брати вхідні дані з мережі Інернет, наприклад, твіти, чи текстові файли з блогів. Це надзвичайно потужні технології. 
	Основи роботи з відповідним програмним забезпеченням, включаючи основи програмування.
	Що стосується комп'ютерних програм, то слід звернутись до професійного софту. Із доступних підходящим бачиться R. А щодо звичних обчислень в  Excel, то від них варто відмовитись.  Нещодавний аналіз публікацій у топ журналах з генетики виявив, що 20% публікацій містять помилки,  які породжені використанням Excel. 
	Щодо вміння писати нескладні програми, то це є бажаним для дослідника.  Як показує досвід, досить часто потрібно здійснити перетворення вхідних, або вихідних даних. Також може знадобитись провести обчислення за якоюсь спеціальною формулою для цілого набору об'єктів. А якщо автор розробив свій власний алгоритм, то йому вже й доведельтя писати відповідний скрипт (програму).