Что значит по английски science
science
1 science
наука;
man of science ученый;
applied science прикладная наука computer
теория вычислительных машин и систем economic
умение, ловкость;
техничность;
in judo science is more important than strength в борьбе дзюдо ловкость важнее силы information
наука;
man of science ученый;
applied science прикладная наука medico-actuarial
страховая медицина science собир. естественные науки (тж. natural science или sciences, physical sciences)
наука;
man of science ученый;
applied science прикладная наука
умение, ловкость;
техничность;
in judo science is more important than strength в борьбе дзюдо ловкость важнее силы social
2 science
3 science
4 science
to advance / foster / promote science — двигать науку, развивать науку
the dismal science — мрачнейшая из наук, скучнейшая из наук (об экономической теории; изречение Томаса Карлейля (1795-1881), ставшее крылатым)
5 science
6 science
man of science — учёный; человек науки
physics, chemistry and other sciences — физика, химия и другие естественные науки
science on the move — наука в своём развитии, прогресс науки
7 science
8 science
9 science
to advance [foster, promote\] science — двигать [работать для науки, развивать\] науку
Science has taught us how atoms are made up. — Наука научила нас тому, как устроены атомы.
The computer is one of the marvels of modern science. — Компьютер — одно из чудес современной науки.
a lecture on the science of dressing for success — лекция на тему «искусство одеваться»
the development of the photographic image is both an art and a science — для того чтобы проявить фотоизображение, необходим как навык, так и точные теоретические знания
10 science
11 science
12 science
13 science
14 science
science on the move — наука в своём развитии, прогресс науки
15 science
16 science
17 science
environmental science — наука об окружающей среде, энвироника
18 science
19 science
20 science
См. также в других словарях:
science — [ sjɑ̃s ] n. f. • 1080; lat. scientia, de scire « savoir » I ♦ 1 ♦ Vx ou littér. Connaissance exacte et approfondie. ⇒ connaissance, 2. savoir. L arbre de la science du bien et du mal. Science de l avenir. ⇒ prescience. Savoir qqch. de science… … Encyclopédie Universelle
Science — Sci ence, n. [F., fr. L. scientia, fr. sciens, entis, p. pr. of scire to know. Cf.
Science — Beschreibung Fachzeitschrift Fachgebiet Naturwissenschaften Sprache Englisch … Deutsch Wikipedia
science — Science. s. f. Connoissance qu on a de quelque chose. Je scay cela de science certaine. je vous en parle avec science, cela passe ma science. Dans les Edits & Declarations du Roy, la formule ordinaire est, De nostre certaine science, pleine… … Dictionnaire de l’Académie française
science — Science is a process by which evidence, obtained by systematic experiment or observation, is used to verify or negate hypotheses about any aspect of the universe leading to an accumulation of a body of knowledge and principles. Popular usage… … Encyclopedia of contemporary British culture
Science — Science has played an integral role in Israel since the late 19th century. Theodor Herzl saw a Jewish homeland that would be a scientific center as well as a spiritual and cultural haven. Jews needed to transform Palestine s landscape from a… … Historical Dictionary of Israel
science — Science, Scientia, Doctrina. Science qui traicte du gouvernement des provinces, Prouincialis scientia. La science du droict, Iuris prudentia. Science qu on apprenoit seulement aux gens libres, Artes ingenuae. La science de Pythagoras est parvenue … Thresor de la langue françoyse
science — UK US /saɪəns/ noun ► [U] the careful study of the structure and behaviour of the world, especially by doing experiments: »pure/applied science »Space travel is one of the wonders of modern science. »Advances in science and technology are opening … Financial and business terms
Science — (en inglés, ciencia) es la revista y órgano de expresión de la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia (American Association for the Advancement of Science, AAAS). Science fue fundada por Thomas Edison en 1880. Se adopta como la… … Enciclopedia Universal
существительное ↓
Мои примеры
Словосочетания
Примеры
What did you do in science class today? 
Что вы сегодня делали на естествознании?
Science is the study of observed phenomena.
Наука — это изучение наблюдаемых явлений.
The computer is one of the marvels of modern science.
Компьютер — одно из чудес современной науки.
The idea is discredited by modern science.
Эта идея опровергнута современной наукой
Science has taught us how atoms are made up.
Наука научила нас тому, как устроены атомы.
Science eroded the pillars of superstition.
Наука разрушила опоры суеверия.
Astronomy is a science of duplicate origin.
Астрономия — наука, имеющая двойственное происхождение.
The program encourages students to pursue a career in science.
Программа подталкивает студентов к продолжению карьеры в науке.
Science is truly catholic.
Наука поистине всеобъемлюща.
Science gives us clues about the origin of the universe.
Наука даёт нам подсказки о происхождении вселенной.
Psychology is a young science.
Психология — наука молодая.
She made an outstanding contribution to science.
Она внесла выдающийся вклад в науку.
Science may be able to provide some explanations of paranormal phenomena.
Возможно, наука сможет дать какое-нибудь объяснение сверхъестественным явлениям.
The politicization of science is the manipulation of science for political gain.
Политизация науки означает манипуляцию наукой для получения политической выгоды.
Many leading scientists do not consider that science can give absolutely reliable knowledge.
Многие ведущие ученые считают, что наука не может дать абсолютно достоверных знаний.
Tim’s good at math and science.
Тим силён в математике и естественных науках.
I know a little elementary science.
Я немного знаком с основами естествознания.
Science weaves phenomena into unity.
Наука объединяет явления в одно целое.
We dissected a frog in science class.
На уроке естествознания мы препарировали лягушку.
The story is part science and part fiction.
Этот рассказ — частично научный, частично фантастический.
I haven’t got any qualifications in science.
У меня нет учёной степени.
My parents encouraged my interest in science.
Родители поощряли мой интерес к науке.
The college offers courses in science and in the humanities.
Колледж предлагает курсы по естественным и гуманитарным наукам.
Newton broke new ground in science.
Ньютон сказал новое слово в науке.
American Social Science Association
Американская ассоциация общественных наук
Science is seen as intrinsically good.
Наука рассматривается как что-то изначально хорошее.
You can’t control the march of science.
Шествие науки сдержать нельзя.
Science fiction just doesn’t turn me on.
Научная фантастика меня просто не цепляет. (Разговорный вариант «turn on» в смысле «не интересует»)
He worked at the frontier of brain science.
Он работал на передовом рубеже науки о мозге /когнитивной психологии/.
Students are required to take two sciences.
Студенты обязаны сдать две естественнонаучные дисциплины.
Примеры, ожидающие перевода
At the close of this millennium, the favored dichotomy features a supposed battle called “the science wars.»
I smell again the peculiar and dynamic smell of Gillespie’s science room.
. claims for weight-loss products that are based much more on Madison-Avenue trumpery than on bariatric science.
Что значит по английски science
Откройте возможности нейронного машинного перевода PROMT
PROMT.One (www.translate.ru) – бесплатный онлайн-переводчик на основе нейронных сетей (NMT) для азербайджанского, английского, арабского, греческого, иврита, испанского, итальянского, казахского, китайского, корейского, немецкого, португальского, русского, татарского, турецкого, туркменского, узбекского, украинского, финского, французского, эстонского и японского языков.
Изучайте времена и формы глаголов в английском, немецком, испанском, французском и русском языках в разделе Спряжение и склонение. Учите употребление слов и выражений в разных Контекстах. Мы собрали для вас миллионы примеров перевода на разные языки, которые помогут вам в изучении иностранных языков и подготовке домашних заданий.
Переводите в любом месте и в любое время с помощью мобильного переводчика PROMT.One для iOS и Android. Попробуйте голосовой и фотоперевод, скачайте языковые пакеты для офлайн-перевода.
Поделиться переводом
Но сейчас вы можете переводить только 999 символов за один раз.
Пожалуйста, войдите или зарегистрируйтесь, чтобы переводить до 5 000 символов единовременно. войти / зарегистрироваться
Добавить в избранное
Для добавления в Избранное необходимо авторизоваться
прилагательное ↓
Мои примеры
Словосочетания
Примеры
Many scientific assumptions about Mars were wrong.
Многие научные предположения о Марсе были ошибочны.
He subjected his ideas to the scientific society.
Он вынес свои идеи на обсуждение научной общественности.
This book incorporates the latest scientific information.
Эта книга содержит последние научные данные.
Scientific reason, like Homer, sometimes nods.
Доводы науки, как и всё остальное, тоже иногда бывают ошибочны.
If a theory is falsifiable, then it is scientific.
Если теорию можно опровергнуть, она является научной.
Darwin’s scientific writings
научные труды Дарвина
He has written many scientific papers.
Он написал множество научных трудов.
She was asked for her take on recent scientific results.
Её спросили о том, что она думает о последних научных достижениях.
Do not use bureaucratese in your scientific manuscripts.
Не используйте в своих научных работах канцеляризмы.
The study has no scientific merit.
Это исследование не имеет никакой научной ценности.
India has a good scientific research base.
Индия имеет хорошую научно-исследовательскую базу.
We believe in investing in scientific research.
Мы являемся сторонниками инвестиций в научные исследования.
There are very few openings in scientific research.
Вакансий в области научных исследований очень мало.
They were using animals for scientific experiments.
Они использовали животных для проведения научных экспериментов.
I’m not interested in all this scientific malarkey.
Вся эта научная чепуха меня не интересует.
They conducted the experiments with scientific rigor.
Эксперименты они проводили с научной строгостью.
His claims are not backed by any scientific evidence.
Его утверждения не подкреплены никакими научными доказательствами.
He was the author of 70 major scientific publications.
Он был автором семидесяти крупных научных публикаций.
The discovery of DNA was a major scientific achievement.
Открытие ДНК стало крупным научным достижением.
Association of Scientific, Technical and Managerial Staff
Ассоциация научно-технических работников и руководящего персонала (в Великобритании)
He rejected the orthodoxies of the scientific establishment.
Он отверг представления, принятые в научном сообществе.
He applauded the internationality of scientific terminology.
Он приветствовал международный характер научной терминологии.
She received belated recognition for her scientific discovery.
Она получила запоздалое признание за своё научное открытие.
Don’t be misled into thinking that scientific research is easy.
Не стоит заблуждаться, думая, что научные исследования — это легко и просто.
He does not want to follow his father into a scientific career.
Он не хочет вслед за отцом заниматься научной карьерой.
Albert Einstein and Isaac Newton were great scientific geniuses.
Альберт Эйнштейн и Исаак Ньютон были великими гениями науки.
They object to the use of live animals in scientific experiments.
Они возражают против использования живых животных в научных экспериментах.
He espoused a variety of scientific, social and political causes.
Он поддерживал ряд научных, общественных и политических идей.
His discoveries inspired a whole new line of scientific research.
Его открытия положили начало целому новому направлению научных исследований.
I keep accounts for the business, but I’m not scientific about it.
Я веду счета нашего предприятия, но системы для этого у меня нет.
Примеры, ожидающие перевода
His theories have faded into scientific oblivion.
. the professor’s convoluted explanation only befogged the textbook’s presentation of this scientific principle.
Чем занимается специалист по Data Science и как начать работать в этой области?
Специалист в области Data Science строит на основе данных модели, которые помогают принимать решения в науке, бизнесе и повседневной жизни. Он может работать с неструктурированными массивами информации в разных сферах: от выявления элементарных частиц в экспериментах на БАК, анализа метеорологических факторов, анализа данных о перемещениях автотранспорта до исследования финансовых операций, поисковых запросов, поведения пользователей в Интернете.
В результате получаются модели, которые прогнозируют погоду, загруженность дорог, спрос на товары, находят снимки, где могут оказаться следы нужных элементарных частиц, выдают решения о предоставлении кредита, могут рекомендовать товар, книгу, фильм, музыку.
Анна Чувилина, автор и менеджер программы «Аналитик данных» Яндекс.Практикума, рассказала, какие задачи решает специалист в области Data Science или датасаентист, в чем состоит его работа и чем он отличается от аналитика данных.
Что такое Data Science?
Data Science — это применение научных методов при работе с данными, чтобы найти нужное решение. В широком смысле, естественные науки основаны на Data Science. Например, биолог проводит эксперименты и анализирует результаты для проверки своих гипотез. Он должен уметь обобщать частные наблюдения, исключать случайности и делать верные выводы.
Датасаентист работает с данными так же, как ученый в любой другой сфере. Он использует математическую статистику, логические принципы и современные инструменты визуализации, чтобы получить результат.
Сбор данных — это способ измерить процессы вокруг нас. А научные методы позволяют расшифровать большие массивы данных, найти в них закономерности и применить для решения конкретной задачи.
Кто такой специалист по Data Science?
Датасаентист обрабатывает массивы данных, находит в них новые связи и закономерности, используя алгоритмы машинного обучения, и строит модели. Модель — это алгоритм, который можно использовать для решения бизнес-задач.
Например, в Яндекс.Такси модели прогнозируют спрос, подбирают оптимальный маршрут, контролируют усталость водителя. В результате стоимость поездки снижается, а качество растет. В банках модели помогают точнее принимать решения о выдаче кредита, в страховых компаниях — оценивают вероятность наступления страхового случая, в онлайн-коммерции — увеличивают конверсию маркетинговых предложений.
Глобальные поисковые системы, рекомендательные сервисы, голосовые помощники, автономные поезда и автомобили, сервисы распознавания лиц — все это создано с участием датасаентистов.
Анализ данных — это часть работы датасаентиста. Но результат его труда — это модель, код, написанный на основе анализа. В этом главное отличие между датасаентистом и аналитиком данных. Первый — это инженер, который решает задачу бизнеса как техническую. Второй — бизнес-аналитик, больше погруженный в бизнес-составляющую задачи. Он изучает потребности, анализирует данные, тестирует гипотезы и визуализирует результат.
«Датасаентист решает задачи с помощью машинного обучения, например распознавание изображений или предсказание расхода материала на производстве. Результат его работы — работающая модель по техническому заданию, которая будет решать бизнес-задачу», — Анна Чувилина, автор и менеджер программы «Аналитик данных» в Яндекс.Практикуме.
Специалист по Data Science проходит те же карьерные ступени, что и другие профессионалы в IT: джуниор, мидл, тимлид или сеньор. В среднем, каждая ступень занимает от года до двух. Более опытный специалист лучше понимает бизнес-задачи и может предложить лучшее решение для них. Чем выше уровень, тем меньше датасаентист сфокусирован только на технических задачах. Он может оценивать проект и его смысловую составляющую.
Задачи специалиста по Data Science
Задачи различаются от компании к компании. В крупных корпорациях датасаентист работает с несколькими направлениями. Например, для банка он может решать задачу кредитной оценки и заниматься процессами распознавания речи.
Этапы работы над задачей у датасаентистов из разных сфер похожи:
Каждая новая итерация позволяет лучше понять проблемы бизнеса, уточнить решение. Поэтому каждый этап повторяется снова и снова для развития модели и обновления данных.
Data Science работает и для стартапов, и для крупных корпораций. В первых специалисты работают в одиночку или небольшими командами над отдельными задачами, а во вторых — реализуют долгосрочные проекты в связке с бизнес-аналитиками, аналитиками данных, разработчиками, инфраструктурными администраторами, дизайнерами и менеджерами.
Руководитель проекта с аналитиками берёт на себя большую часть работы: общается с бизнесом, собирает требования, формирует техническое задание. В зависимости от уровня и принципов работы в компании, специалист по Data Science участвует в переговорах или получает задачи от руководителя проекта и аналитиков.
Следующий этап — сбор данных. Если в компании не налажены процессы для получения данных, датасаентист решает и эту задачу. Он внедряет инструменты, которые помогают автоматически получать и предварительно очищать, структурировать нужную информацию.
Разметка данных — это тоже способ навести в них порядок. Каждой записи присваивается метка, по которой можно определять класс данных: это спам или нет, клиент платежеспособен или недостаточно. Для этой задачи редко используют алгоритмы, метки проставляют вручную. Качественно размеченные данные имеют большую ценность.
«Со стороны заказчика часто присылаются первые данные, которые не готовы для анализа. Специалист их изучает и пытается понять взаимосвязи внутри данных. Для этого часто используется пайплайн — стандартная последовательность действий для процесса анализа данных, которая у каждого своя. Во время ‘‘просмотра’’ у специалиста возникают гипотезы относительно данных, которые он потом будет проверять», — говорит Анна Чувилина, автор и менеджер программы «Аналитик данных» в Яндекс.Практикум.
Во время обработки данные переводятся в формат, удобный для машинного обучения, чтобы запустить первое, «пробное» обучение. Оно должно подтвердить или опровергнуть гипотезы о данных, которые есть у специалиста по Data Science. Если гипотезы не подтверждаются, работа с этим набором данных прекращается. Если одна или несколько гипотез окажутся жизнеспособными — на выходе получается первая версии модели. Её можно назвать baseline-моделью или базовой, относительно которой на следующих итерациях можно искать улучшения в качестве работы модели. Это минимально работающий продукт, который можно показать, протестировать и развивать дальше.
Вместе с моделированием или перед ним выбирают метрики для оценки эффективности модели. Как правило, это две категории: метрики для бизнеса и технические. Бизнес-метрики отвечают на вопрос «каков экономический эффект от работы данной модели?» Технические определяют качество модели, например, точность предсказаний.
Модель оценивают на контролируемость и безопасность. Например, для задач медицинской диагностики это решающий фактор. Когда модель готова и протестирована, то её встраивают в производственный процесс (например, кредитный конвейер) или продукт (например, мобильное приложение). Она начинает приносить пользу в реальной жизни.
Ошибки в моделях могут дорого стоит компании. Например, неверная скоринговая модель создаст ситуацию, когда ненадежные заемщики массово не смогут возвращать кредиты. В результате банк понесёт убытки.
Что нужно для старта
Знание математической статистики, базовые навыки программирования и анализа данных нужны для входа в любую сферу, где может быть занят датасаентист. Следующие этапы потребуют более глубоких знаний. Набор необходимых скиллов и инструментов будет во многом зависеть от задач конкретной компании.
«Для решения простых задач и попадания на уровень джуниора достаточно базовых знаний машинного обучения, математического аппарата и программирования. От специалиста уровня мидл и сеньор уже требуется умение тонко настраивать параметры, которые влияют на общее качество результата. Список разделов из высшей математики и понимание математической постановки каждой модели на этому уровне на порядок выше, чем для джуниора» — Анна Чувилина, автор и менеджер программы «Аналитик данных» в Яндекс.Практикум.
Как правило, в Data Science используют SQL, Python, для сложных вычислений — C/C++. Хороший уровень английского поможет быстрее расти за счет чтения профессиональной литературы и общения с другими профессионалами отрасли.
Бэкграунд разработчика хорошо подходит для переквалификации в датасаентисты. Разработчики знают языки программирования, разбираются в алгоритмах и имеют представление о принципах работы инструментов в ИТ. В таком случае переход в новую специальность займет несколько месяцев. Важные конкурентные преимущества, доступные профессионалам из других сфер: лучшее понимание предметной области, сильные коммуникативные навыки.
От начинающего специалиста по Data Science работодатель ждёт:
Опыт работы с реальными бизнес-проектами для работодателя важнее, чем ученая степень или профильное высшее образование. Дипломы сильных вузов и тематические научные работы ценятся больше при выборе привлеченных консультантов на стратегические проекты. А по практическому опыту выбирают датасаентиста для решения ежедневных задач компании.
Перед датасаентистом не стоит задача охватить все области математического знания или освоить каждый программный инструмент, который можно применить для анализа данных и построения модели. Над масштабными и сложными проектами обычно работают группы специалистов. Здесь навыки и знания каждого дополняют общий инструментарий. Чтобы стартовать в профессии достаточно любить программирование, математику и не бояться сложных задач.