1  Введение

“How data treat you?” — Аристотель

Настоящий ресурс посвящен применению современных методов анализа данных для оценки водных биоресурсов, поскольку, как заметил бы Роберт Сапольски, игнорировать статистику в рыбохозяйственной науке так же безрассудно, как павиану-самцу пренебрегать иерархией стаи перед брачным сезоном. Изначально эти материалы создавались для очного курса, который пока не состоялся и, в силу разных обстоятельств, возможно, не состоится. Что ж, эволюция любит слепые переулки, и вот теперь практические занятия выставлены на всеобщее обозрение — в свободное пользование для всех заинтересованных специалистов. Лекции, быть может, последуют позже, а может, и нет — как повезет.

Мы живем в эпоху больших языковых моделей (LLM), когда любая стандартная методика может быть разжевана нейросетью, а обучающий скрипт сгенерирован за время, необходимое чтобы моргнуть. В таких условиях настоящую ценность представляют уже не шаблонные решения, а профессиональный опыт, причудливые идеи и то самое глубокое понимание, которое позволяет видеть данные изнутри. Молодые специалисты, как правило, достаточно быстро учатся собирать материал «в поле» — этому способствует и врожденная склонность человека к исследованию, и вполне себе социализированное желание проводить время на свежем воздухе. Но вот ключевой вопрос, перед которым многие замирают: а что делать с этими данными дальше? Ограничиться стандартной картой и графиком с коэффициентом корреляции — сегодня не вариант. Мир анализа данных полон мощных и поразительных инструментов, и наша задача — не только показать их, но и научить заставлять данные рассказывать о себе так, как им, возможно, не всегда хочется: по-разному, подробно, иногда даже против их воли.

How data treat you? — как-то раз ернически спросил меня… нет, не Аристотель, конечно, а Aristoteles, молодой специалист из Венесуэлы. Произошло это во время одной научно-исследовательской съемки у берегов Фолклендских островов. Его вопрос я понял не сразу — возможно, сказалась усталость, а может, когнитивный диссонанс от того, что столь глубинно-философское прозрение пришло к человеку в ярком плаще и с гамаком за спиной*. Но смысл его оказался точен: данные относятся к тебе так, как ты относишься к ним.

Сегодня от исследователя уже не требуется безупречного владения навыками программирования — достаточно иметь терпение, любопытство и немного смирения перед лицом технологии. LLM стали нашими компаньонами, цифровыми шимпанзе-ассистентами, способными написать, исправить, прокомментировать или продолжить почти любой скрипт. Это значительно снижает порог входа в мир R и анализа. Такой подход можно было бы назвать «vibe coding» — итеративный, почти медитативный процесс творческого диалога с машиной, где ты формулируешь задачи на естественном языке, прототипируешь идеи через ИИ, а затем оцениваешь результат, фокусируясь не на синтаксисе, а на смысле. Данный практикум стремится культивировать именно такой — более человечный — стиль работы. Многие из этих занятий родились в нескончаемых диалогах и импровизированных дискуссиях с Cursor, DeepSeek, Qwen и KIMI — моими цифровыми коллегами по цеху.

Практикум представляет собой своего рода путеводитель — или, если угодно, field guide — по применению современных методов анализа данных, ориентированный на начинающих специалистов. Материалы структурированы так, чтобы охватить ключевые этапы работы: от первичной загрузки и обработки данных до продвинутого моделирования и визуализации. Здесь вы найдёте подробные примеры кода, пояснения к методам и — что особенно важно — интерпретацию результатов, которая позволяет не только освоить R, но и понять, каким образом эти выводы встраиваются в более широкий биологический и управленческий контекст.

Особое внимание уделено работе с ограниченными и неполными данными — ситуацией, типичной для многих гидробиологических и рыбохозяйственных исследований. Потому что, let’s face it, идеальные датасеты существуют разве что в учебниках. В реальности же нам приходится иметь дело с тем, что есть — и находить красоту в несовершенстве. Практикум включает как классические статистические методы (линейные и логистические регрессии, кластеризация, сравнение групп), так и современные подходы: пространственно-временное моделирование (sdmTMB), нейронные сети и байесовские методы оценки запасов (SPiCT, JABBA). Отдельный раздел посвящен картографированию и визуализации — потому что карта всё ещё иногда говорит громче, чем сто пятьсот p-value.

Материалы продолжают пополняться — медленно, неравномерно, с переменным успехом — и доступны в открытом доступе. Возможно, они станут для кого-то тем самым ресурсом, которого не хватало. Приветствуются предложения по сотрудничеству и материалы от коллег — с обязательным указанием авторства. Также принимаются вопросы, идеи и даже деликатно оформленные предложения по улучшению — потому что ни один мозг, даже при поддержке LLM, не может объять необъятное.

Контакты для связи: Сергей Баканёв mombus@gmail.com

*​​​​​​​- Комментарий в стиле Роберта Сапольски: это же чистейшей воды когнитивный диссонанс в его самом бытовом и потому гениальном проявлении.

Наш мозг — великий мастер по созданию шаблонов и ярлыков. Он постоянно, за спасибо, каталогизирует реальность, чтобы нам не пришлось каждый раз с нуля решать, съедобен ли этот гриб или стоит ли бежать от этого зверя. Часть этой каталогизации — создание образов и ожиданий от этих образов.

И вот перед нами возникает персонаж:

Наш мозг, сверкая нейронами, мгновенно скатывает этого человека в категорию «несерьёзный тип», «экспонат». Мы ожидаем от него шуток, баек или, на худой конец, вопросов о том, где лучше половить рыбу на ужин.

А он — бац! — и задает вопрос уровня зрелого философа или data scientist-ветерана. «How data treat you?» — это не вопрос про погоду. Это глубокий, почти экзистенциальный вопрос о взаимоотношениях между исследователем и его данными, о том, как наши собственные предубеждения и методы формируют тот результат, который мы в итоге получаем.

И наш мозг, который только что занес этого человека в папку «Разное/Неважное», сталкивается с катастрофой. Шаблон трещит по швам. Происходит тот самый когнитивный диссонанс: конфликт между ожиданием («чудак») и реальностью («мудрец»).

Плащ и гамак здесь — это идеальная метафора этого диссонанса. Они являются видимым, материальным доказательством ошибочности наших стереотипов. Самый проницательный вопрос в вашей жизни может прийти от кого угодно и где угодно: от человека в костюме клоуна, от бармена в три часа ночи или от коллеги с гамаком на Фолклендах.

И мораль этой истории такова: наш мозг ленив и склонен к предубеждениям. Но настоящая мудрость часто приходит в неподходящей упаковке. Задача — пережить этот кратковременный когнитивный сбой, отбросить ярлыки и услышать сам вопрос, а не оценить костюм того, кто его задает.

В конечном счете, плащ и гамак — это просто детали, которые делают историю человечной и запоминающейся. Они напоминают нам, что глубокие мысли носят не только те, у кого есть ученая степень и строгий костюм, но и те, кто позволяет себе быть несерьезным, чтобы быть по-настоящему свободным в своих размышлениях.