Работа с большими массивами данных, которые накапливаются и хранятся в компаниях, — современное, востребованное направление. Человек самостоятельно не в состоянии обработать большое количество информации. Для этого есть определенные программы, а вот с ними уже взаимодействуют специалисты. Кто и как работает в этой сфере, а также где учиться на аналитика данных, мы рассмотрим в статье.
Рекомендую посмотреть подборку специализированных программ: топовые курсы для аналитиков Big Data
Советую также обратить внимание на эти варианты: актуальные предложения курсов по аналитике больших данных (Big Data)
Специалист по Big Data: подробное описание и разбор
Big Data Analyst, или аналитик больших данных — это специалист, работает в области изучения больших массивов данных — структурированных и неструктурированных: банковские транзакции, телефонные номера в колл-центре, количество посещений клиента и сделанных им покупок и др. Аналитик больших данных ищет закономерности и связи между критериями в производственных процессах различных фирм. На основе этого анализа происходит разработка различных подходов и готовых решений в бизнесе в любых сферах. В своей работе специалист по анализу Big Data выполняет следующие функции:
- занимается сбором данных;
- выбирает, сортирует информацию для анализа;
- ищет закономерности в наборе данных;
- визуализирует данные, чтобы быстро понимать результаты и тенденции анализа;
- формулирует гипотезы по совершенствованию бизнес-процессов за счет изменений разных показателей;
- разрабатывает и тестирует различные модели машинного обучения;
- осуществляет анализ настроений (настраивает стимулы для улучшения клиентского сервиса).
Выполнение этих задач нужно, чтобы достичь основную цель — извлечь из больших массивов данных именно те сведения, которые помогут оптимизировать управленческие процессы.
Что должен знать и уметь специалист по Big Data
Профессионал в области обработки данных обладает следующими навыками:
- способен быстро разобраться в сфере, для которой проводит анализ данных;
- знает методики статистического анализа и умеет их применять;
- способен использовать в работе алгоритмы построение математических моделей;
- может извлечь и преобразовать данные из различных источников;
- владеет базовыми знаниями Python и командной строки Bash;
- имеет знания о фреймворках, способен применить их на практике;
- умеет работать с Data Lakes (озёрами данных);
- использует приемы цифровой безопасности;
- управляет данными (Data Governance);
- применяет типовые сценарии цифровой трансформации;
- использует технологии больших данных (use cases) в разнообразных областях.
Помимо этого, специалисту по работе с большими данными необходимо умение работать в команде, так как он взаимодействует с коллегами смежных направлений.
Личные качества аналитика больших данных
У специалиста по Big Data развиты следующие качества:
- аналитическое мышление,
- усидчивость,
- ответственность,
- внимательность к мелким деталям,
- пунктуальность,
- желание развиваться.
Также профессионалу важно уметь подолгу концентрироваться на выполнении одной задачи, так как она может потребовать много времени.
Плюсы и минусы профессии
Профессия аналитика Big Data, как и многие другие специальности, имеет позитивные и негативные стороны.
| Плюсы | Минусы |
|
|
Зарплата в Москве и по России
Чтобы узнать, сколько зарабатывает специалист по работе с данными в Москве, ниже ознакомьтесь со скриншотом с сайта trud.com. На изображении представлены усреднённые данные:
По России в целом:
Согласно сайту hh.ru, для специалиста в области больших данных без опыта, но с багажом практических знаний, есть вакансии, даже от крупных компаний. Они отлично подойдут слушателям курса от Skillbox. Например, такое предложение от сети «Лента».
Зарплата не указана, но если специалист умеет правильно себя презентовать , можно договориться о хороших условиях.
С опытом работы от года соискатель может претендовать на зарплату от 70 тыс. рублей.
Высокая планка по зарплате начинается для специалистов с опытом работы от 3-х лет:
Специалист по базам данных может брать несколько проектов, работая на удалённом доступе. Это позволит расширить возможности для заработка.
Как стать специалистом по Big Data
Чтобы стать профессионалом в области обработки данных, можно поступить в ВУЗ на соответствующий факультет, но там изучается большое количество «ненужных» предметов и учёба займёт всё ваше время. После диплома вам придётся самостоятельно нарабатывать практический опыт, так как основной упор в ВУЗах идёт на теорию.
Есть другой способ освоить профессию аналитика больших данных: пройти онлайн-курс, за короткий срок научиться обрабатывать данные и начать зарабатывать уже во время обучения. Мы подобрали курсы для аналитиков big data — смотрите и выбирайте подходящий.
Курс «Big data для менеджеров» от ProductLive
Практический курс для топ-менеджеров и предпринимателей. Вы научитесь внедрять технологии искусственного интеллекта и больших данных для решения бизнес-задач. Вы освоите основные подходы к оцифровке бизнеса и поймёте, как спланировать проект и собрать команду, сформулировать и проверить гипотезы, оценить ресурсы и результат. Вы разберётесь в юридических аспектах работы с большими данными и научитесь презентовать проекты руководителю.
Срок обучения: 6 месяцев
Цена: 8500 ₽/мес.
Где записаться → ссылка на курс
Профессия «Data Scientist» от Skillbox
Практический курс для новичков, будет полезен программистам и начинающим аналитикам. Вы научитесь применять аналитические системы и алгоритмы машинного обучения для решения бизнес-задач, анализировать данные на Python и обрабатывать статистику и графики на языке R. Вы поймёте, как формировать и тестировать бизнес-сценарии и сможете давать рекомендации по развитию бизнеса.
Срок обучения: 12 месяцев
Цена: 4900 ₽/мес.
Где записаться → ссылка на курс
Профессия «Дата-инженер с нуля до PRO» от Нетологии
Курс для новичков, но подойдёт администраторам и разработчикам. Вы узнаете, как автоматизировать работу с данными и сможете создавать конвейеры обработки и схемы хранения данных. Вы научитесь обрабатывать события в режиме реального времени, пояснять и обогащать данные отчётов, дашбордов и других источников информации, строить работающий пайплайн в облачной среде и включать в него модели машинного обучения.
Срок обучения: 12 месяцев
Цена: 4900 ₽/мес.
Где записаться → ссылка на курс
Подробнее об этих курсах читайте в нашей подборке
лучших курсов для аналитиков Big Data
Если вас заинтересовала профессия — ставьте плюс в комментариях, расскажем, как в ней легко стартануть.
