Аналитик big data

Содержание:

Перспективы и тенденции развития Big data

В 2017 году, когда большие данные перестали быть чем-то новым и неизведанным, их важность не только не уменьшилась, а еще более возросла. Теперь эксперты делают ставки на то, что анализ больших объемов данных станет доступным не только для организаций-гигантов, но и для представителей малого и среднего бизнеса. Такой подход планируется реализовать с помощью следующих составляющих:

Такой подход планируется реализовать с помощью следующих составляющих:

Облачные хранилища

Хранение и обработка данных становятся более быстрыми и экономичными – по сравнению с расходами на содержание собственного дата-центра и возможное расширение персонала аренда облака представляется гораздо более дешевой альтернативой.

Использование Dark Data

Так называемые «темные данные» – вся неоцифрованная информация о компании, которая не играет ключевой роли при непосредственном ее использовании, но может послужить причиной для перехода на новый формат хранения сведений.

Искусственный интеллект и Deep Learning

Технология обучения машинного интеллекта, подражающая структуре и работе человеческого мозга, как нельзя лучше подходит для обработки большого объема постоянно меняющейся информации. В этом случае машина сделает все то же самое, что должен был бы сделать человек, но при этом вероятность ошибки значительно снижается.

Blockchain

Эта технология позволяет ускорить и упростить многочисленные интернет-транзакции, в том числе международные. Еще один плюс Блокчейна в том, что благодаря ему снижаются затраты на проведение транзакций.

Самообслуживание и снижение цен

В 2017 году планируется внедрить «платформы самообслуживания» – это бесплатные площадки, где представители малого и среднего бизнеса смогут самостоятельно оценить хранящиеся у них данные и систематизировать их.

Техники и методы анализа и обработки больших данных

К основным  методам анализа и обработки данных можно отнести следующие:

Методы класса или глубинный анализ (Data Mining)

Данные методы достаточно многочисленны, но их объединяет одно: используемый математический инструментарий в совокупности с достижениями из сферы информационных технологий.

Краудсорсинг

Данная методика позволяет получать данные одновременно из нескольких источников, причем количество последних практически не ограничено.

А/В-тестирование

Из всего объема данных выбирается контрольная совокупность элементов, которую поочередно сравнивают с другими подобными совокупностями, где был изменен один из элементов. Проведение подобных тестов помогает определить, колебания какого из параметров оказывают наибольшее влияние на контрольную совокупность. Благодаря объемам Big Data можно проводить огромное число итераций, с каждой из них приближаясь к максимально достоверному результату.

Прогнозная аналитика

Специалисты в данной области стараются заранее предугадать и распланировать то, как будет вести себя подконтрольный объект, чтобы принять наиболее выгодное в этой ситуации решение.

Сетевой анализ

Наиболее распространенный метод для исследования социальных сетей – после получения статистических данных анализируются созданные в сетке узлы, то есть взаимодействия между отдельными пользователями и их сообществами.

Идеальный Data Scientist: кто он и как им стать

Специалист по анализу данных может работать в отраслях, где актуальны принятие решений на основе данных, оцифровка и моделирование бизнес-процессов. То есть практически в любой отрасли. Активнее других этих специалистов ищут ИТ-компании, предприятия финансового сектора и сферы услуг для бизнеса.

Освоить базовые навыки работы с данными может практически любой человек, обладающий минимальными знаниями в высшей математике и программировании. При этом для новичков появляется все больше средств автоматического машинного обучения и конструирования архитектур, которые можно использовать без специализированных знаний в отрасли. Все, что нужно, — правильно настроить готовую модель для решения конкретной задачи и применения ее не специалистами машинного обучения. Она сама будет определять функцию потерь и визуализировать метрики качества, параметры производительности и другие показатели. На выходе получается обученная модель с анализом ее производительности на представленных данных.

Но чтобы стать действительно высококлассным специалистом, нужно копать глубже.

Знания и умения

Основы математической статистики, линейной алгебры, математического анализа и программирования — необходимая база для того, чтобы вырасти в хорошего специалиста по анализу данных. Так что если человек задумался о карьере в этой области до поступления в вуз, стоит выбрать университет, где можно получить эти знания.

Экономика образования

Как выбрать профессию, когда ее сменить и почему это важно

Также важно понимать, как устроена сфера, какие задачи и модели сегодня особенно актуальны, определиться, с каким типом данных интереснее работать, оценить ситуацию на рынке — выяснить, какие специалисты нужны бизнесу. Например, не так давно больше всего вакансий было в области компьютерного зрения, а сегодня уже на пике популярности обработка текстов

Завтра, вероятно, лидерство захватят графовые нейронные сети и рекомендательные системы. Все меняется очень быстро, поэтому идеальный вариант — не зацикливаться на одной области, ведь чем больше разнообразных задач способен решать специалист по работе с данными, тем больше он востребован.

Компетенции, необходимые специалисту в области больших данных, можно разделить на две большие группы: профессиональные и надпрофессиональные. К первым относятся такие навыки, как:

  • инжиниринг данных (Data Engineering);
  • поддержка инфраструктуры;
  • внедрение моделей и поддержание их жизненного цикла;
  • оценка рисков;
  • понимание целей внедрения продукта;
  • оценка экономического эффекта от внедрения продукта;
  • умение быстро прототипировать решения.

Помимо этого, хорошего специалиста отличают: стремление постоянно углублять и актуализировать свои знания в соответствии с потребностями бизнеса и способность переключаться на новые задачи и методы.

Экономика образования

Пять ключевых soft skills для программиста

Часто переквалифицироваться на работу с большими данными хотят специалисты с опытом работы в других областях ИТ. Для них кратчайшим путем будут образовательные проекты крупных компаний.

Совет тем, кто мечтает о карьере специалиста по анализу данных: помните, что от вашей активности и организованности зависит гораздо больше, чем от выбора места обучения. Необходимы желание достигать результат, любопытство и целеустремленность, а также объединяющая всех специалистов по искусственному интеллекту вера в то, что вы меняете жизнь к лучшему.

Аналитик big data, или Кто такой дата-сайентист

В современном мире информация является одним из важнейших экономических ресурсов. На основе анализа данных принимаются бизнес-решения.

Аналитики-профессионалы имеют дело с большим объемом сложно организованной и неоднородной по структуре информации: результаты опросов, исследований, показатели обслуживания клиентов и др.

Источники информации могут быть самые разнообразные: метеорологические показатели, потоки сообщений из соцсетей, непрерывные данные с измерительных приборов, устройств видеорегистрации и средств наблюдения за поверхностью Земли.

Главные задачи специалиста в этой области — выделение нужной информации, нахождение закономерностей и построение моделей.

Что такое big data:

Ключевые навыки дата-сайентиста

Стать аналитиком больших данных может не каждый. Помимо образования надо обладать следующими навыками и личными качествами:

  • аналитический склад ума;
  • исследовательский интерес;
  • критическое мышление;
  • внимательность;
  • ответственность;
  • усидчивость;
  • быстрая обучаемость.

Для профессионального data scientist важно проанализировать всю информацию, а результаты донести простым языком, ведь на их основе  руководители компаний принимают решения. Понадобится и уверенное владение английским: на нем представлена большая часть технической документации и периодических изданий в области big data

Обязанности специалиста по большим данным

Обязанности специалиста по исследованию данных сводятся к их сбору, систематизации, анализу и подготовке отчета о результатах. Аналитику big data приходится работать с разрозненной и неструктурированной информацией. Ее нужно собрать из разных источников, систематизировать, найти взаимосвязи и логические цепочки.

Выводы по итогам исследования заказчику получает в виде отчетов или презентации с рекомендациями по дальнейшим действиям.

Важные личные качества

Big Data Analyst работает с огромными массивами информации, что накладывает отпечаток на его характер. Чтобы справляться с обязанностями, аналитику больших данных надо:

быть дисциплинированным, усидчивым, терпеливым и методичным;
уметь долго концентрировать внимание;
быть способным работать в режиме многозадачности;
обладать развитым техническим и аналитическим мышлением;
уметь работать в команде.

Кроме того, аналитик больших данных должен быть достаточно прагматичным, уверенным в своих силах, ведь от его умения делать выводы на основании полученной информации во многом зависит успех бизнеса и принятие стратегически важных решений. 

Big data в маркетинге

Благодаря Big data маркетологи получили отличный инструмент, который не только помогает в работе, но и прогнозирует результаты. Например, с помощью анализа данных можно вывести рекламу только заинтересованной в продукте аудитории, основываясь на модели RTB-аукциона.

Big data позволяет маркетологам узнать своих потребителей и привлекать новую целевую аудиторию, оценить удовлетворённость клиентов, применять новые способы увеличения лояльности клиентов и реализовывать проекты, которые будут пользоваться спросом.

Сервис Google.Trends вам в помощь, если нужен прогноз сезонной активности спроса. Всё, что надо — сопоставить сведения с данными сайта и составить план распределения рекламного бюджета.

Краткое описание

Big Data Analyst работает с большими данными, его клиенты в основном представители бизнеса, но не только – технологии «биг дата» во многих странах на государственном уровне используются в здравоохранении, медицине, фармации. Обработка, анализ и интерпретация данных позволяют взглянуть на привычные вещи по-другому, выявить новые процессы, феномены и т. д. В идеале аналитики больших данных должны разбираться в той сфере, в которой ведут деятельность, но на практике это далеко не всегда так.

Однозначного определения больших данных пока еще нет, но чаще всего под Big Data подразумевают наборы неструктурированных и разнородных данных, существенно превосходящие традиционные реляционные (структурированные) базы данных по объему. Сведения совершенно разного формата в общий массив поступают из разнообразных источников (датчики, приложения, камеры видеонаблюдения, социальные сети и т. д.) и постоянно пополняются в режиме реального времени. Сбором и обработкой нужной для определенных целей информации занимается аналитик больший данных.  

Benefits & Advantages of Big Data Analytics

1. Risk Management 

Use Case: Banco de Oro, a Phillippine banking company, uses Big Data analytics to identify fraudulent activities and discrepancies. The organization leverages it to narrow down a list of suspects or root causes of problems. 

2. Product Development and Innovations

Use Case: Rolls-Royce, one of the largest manufacturers of jet engines for airlines and armed forces across the globe, uses Big Data analytics to analyze how efficient the engine designs are and if there is any need for improvements. 

3. Quicker and Better Decision Making Within Organizations

Use Case: Starbucks uses Big Data analytics to make strategic decisions. For example, the company leverages it to decide if a particular location would be suitable for a new outlet or not. They will analyze several different factors, such as population, demographics, accessibility of the location, and more.

4. Improve Customer Experience

Use Case: Delta Air Lines uses Big Data analysis to improve customer experiences. They monitor tweets to find out their customers’ experience regarding their journeys, delays, and so on. The airline identifies negative tweets and does what’s necessary to remedy the situation. By publicly addressing these issues and offering solutions, it helps the airline build good customer relations.

Каким компаниям нужны аналитики данных?

Большие данные — ключевой ресурс для бизнеса: их используют в IT, ритейле, финансах, здравоохранении, игровой индустрии, киберспорте, телекоме, маркетинге. Самые крутые и современные компании называют себя Data-Driven. Они принимают стратегические решения на основе данных.

«На самом деле аналитик данных нужен в любой компании, где есть данные, — уверен Артем Боровой. — Условной сети ларьков с шаурмой он тоже по-хорошему нужен, чтобы анализировать потоки, понимать, где лучше открыть новую точку, выстраивать логистику».

Вот три ситуации, в которых бизнесу может пригодиться специалист по анализу больших данных:

«Плохие» долги. В банке хотят свести к минимуму количество клиентов, которые не возвращают кредиты. Аналитик изучает, какие характеристики клиента указывают на то, будет ли он вовремя вносить платежи. На этом основании клиенту будет одобрен или не одобрен кредит.

Проверка эффективности дизайн-решения. Создатели приложения для знакомств хотят понять, как пользователи реагируют на цвет кнопки. Аналитику данных предстоит протестировать два прототипа: часть пользователей видит вариант с синей кнопкой, другая часть — с красной. В итоге он помогает дизайнеру интерфейса решить, какого цвета кнопка лучше сработает.

Еще благодаря качественному анализу данных можно:

  • выявлять настоящие и будущие потребности клиентов;
  • прогнозировать спрос на товар или услугу;
  • оценивать вероятность ошибки при разных действиях;
  • контролировать работу и износ оборудования;
  • управлять логистикой;
  • следить за эффективностью сотрудников.

Всё это помогает компании узнать о себе больше, увеличить прибыль и сократить издержки.

Что такое Big data

Только ленивый не говорит о Big data, но что это такое и как это работает — понимает вряд ли. Начнём с самого простого — терминология. Говоря по-русски, Big data — это различные инструменты, подходы и методы обработки как структурированных, так и неструктурированных данных для того, чтобы их использовать для конкретных задач и целей.

Термин «большие данные» ввёл редактор журнала Nature Клиффорд Линч ещё в 2008 году в спецвыпуске, посвящённом взрывному росту мировых объёмов информации. Хотя, конечно, сами большие данные существовали и ранее. По словам специалистов, к категории Big data относится большинство потоков данных свыше 100 Гб в день.

Сегодня под этим простым термином скрывается всего два слова — хранение и обработка данных.

Рынок труда и будущее аналитики данных

Только за последние два года через направление Data Science Нетологии прошло более 3000 студентов, большинство из них работают на профильных позициях в российских и зарубежных компаниях. 

Со временем эксперты ожидают повышение спроса на аналитиков Big Data и представителей смежных специальностей. Чтобы оставаться востребованными, необходимо учиться и работать. 

По данным International Data Corp. (IDC), мировой доход от решений для больших данных и бизнес-аналитики (BDA) достигнет 260 миллиардов долларов в 2022 году при среднегодовом темпе роста (CAGR) 11,9 процента. В 2025 программные роботы будут выполнять большинство задач, таких как очистка и сбор данных, т.е. многие процессы станут более автоматизированными. К 2030 году Data Science уже не будет заниматься поиском и очисткой данных. Эту задачу возьмут на себя программные роботы.

В настоящее время технологии уже развиваются и достигают своих высот. Подумайте о будущем, когда искусственный интеллект будет в зените, машинное обучение — на пике, облако захватит рынок, а интернет вещей начнет проникать в большинство отраслей. Специалисту по данным потребуются лучшие навыки, будь то технические или социальные, чтобы быть востребованным к 2030 году.

По теме: Как проходит собеседование на должность аналитика данных в Facebook

Игорь Полянский, Head of Global product analytics в Gett:

«Мир продолжает ускоряться, а вместе с ним — и требования бизнеса к скорости принятия решений. Подход «задай вопрос, направь его аналитику, а он проанализирует» больше не удовлетворяет требования к оперативности получения инсайтов. Поэтому стандартные подходы к анализу все больше упаковываются в коробочные решения.

В 2020 году анализ, на который раньше уходили часы аналитика, менеджер может сделать в несколько кликов.  Аналитики же делают более сложные исследования, и требования к их компетенциям повышаются. Системы аналитики все больше переходят на формат real-time анализа. У многих компаний это давно must have».

Технология Big data

Огромные объёмы данных обрабатываются для того, чтобы человек мог получить конкретные и нужные ему результаты для их дальнейшего эффективного применения.

Фактически, Big data — это решение проблем и альтернатива традиционным системам управления данными.

Техники и методы анализа, применимые к Big data по McKinsey:

  • Data Mining;
  • Краудсорсинг;
  • Смешение и интеграция данных;
  • Машинное обучение;
  • Искусственные нейронные сети;
  • Распознавание образов;
  • Прогнозная аналитика;
  • Имитационное моделирование;
  • Пространственный анализ;
  • Статистический анализ;
  • Визуализация аналитических данных.

Горизонтальная масштабируемость, которая обеспечивает обработку данных — базовый принцип обработки больших данных. Данные распределены на вычислительные узлы, а обработка происходит без деградации производительности. McKinsey включил в контекст применимости также реляционные системы управления и Business Intelligence.

С чего начать?

Если вы понимаете, что специалист по анализу данных — это профессия вашей мечты, стоит подробнее изучить путь, который придется проделать.

Для начала обучения вам достаточно изучить Excel: знать, что такое сводные таблицы и как работают функции. Полезно также подтянуть знания по статистике, SQL и Python. Это можно сделать с помощью бесплатных курсов или тренажеров.

Курс

Профессия «Аналитик данных»

Освойте перспективную профессию с нуля: научитесь собирать и организовывать данные, делать выводы на основе их анализа и помогать бизнесу работать эффективнее.

  • 20% теории и 80% практики
  • Постоянный контакт с преподавателями
  • Подготовка к трудоустройству

Узнать больше

Промокод “BLOG” +5% скидки

Принципы работы с большими данными

Исходя из определения Big Data, можно сформулировать основные принципы работы с такими данными:

1. Горизонтальная масштабируемость. Поскольку данных может быть сколь угодно много – любая система, которая подразумевает обработку больших данных, должна быть расширяемой. В 2 раза вырос объём данных – в 2 раза увеличили количество железа в кластере и всё продолжило работать.

3. Локальность данных. В больших распределённых системах данные распределены по большому количеству машин. Если данные физически находятся на одном сервере, а обрабатываются на другом – расходы на передачу данных могут превысить расходы на саму обработку. Поэтому одним из важнейших принципов проектирования BigData-решений является принцип локальности данных – по возможности обрабатываем данные на той же машине, на которой их храним.

Все современные средства работы с большими данными так или иначе следуют этим трём принципам. Для того, чтобы им следовать – необходимо придумывать какие-то методы, способы и парадигмы разработки средств разработки данных. Один из самых классических методов я разберу в сегодняшней статье.

Профессиональные компетенции исследователя данных: что должен знать Data Scientist

Чтобы решать вышеописанные задачи, ученый по данным должен быть компетентным в следующих областях знаний:

  • информационные технологии – методы и средства интеллектуального анализа данных (Data Mining): алгоритмы и структуры данных, машинное обучение и другие разделы искусственного интеллекта (искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы, deep learning), языки программирования (R, Python, Julia, Haskell), среды статистического анализа (R-Studio, MatLab, Jupyter Notebook);
  • математика (статистика, теория вероятностей, дискретная математика);
  • знание предметной области – отраслевая или корпоративная специфика.

Отметим, что, в отличие от аналитика данных, Data Scientist концентрируется на технических сторонах исследования информации, уделяя меньшее внимание системному анализу и бизнес-процессам. Области знаний Data Science

Области знаний Data Science

Чем конкретно занимается аналитик данных

Основной обязанностью аналитика данных считается извлечение из Big data (больших массивов информации) сведений, которые являются наиболее значимыми для принятия лучших решений в плане эффективного управления бизнесом. В большинстве случаев аналитик big data самостоятельно обрабатывает информационные массивы. Для этого ему приходится выполнять ряд необходимых операций:

  • собирать данные;
  • готовить сведения к анализу (делать выборку, чистить и сортировать);
  • находить закономерности в наборах информации;
  • визуализировать данные для скорости восприятия и понимания готовых результатов и будущих направлений развития;
  • формулировать предположения относительно повышения эффективности отдельных бизнес-метрик путем изменения других параметров.

Как готовиться к собеседованиям

Не нужно углубляться только в один предмет. На собеседованиях задают вопросы по статистике, по машинному обучению, программированию. Могут спросить про структуры больших данных, алгоритмы, применение, технологии, про кейсы из реальной жизни: упали сервера, случилась авария — как устранять? Могут быть вопросы по предметной сфере — то, что ближе к бизнесу

И если человек слишком углубился в одну математику, и на собеседовании не сделал простое задание по программированию, то шансы на трудоустройство снижаются. Лучше иметь средний уровень по каждому направлению, чем показать себя хорошо в одном, а в другом провалиться полностью.

Есть список вопросов, которые задают на 80 процентах собеседований. Если это машинное обучение — обязательно спросят про градиентный спуск. Если статистика — нужно будет рассказать про корреляцию и проверку гипотез. По программированию скорее всего дадут небольшую задачу средней сложности. А на задачах можно легко набить руку — просто побольше их решать. 

Профессиональные компетенции аналитика данных: что должен знать Data Analyst

Исходя из вышеописанных задач, можно определить следующие области знаний, необходимые для аналитика данных:

  • информационные технологии – методы и средства интеллектуального анализа данных (Data Mining) – языки программирования (R, Python и пр.) и SQL-подобные языки для написания запросов к нереляционным и реляционным базам данных, а также BI-системы, ETL-хранилища и витрины данных типа Tableau, Power BI, QlikView и т.д., а также основы инфраструктуры Apache Hadoop;
  • математика (статистика, теория вероятностей, дискретная математика);
  • системный анализ, управление качеством, проектный менеджмент и методы анализа бизнес-процессов (подходы бережливого производства, SWOT, ABC, PDCA, IDEF, EPC, BPMN, ССП и пр.).

Кроме того, весьма полезны будут прикладные знания и практический опыт, специфичные для предметной области, в которой работает Data Analyst. Например, основы бухучета пригодятся для аналитика данных в банке, а методы маркетинга помогут при анализе информации о потребностях клиентов или оценке новых рынков.

Области знаний для аналитика данных

Специфика Big Data добавляет к этим базовым компетенциям Data Analyst еще навыки работы с озерами данных (Data Lakes), понимание вопросов информационной безопасности и управления данными (Data Governance), а также владение типовыми сценариями цифровизации (цифровой трансформации) и применения технологий больших данных в различных предметных областях (use-cases). Все это и множество других практических знаний для аналитика данных мы рассматриваем на наших курсах обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в лицензированном учебном центре для руководителей, аналитиков, архитекторов, инженеров и исследователей Big Data в Москве:

  • BDAM: Аналитика больших данных для руководителей
  • DPREP: Подготовка данных для Data Mining
  • ARMG: Архитектура Модели Данных
  • DSAV: Анализ данных и визуализация в R

Смотреть расписание
Записаться на курс

Зарплата аналитика big data

Заработок big data scientist, по данным портала Habr.com, находится в пределах от 73 до 200 тыс. рублей и зависит от множества факторов.

Сколько получает junior аналитик big data

Начинающие специалисты без опыта работы начинают путь с должности стажера или младшего специалиста. Обязательно знание английского языка, статистических методов и основ программирования. Опыт работы приветствуется, но не является обязательным. Предпочтение отдается кандидатам, которые нестандартно мыслят, быстро обучаются и желают развиваться в области big data. Зарабатывать на этой должности можно от 43 тыс. рублей.

Сколько зарабатывает middle аналитик big data

Зарплата аналитика с опытом 1–3 года находится в пределах 140–170 тыс. рублей. При этом компании предоставляют своим сотрудникам возможности для обучения и роста. Высшая планка заработка на такой позиции в Москве — 280 тыс. рублей в месяц до вычета налогов.

Сколько зарабатывает senior аналитик big data

У такого специалиста должен быть опыт работы более 3 лет и наличие реализованных и внедренных решений. Потребуется знание алгоритмов и библиотек машинного обучения, навыки программирования, владение Python, SQL в совершенстве. Аналитик с такими знаниями и опытом может рассчитывать на зарплату до 250 тыс. рублей после вычета налогов.

У кого из дата-сайентистов самые высокие заработки

В 2019 году в США профессия big data scientist стала лидером рейтинга лучших профессий с оплатой 108 тыс. долларов (7 млн рублей) в год. По этому направлению открыто 6,5 тыс. вакансий.

Константин Круглов (слева) — самый известный российский аналитик больших данных

В РФ звезда профессии — основатель и руководитель Data-Centric Alliance Константин Круглов. DCA — одна из крупнейших на российском рынке компаний, занимающихся разработками в области анализа big data.

Лучшие в своем деле (аналитик big data):

Обучение профессии аналитика больших данных — долгий и кропотливый путь. Data scientist постоянно совершенствуется, изучает новые технологии и методы работы. К таким специалистам предъявляются высокие требования, но и зарплаты в этой перспективной области в разы выше среднего уровня.

Обучение профессии аналитик big data

Для освоения профессии следует начать с профильного базового образования. Получить его можно как за рубежом, так и в России. Для углубленного изучения области big data на рынке представлены очные программы, онлайн курсы и занятия на базе вузов.

Как попасть в профессию:

Какое образование нужно аналитику big data

Человеку с гуманитарным складом ума трудно освоить весь объем необходимых знаний. В идеале кандидату на должность data scientist нужно окончить математическую школу, изучать высшую математику в вузе, а также знать основы теории вероятности, математического анализа и статистики.

Какие программы нужны аналитикам big data

Специалисту нужно понимать, какое программное обеспечение лучше использовать для конкретной задачи. Прогресс не стоит на месте, и новые средства обработки и анализа данных появляются регулярно.

Для анализа часто используют язык программирования R, который обеспечивает статистическую обработку информации и работу с графикой. Также полезно владеть SQL, знать основы Python, Java, Bash и Scala.

Модель MapReduce от Google позволяет проводить распределенные параллельные вычисления на узлах кластера, а затем собирать их в конечный результат.

Одной из основных технологий обработки массива данных считается Hadoop — фреймворк для распределенных программ, работающих на кластерах из огромного количества узлов.

Обучение в вузе

В России получить высшее образование, связанное с анализом больших данных, можно несколькими способами:

  1. Программа «Прикладной анализ данных» в Высшей школе экономики. Выпускники получают сразу два диплома бакалавра: НИУ ВШЭ и Лондонского университета. Обучение ведется на английском языке и длится 4 года.
  2. Специализированные программы магистратуры в МГУ, СПбГУ, МФТИ длительностью 2 года. Стоимость обучения в СПбГУ составляет 514,6 тыс. рублей.
  3. В качестве бэкграунда для data scientist подойдет диплом в сфере математической статистики или информационных технологий. Дальнейшее обучение по специальности можно продолжить на курсах.

Европейские учебные заведения предлагают большой выбор программ по анализу больших данных. Среди них Барселонская технологическая школа. Очный курс обучения продолжительностью в 9 месяцев обойдется слушателям в 17 тыс. евро (1,2 млн рублей).

В Мюнхенском техническом университете можно учиться бесплатно, но отбор студентов проходит жестко: надо предоставить вузовский диплом, мотивационное письмо на английском языке и сертификат TOEFL (не ниже 90 баллов).

Офлайн-курсы для аналитиков big data

На базе вузов существуют программы очного обучения. Курс для слушателей, имеющих базовые знания, длится 24 академических часа и стоит 16 тыс. рублей.

Для руководителей самый дорогой ресурс — это время, поэтому они предпочитают обучаться на интенсивах

Для руководителей, желающих изучить методы и инструменты анализа big data, стоимость трехдневного интенсива начинается от 54 тыс. рублей.

Онлайн-курсы для аналитиков big data

Занятия рассчитаны для учащихся с разным уровнем подготовки. Для начинающих существуют курсы big data с нуля, где за 1,5 месяца и 17 тыс. рублей можно постичь азы профессии.

Углубленный курс может длиться до 1 года и стоить до 150 тыс. рублей. Обучение проводится в формате изучения материала в удобное время, выполнения практических заданий под руководством ментора и сдачи экзамена или дипломной работы.

Некоторые учебные заведения имеют центры развития карьеры и помогают своим выпускникам найти место стажировки или работу.

Бесплатное обучение на аналитика big data

Бесплатные лекции и вебинары в основном дают базовые теоретические знания. Некоторые из них предлагают и практические задания, но не оказывают помощи и консультаций при их выполнении. Существуют и программы с бесплатными учебными материалами, дающие возможность оплатить подписку и получать консультации наставника.

Как правило, организаторы платного обучения предоставляют возможность бесплатно посмотреть вводную лекцию. Это не дает достаточных знаний для работы, но стимулирует слушателей на покупку полного курса.

Зарплата аналитика big data

Заработок big data scientist, по данным портала Habr.com, находится в пределах от 73 до 200 тыс. рублей и зависит от множества факторов.

Сколько получает junior аналитик big data

Начинающие специалисты без опыта работы начинают путь с должности стажера или младшего специалиста. Обязательно знание английского языка, статистических методов и основ программирования. Опыт работы приветствуется, но не является обязательным. Предпочтение отдается кандидатам, которые нестандартно мыслят, быстро обучаются и желают развиваться в области big data. Зарабатывать на этой должности можно от 43 тыс. рублей.

Сколько зарабатывает middle аналитик big data

Зарплата аналитика с опытом 1–3 года находится в пределах 140–170 тыс. рублей. При этом компании предоставляют своим сотрудникам возможности для обучения и роста. Высшая планка заработка на такой позиции в Москве — 280 тыс. рублей в месяц до вычета налогов.

Сколько зарабатывает senior аналитик big data

У такого специалиста должен быть опыт работы более 3 лет и наличие реализованных и внедренных решений. Потребуется знание алгоритмов и библиотек машинного обучения, навыки программирования, владение Python, SQL в совершенстве. Аналитик с такими знаниями и опытом может рассчитывать на зарплату до 250 тыс. рублей после вычета налогов.

У кого из дата-сайентистов самые высокие заработки

В 2019 году в США профессия big data scientist стала лидером рейтинга лучших профессий с оплатой 108 тыс. долларов (7 млн рублей) в год. По этому направлению открыто 6,5 тыс. вакансий.

Константин Круглов (слева) — самый известный российский аналитик больших данных

В РФ звезда профессии — основатель и руководитель Data-Centric Alliance Константин Круглов. DCA — одна из крупнейших на российском рынке компаний, занимающихся разработками в области анализа big data.

Лучшие в своем деле (аналитик big data):

Обучение профессии аналитика больших данных — долгий и кропотливый путь. Data scientist постоянно совершенствуется, изучает новые технологии и методы работы. К таким специалистам предъявляются высокие требования, но и зарплаты в этой перспективной области в разы выше среднего уровня.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Adblock
detector