С каждым годом объемы информации лишь возрастают, поэтому рынок остро нуждается в специалистах, которые могут правильно собрать данные, проанализировать их и интерпретировать полученные результаты для извлечения конкретной пользы. В связи с этим увеличился и спрос на рынке труда на аналитиков больших данных. Кто такой Big data аналитик, какими качествами и навыками должен обладать сотрудник — разбираемся вместе в нашей статье.
Что делает биг дата аналитик
Спектр задач, которыми занимается Big data специалист, обширный. Если свести их определенному списку обязанностей, то можно их представить в следующем:
- аналитика;
- выявление инцидентов с дальнейшим анализом;
- создание продуктовых метрик;
- разработка методик исследования;
- проведение А/Б-тестов с дальнейшей интерпретацией результатов;
- создание и внедрение предиктивных алгоритмов;
- выдвижение гипотезы с дальнейшей их проверкой;
- разработка дашбордов, ориентированных на конечного потребителя и пр.
Представленные выше обязанности Big data специалиста — сложны, но интересны. Именно на основе анализа информации, которую сделает аналитик, в дальнейшем будут разработаны различные подходы для управления предпринимательской деятельностью. Например, стратегия продаж может быть изменена в связи с посещением клиентом по интернет-магазинам и совершенными ими покупками.
Необходимые личные качества
Чтобы заниматься анализов больших данных, недостаточно быть просто хорошим специалистом. Big data аналитик должен обладать довольно специфичными навыками и личностными качествами. Чтобы справляться со всеми возложенными обязанностями, специалист должен:
- отличаться дисциплинированностью, усидчивостью, методичностью и терпеливостью;
- быть сконцентрированным на протяжении довольно долгого периода времени;
- уметь работать в ре analyst жиме многозадачности;
- иметь аналитический ум, техническое мышление.
Требуется от биг дата специалиста и умение работать в команде с целью достижения общих задач, которые ставят перед ними руководство.
Профессиональные навыки
Что касается наличия профессиональных навыков, то эксперт в аналитике больших данных должен:
- владеть алгоритмами построения математических моделей;
- уметь извлекать важные данные из источников: как структурированных, так и неструктурированных;
- знать, как правильно работать с озерами данных;
- иметь профессиональные знания о фреймворках, а также уметь применять их на практике;
- использовать в работе приемы цифровой безопасности.
Особенности профессии
Профессия Big data analyst создана на стыке нескольких областей знаний. Поэтому чтобы быть действительно профессиональным аналитиком, необходимо иметь знания в следующих сферах:
- Информационные технологии. Для решения задач, которые ставятся перед Big data специалистами, необходимы знания существующих методов проведения интеллектуального анализа, нескольких языков программирования. Не обойтись здесь и без навыков использования инфраструктуры Apache Hadoop.
- Математика. Аналитики работают с колоссальными объемами статистической информации, поэтому профессионал в этой сфере должен не только иметь теоретическую подготовку в области статистики, теории вероятностей, дискретной математики, но и умело применять эти знания на практике.
- Системный анализ. Не обойтись Data-аналитику и без знаний в области системного анализа. Чтобы достигать целей, необходимо применять методы анализа бизнес-процессов, которые помогут спрогнозировать будущие события, знать основные постулаты проектного менеджмента и управления качеством.
Не обойтись представителям этой профессии и без знаний в более специфичных областях. Если дата-аналитик работает в банковской организации, то ему крайне необходимы знания бухгалтерского учета и аудита. Если специалист этой профессии работает в сфере торговли, то умение использовать эффективные маркетинговые методы позволит выявлять истинные потребности потребителей и на их основе корректировать стратегию продаж.
Где учиться на: Big data аналитика
Человек, который мечтает стать представителем это профессии, может пройти как самостоятельное обучение специальности, так и в рамках образовательных курсов и университетов. В первом случае знания не будут систематизированы, а полученные навыки могут вовсе не пригодиться в работе. Да и устроиться на должность без наличия диплома по профилю невозможно. Поэтому единственный выход для лиц, которые хотят работать на должности Big data аналитика — поступление в вуз.
Отдельной специализации по университетским программам нет, поэтому абитуриенты должны рассмотреть смежные направления, в рамках которых будут приобретены однотипные компетенции:
- Data Science. Максимально приближенная образовательная программа, в рамках которой подготавливают квалифицированных кадров для IT-сферы. Выпускники этого направления учатся обрабатывать большие объемы данных, строить математические модели, а также создавать эффективные бизнес-стратегии в том числе посредством нейронных сетей. Обучение по направлению подразумевает обучение в очном формате. По завершении учебы выпускникам дается диплом с присвоением квалификации бакалавра.
- Инструментальные методы и модели в цифровой экономике. Программа подготовки магистров, главная цель которой состоит в подготовке высококвалифицированных кадров, умеющих работать с большим массивом информации. В рамках обучения будущие магистры учатся решать самые замысловатые задачи, применяя навыки интеллектуальной аналитики, математические модели и существующие информационные технологии. Магистры могут пройти подготовку в очном, дистанционном или заочном формате. Длительность программы — 2 года.
- Математические, статистические и инструментальные методы в экономике. Еще одним направлением, по завершении которого можно работать по специальности Big data аналитик, является программа подготовки аспирантов «Математические, статистические и инструментальные методы в экономике». Стандарты программы направлены на то, чтобы подготовить специалистов-экономистов, которые будут иметь навыки сбора и анализа больших объемов данных. Кроме того, аналитики на основе полученной информации могут формировать репрезентативную выборку, делать многомерный анализ. Ну и, конечно же, эксперты в этой области знают, как правильно моделировать ситуации и прогнозировать их исход.
Представленные образовательные программы — надежный толчок в профессии. Проходя подготовку в высшем учебном заведении, можно получить набор фундаментальных знаний, без которых невозможно стать экспертом в области аналитики.
Востребованность и зарплата специалиста
Проблем с трудоустройством у data-аналитиков не будут. В экспертах в этой области заинтересованы консалтинговые, медицинские, финансовые, рекрутинговые компании. Не обойтись без специалистов этого звена банкам, логистическим центрам, мобильным операторам, правоохранительным органам. Вакантные должности data-аналитика открываются на базе нефтегазовых, энергетических компаний. Причем набирают сотрудников как на уровне регионов, так и в организации, базирующие в федеральных центрах.
Что касается вопроса уровня заработной платы, то доход в этой сфере будет стабильно высоким. Но размер выплат зависит от следующих факторов:
- в какой сфере ведения деятельности специализируется работник;
- какой опыт работы с большими объемами данных есть у аналитика;
- уровень образования, следовательно, профессиональных знаний, навыков и компетенций.
Минимальный уровень заработной платы на должности data аналитик составляет 60 тысяч рублей. Максимальные выплаты предлагают работодатели крупных городов, например, Москвы — аналитиков принимают на работу с заработной платой в 200 тысяч рублей.
Плюсы и минусы профессии
Данная специальность относится к разряду одних из самых высокооплачиваемых в стране. Но сопряжена работа по направлению с множеством сложностей и трудностей, поэтому перед тем как выбрать эту профессию для будущей карьеры, необходимо взвесить все плюсы и минусы.
Среди достоинств data-аналитики можно выделить:
- отсутствие перенасыщенности специалистов на рынке, что позволяет трудоустроиться на перспективное место каждому выпускнику вуза;
- спрос на предложение услуг аналитиков действительно высок;
- заработная плата в сравнении с другими профессиями находится на более высоком уровне;
- наличие квалификации открывает перспективы для трудоустройства в крупные компании, в том числе зарубежные транснациональные компании;
- возможен быстрый рост в карьере, а при необходимости смена профиля работы.
Если вести речь о недостатках, то они состоят в том, что работа не подразумевает большой активности. Весь рабочий день приходится сидеть за компьютером, что негативно сказывается на состоянии здоровья. Поджидает data-аналитиков и ненормированный график, психологический дискомфорт. Однако представленные минусы перекрываются указанными плюсами.
