Что такое Big Data
Big Data ― огромные массивы разнообразных данных, с обработкой которых не может справиться простой компьютер. Наборы данных могут быть как структурированными, так и неструктурированными. К Big Data относятся:
- базы данных;
- соцсети;
- блоги;
- СМИ;
- статистические данные;
- архивы и т. д.
Большие данные используются в маркетинге, банковском деле, госструктурах, грузоперевозках, авиа- и автомобилестроении, медицине, науке, сельском хозяйстве и других областях, требующих обработки массивов информации.
Сотрудник, который занимается анализом этих больших данных (сборкой, обработкой), и есть аналитик Big Data. На основании его отчетов в компаниях принимают важные решения. Аналитики нужны во всех сферах экономики: от финансов до управленческих решений.
Анализ данных необходим:
- для обеспечения безопасности;
- диагностики и профилактики заболеваний;
- предсказания аварий и катастроф;
- предсказания поведения клиентов;
- оптимизации расходов производства;
- прогнозирования увольнения сотрудников.
- оценки вероятности ошибки;
- управления логистикой;
Сведения, извлекаемые специалистом из массивов информации, также могут использоваться в бизнесе. Грамотный анализ данных нужен компаниям из разных индустрий (сервиса, киберспорта, туризма, образования).
В предпринимательской сфере анализ Big Data нужен:
- для принятия оптимальных управленческих решений;
- оптимизации процессов (создание чат-ботов);
- построения прогнозов (предсказание поведения клиентов и покупательского спроса, оценки платежеспособности клиентов);
- создания моделей (модель прогнозирования выручки).
Именно поэтому сотрудники в области дата-аналитики очень востребованы на рынке.
Кому подойдет данная специальность
Профессия сопряжена с расчетами, анализом и статистикой. Поэтому для становления аналитиком пригодятся математические наклонности. Будущий профессионал должен быть знаком с различными вычислительными процессами, линейной алгеброй, а также с теорией вероятности.
В обязанности Big Data-специалиста также входят анализ, оптимизация и цифровизация бизнес-процессов и взаимодействие c IТ-специалистами. К другим навыкам, которыми должен обладать профессионал, относятся:
- сбор данных;
- сортировка информации для проведения аналитики;
- изучение целей и стратегии компании;
- вычисление закономерностей в наборах данных;
- ознакомление с типами данных и видами их сортировки;
- виртуализация данных для представления результатов анализа;
- формулировка прогнозов и предположений по оптимизации бизнес-процессов;
- разработка и тестирование моделей машинного обучения;
- анализ данных и решение поставленной задачи;
- визуализация результата для подтверждения/опровержения гипотезы и принятия решения.
Для работы с data-анализом желательно обладать определенными качествами. В процессе работы data-аналитику понадобятся:
- аналитический склад ума;
- абстрактное мышление;
- умение мыслить логически;
- умение видеть закономерности;
- усидчивость и терпеливость;
- внимательность к деталям;
- способность функционировать в режиме многозадачности;
- уверенность в себе и готовность принимать самостоятельные решения;
- коммуникабельность;
- рассудительность;
- наблюдательность;
- аккуратность;
- творческий подход;
- способность работать с большими объемами информации;
- желание учиться и развиваться.
Все это важно для качественной обработки больших объемов информации и разработки максимально точных прогнозов.
Критическое мышление — еще один soft skill, необходимый для аналитика. Профессионал должен четко видеть логические и причинно-следственные связи, замечать несоответствия, грамотно формулировать аргументы.
Аналитику данных также важно уметь грамотно налаживать взаимоотношения с коллегами и партнерами, решать проблемы и выходить из конфликтных ситуаций с наименьшими потерями.
Вступительные экзамены – что нужно сдавать
Чтобы стать аналитиком, необходимо получить высшее образование в сфере экономики, математики, финансов, IT-технологий или социологии. Набор предметов для сдачи будет зависеть от области, которую выбрал студент.
Для поступления на экономический факультет список предметов будет включать в себя русский язык, профильную математику и обществознание. Математический профиль будет отличаться лишь тем, что вместо результатов ЕГЭ по обществознанию абитуриент должен будет предоставить результаты ЕГЭ по физике или информатике. Если будущий студент решил поступать по направлению «социология», в качестве предмета по выбору подойдут обществознание или биология.
Так как будущий аналитик будет работать с профильными программами и терминалами Bloomberg, хорошим конкурентным преимуществом для поступления может послужить дополнительный экзамен по иностранному языку.
Внутренние испытания для поступления
Иногда для поступления в университет баллов ЕГЭ бывает недостаточно. В этом случае вузы могут проводить внутренние вступительные испытания. Это особенно характерно для учебных заведений с высоким рейтингом или вузов.
При этом формат вступительного экзамена выбирается вузом, в которые решил поступить абитуриент.
Вступительные испытания по выбранным предметам составляются на основе школьного курса дисциплины и по уровню сложности не превышают уровня заданий ЕГЭ. По итогам испытаний результаты суммируются с баллами, полученными на ЕГЭ.
Программа обучения
Работать аналитиком Big Data без профильного образования не получится. Однако в вузах нет специальности Big Data Analyst, поэтому в зависимости от специфики области, в которой собирается работать студент, он может выбрать одно из перечисленных направлений:
- «Математика и компьютерные науки»;
- «Математическое моделирование»;
- «Прикладные математика и физика»
- «Прикладная математика и информатика»;
- «Компьютерные технологии и интеллектуальный анализ данных»;
- «Программная инженерия»;
- «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект»;
- «Анализ данных и интеллектуальные системы».
Выучиться на профессию аналитика данных можно не только по направлениям, связанным с математикой и IT-технологиями. Доступны такие варианты, как:
- «Социология»;
- «Экономика»;
- «Бизнес-информатика».
Учеба по программе бакалавриата длится 4 года на очном отделении и 5 лет – на всех остальных.
Конечно, чтобы начать карьеру аналитика, можно для начала пройти специализированные курсы. Они длятся всего около 6 месяцев. На них расскажут об основах профессии. Однако все же стоит пройти полноценное обучение, так как это сильно изменит перспективы дальнейшего карьерного роста.
Чему можно научиться
В университете студенты изучат высшую математику, математический анализ, теорию вероятности и языки программирования.
Для получения профессии ученикам также придется научиться:
- работе с базами данных ― для этого студент должен овладеть языком SQL. Он позволяет создавать и менять базы данных, выбирать из них нужную информацию, сортировать и фильтровать ее;
- сбору данных и программированию ― с помощью программы API, а также путем овладения языками программирования для обработки и визуализации данных (Python, Java, MATLAB и т. д.);
- организации хранения и работы с данными ― с помощью распределенной экосистемы Hadoop, которая представляет собой набор разных утилит и библиотек для хранения и обработки данных;
- анализу данных ― с помощью понимания алгоритмов (линейной и логистической регрессии, градиентного спуска и градиентного бустинга, масштабирования признаков, построения дерева решений и случайного леса, классификации и кластеризации).
Помимо навыков работы с разными программными обеспечениями и языками программирования, ученику нужно получить знания о фундаментальных принципах работы бизнеса. Сюда входят: витрины данных, управление данными и прогнозирование, OLAP-кубы, умение составлять и интерпретировать отчеты.
Профессионал в области аналитики должен отлично ориентироваться в следующих предметах:
- микроэкономика;
- макроэкономика;
- международная экономика;
- бухгалтерский анализ;
- налоговый учет;
- эконометрика;
- макроэкономическое планирование и прогнозирование;
- социологические теории;
- маркетинг;
- социология управления и других.
Форма обучения
Форма обучения зависит от профиля, который выбрал студент.
Программы по направлениям «Математика и компьютерные науки», «Прикладная математика и информатика», а также любые другие, связанные с информационными технологиями и процессами, могут проводится в очной, заочной или дистанционной формах.
Некоторые экономические и социологические программы могут не иметь варианта удаленной учебы.
Также существует множество онлайн-курсов, на которых можно удаленно обучиться основам аналитики данных. Длительность таких онлайн программ варьирует от 2-3 месяцев до 2 лет.
Для тех, кто хочет пройти профпереподготовку специальных курсов не существует. Однако можно записаться на стандартные курсы. На них ученик получит полноценные навыки и практический опыт, необходимый для дальнейшей работы.
Где можно работать
Аналитики могут трудоустраиваться в интернет-компании, исследовательские отделы бизнес-корпораций, правоохранительные органы.
Среди профессионалов data-аналитики распространена работа в сфере финансов, поскольку именно эта область требует анализа и четких прогнозов, основанных на реальных данных и точной математике.
Финансовые и инвестиционные аналитики могут похвастаться достаточно высоким уровнем заработка. Ненамного меньше получают спортивные аналитики. Хотя в целом зарплата такого специалиста зависит от того, в какой организации он трудится и какими финансовыми потоками она оперирует.
Некоторые специалисты проводят исследования и занимаются оказанием разовых консультативных услуг (в рамках частных заказов).
Большим плюсом при устройстве на работу будет, если кандидат разбирается в какой-то области помимо аналитики.
Специализации аналитика данных
Помимо классических аналитиков, работающих в IT-отделении, есть и другие направления, в которых может работать сотрудник. Вот некоторые из них:
- продуктовый аналитик ―на основе метрик и анализа данных он выясняет проблемы, которые возникают у покупателей при использовании продукта, после этого дает советы по его улучшению;
- маркетинговый аналитик ― помогает бизнесу привлекать клиентов;
- гейм-аналитик ― развивает игровой продукт, увеличивает прибыльность компании.
Плюсы и минусы профессии
В число преимуществ работы с Big Data прежде всего входит востребованность на рынке. У выпускников не возникнет проблем с трудоустройством. Это связано с тем, что навыки и умения аналитиков позволяют им проводить маркетинговые исследования, без которых не обходится ни одно предприятие.
Во-вторых, работа аналитика разнообразна и заставляет сотрудника постоянно развиваться. Новая информация появляется ежеминутно, вынуждая эксперта проявлять креативность, а также осваивать новые технологии и методы исследования.
В-третьих, data-аналитики имеют гибкий график. Они могут работать как в штате компании, так и удаленно. Более того, аналитик может работать не только на организацию, но и на себя, занимаясь оказанием услуг на договорной основе.
Еще одна причина, которая мотивирует получить специальность, ― уровень дохода. Профессионалы данного профиля ценятся на рынке труда и получают высокие зарплаты независимо от сферы, в которой они работают.
Дополнительным полезным бонусом служат знакомства с влиятельными людьми и престиж. Не последнюю роль играют возможности для переквалификации (например, работа в разных областях экономики).
К недостаткам профессии аналитика можно отнести ненормированный график работы и длительное времяпровождение перед экраном компьютера. Работа требует постоянного умственного напряжения и высокого уровня ответственности.
Еще одним минусом профессии является длительное обучение. Большинство нанимателей хотят видеть у себя опытных сотрудников. Поэтому молодому сотруднику без стажа поначалу нужно будет приложить усилия, чтобы доказать свою профпригодность.
Аналитик Big Data — сложная профессия, на освоение которой требуется немало времени и сил. Однако специальность универсальна. Благодаря приобретению нескольких компетенций одновременно, умению собирать и анализировать информацию, а также навыкам работы в программах для статистической обработки данных аналитики могут реализоваться во многих отраслях.
