Сегодня мы расскажем, чем именно занимается аналитик Big Data , что он должен знать и уметь, а также где и как получить необходимые профессиональные компетенции.
Что делает аналитик данных
Как правило, Data Analyst работает с информационными массивами, самостоятельно выполняя при этом целый набор операций :
- сбор данных;
- подготовка данных к анализу (выборка, очистка, сортировка);
- поиск закономерностей в информационных наборах;
- визуализация данных для быстрого понимания имеющихся результатов и будущих тенденций;
- формулирование гипотез по улучшению конкретных бизнес-метрик за счет изменения других показателей.
Все эти задачи необходимы для достижения главной цели аналитика данных – извлечение из массивов информации сведений, ценных бизнесу для принятия оптимальных управленческих решений.
В некоторых компаниях в обязанности аналитика данных также входит их моделирование, т.е. разработка и тестирование моделей машинного обучения (Machine Learning ). Однако, в большинстве случаев, Machine Learning является областью ответственности исследователя или ученого по данным (Data Scientist). При более детальном разделении труда машинным обучением занимается отдельный специалист. О работе Data Scientist’а и его профессиональных компетенциях мы рассказываем здесь .
Также стоит отметить, что иногда Data Analyst занимается анализом бизнес-процессов и очень плотно работает с другими ИТ-специалистами при описании потоков и хранилищ корпоративной информации. Таким образом, в область ответственности аналитика данных также входят задачи Business Intelligence (BI) и оптимизации производственных процессов.