Профессия аналитика данных не очень понятна даже программистам, не говоря уже об обычных людях. Если вы тоже думаете, что Big Data Analitics – это нечто среднее между IT и черной магией, то этот материал от онлайн-университета GeekBrains – для вас. А если вы рассматриваете варианты, где освоить эту профессию, обратите внимание – мы не только учим, но и гарантированно трудоустраиваем. Если хотите не просто повесить на стену диплом, но и зарабатывать своими знаниями – тогда точно к нам на Факультет аналитики Big Data!
«Big Data Analitics – Who Is It?»
В последние годы концепция больших данных, Big Data, произвела фурор. Их не просто собирать, искать, трудно понять, но сложнее всего – анализировать и строить на их основе бизнес-рекомендации. Это то, что делает аналитик по большим данным.
Аналитик больших данных – специалист по извлечению смысла из больших объемов, часто кажущихся хаотичными. Это тот, кто может понять данные, «выливающиеся» из различных каналов и систем, а затем объединить их в смысловые цепочки с глобальным для всего человечества смыслом.
Чем на самом деле занимается аналитик по большим данным?
Big Data Analitics работает с большими наборами данных. Анализировать можно буквально все вокруг. Начиная с трафика в густонаселенном городе, количества отходов, производимых на заводе, или поведение клиентов, использующих конкретное приложение, до количества использованных коктейльных соломинок в сети ресторанов McDonalds после рекламы в защиту окружающей среды от пластика. Таких примеров бесконечное количество, потому что можно посчитать и измерить практически все.
Проблема в том, что даже самый опытный «обычный» аналитик не может обработать слишком большой объем данных. А аналитик Big Data – может😊. Его основные инструменты – искусственный интеллект и машинное обучение.
Функцию обработки данных берут на себя специализированные инструменты, которые учатся по мере поступления все большего количества данных. Но как это работает? Аналитик не может включить компьютер, запустить инструменты сортировки и анализа данных, сварить себе кофе и вернуться через несколько часов, чтобы оформить отчет в формате pdf.
Преподаватели практики образовательной экосистемы GeekBrains говорят, что 80% рабочего времени аналитика больших данных полагается на использование инструментов обработки данных, а 20% - на создание понятных отчетов для руководителя или заказчика. Создать их несложно, все дело в том, чтобы представить результаты своих действий в понятной, прозрачной и полезной форме.
Деятельность аналитика больших данных - это не только числа и таблицы. В первую очередь это рекомендации относительно будущих направлений деятельности по разработке продуктов, услуг и решений. И они создаются для людей.
Зачем нужны Big Data Analitics, если есть математики и работники статотделов?
Каждый день поисковая система Google обрабатывает более 24 петабайт данных, ежеминутно заливается более 100 часов видео на YouTube, а на Facebook каждый час загружается около 10 миллионов фотографий. Сегодня мы производим непомерные объемы информации, в которой становится все труднее ориентироваться, поэтому аналитика становится естественной опорой их работы для многих компаний.
Профессия аналитика больших данных приобретает все большее значение практически с каждой минутой, когда в мире становится больше данных, которые требуют правильного управления.
Ошибочно было бы считать, что большие данные связаны только с цифровым следом, то есть с информацией, которую каждый из нас оставляет в интернете. На самом деле это объемы информации, которые находятся в распоряжении банков, страховых компаний, здравоохранения и магазинов.
Что по деньгам?
По данным из официальных источников, начинающий аналитик данных в США зарабатывает 50-75 тысяч долларов в год. На Старом континенте дела обстоят так: в Германии junior-аналитик по большим данным зарабатывает в среднем около 6 тысяч долларов в месяц. В Польше – 5 тысяч долларов ежемесячно. В России такого Эльдорадо нет, но зарплата более чем приличная. По данным открытых ресурсов hh.ru и SuperJob – 80000 рублей в месяц без опыта и от 150 000 рублей с опытом от 1 года. Хотите не «российскую», а «американскую» зарплату? Нет проблем! Параллельно с обучением на Факультете аналитики Big Data вы можете прокачать английский для программистов на наших мини-курсах. И спектр доступных вакансий увеличится вместе с потенциально возможной зарплатой. Ведь удаленная работе сегодня не редкость, а привычная всем норма.
Кто может стать аналитиком больших данных?
Специалист по данным должен иметь хорошие технические навыки в таких областях, как параллельная обработка, реляционные и нереляционные базы данных, умение очищать данные, работать со статистическими алгоритмами и инструментами машинного обучения. Помимо этих компетенций, как и в случае с другими аналитическими профессиями, все более важными становятся коммуникативные навыки, полезные для общения в команде и с заказчиками проектов. Аналитик Big Data должен уметь четко представлять выводы анализа и четко отвечать на поставленные вопросы, иначе его работа будет бесполезной.
Учиться этому всему в одиночку невозможно, да и не за чем, если есть отличное предложение от образовательной экосистемы GeekBrains. Здесь вы будете учить:
- Основы языка Python
- Linux. Рабочая станция
- Основы реляционных баз данных. MySQL
- Библиотеки Python для Data Science: NumPy, Matplotlib, Scikit-learn
- Методы сбора и обработки данных из сети Интернет
- Базы данных для аналитиков
- Big Data. Введение в экосистему Hadoop
- Теорию вероятностей и математическую статистику
- Алгоритмы анализа данных
Очевидно, что программа насыщенная и предусматривает прокачку по всем навыкам, которые вам могут понадобиться в будущей работе. Обучение длится 18 месяцев, и уже через полтора года мы гарантированно трудоустроим каждого студента, кто демонстрировал желание учиться и выполнял практические кейсы.
Интересно? Тогда не будем занимать ваше время чтением, а предлагаем пообщаться прямо сейчас. Звоните, узнавайте детали, записывайтесь на ближайший старт обучения на Факультет аналитики Big Data. Ждем!