Большие данные — одна из передовых и быстроразвивающихся технологий современности. Именно поэтому все больше молодых и талантливых специалистов стремятся работать в этой сфере, но прежде чем начать изучать данную профессию необходимо осваивать базовые знания на курсах программирования. Разнообразие интересных инструментов и инновационных технологий, связанных с большими данными, вызывает ажиотаж как среди потенциальных кандидатов, так и среди компаний, пытающихся нанять перспективных специалистов.
Объем производимой обществом информации увеличивается с каждым днем, поэтому организации активно внедряют технологии, позволяющие максимально эффективно использовать эти данные. Дата-аналитики помогают компаниям повышать их производительность с помощью анализа необработанных данных и извлечения из них ценной информации.
Роль аналитика больших данных не ограничивается лишь работой с необработанными данными. Она также включает инженерные задачи, связанные с извлечением, преобразованием и загрузкой данных, работу с инструментами визуализации и алгоритмами машинного обучения.
Кто такой аналитик больших данных?
Это специалист, получающий информацию, относящуюся к конкретному объекту или теме, а затем анализирующий ее и предоставляющий результаты этого анализа в форме подробных отчетов. Аналитик данных обрабатывает большие объемы информации, чтобы помочь компаниям принимать более эффективные бизнес-решения.
Дата-аналитики востребованы во многих отраслях, так как повсеместное распространение технологий увеличивает поток производимой информации буквально во всех сферах человеческой деятельности. Эксперты в области больших данных часто вынуждены использовать знания, навыки и инновационные инструменты для обеспечения конкурентного анализа и определения актуальных тенденций в рамках конкретной отрасли.
Профессия дата-аналитика близка к обязанностям дата-инженера, но первый, как правило, не несет ответственность за разработку алгоритмов, используемых для сбора и обработки данных с помощью курса программирования Python. Аналитики не создают рабочие инструменты, а решают конкретные бизнес-задачи, используя уже существующие системы и наборы данных. Хотя стоит отметить, что обе профессии имеют общую цель: поиск эффективных способов использования имеющейся информации для решения актуальных проблем, затрагивающих интересы определенной отрасли/бизнеса.
Обязанности аналитика больших данных
В зависимости от уровня знаний и профессионального опыта дата-аналитик может:
— работать с представителями менеджмента, экспертами по данным и IT-командами для определения организационных целей;
— выполнять интеллектуальный анализ данных, полученных из первичных и вторичных источников;
— удалять ненужную информацию из больших объемов данных;
— делать выводы на основе анализа данных с помощью стандартных статистических методов и инструментов;
— выявлять корреляции, тенденции и закономерности в сложных наборах данных;
— определять новые перспективы для повышения эффективности бизнес-процессов;
— предоставлять руководству ясную визуализацию данных и краткие отчеты с наиболее важной информацией;
— проектировать и поддерживать реляционные системы и базы данных;
— оценивать проблемы, связанные с данными и ошибками в коде.
Какими навыками должен обладать аналитик больших данных, чтобы стать востребованным специалистом?
1. Мультипрограммирование
Изучение алгоритмов и структур данных является одним из важнейших «оружий» в арсенале профессионального дата-аналитика. Вам необходимы навыки программирования для проведения статистического и числового анализа с большими массивами данных. Дата-аналитик должен уметь писать и понимать код, а также уметь исправлять ошибки в нем.
Чтобы считаться экспертом в области анализа больших данных, необходимо знать такие статистические языки программирования, как Python, Java, R и C++. Другие распространенные языки кодирования, например, Scala, SQL и HIVE, также могут оказаться полезными для развития вашей карьеры. Чем больше вы знаете, тем выше шансы на достижение карьерного успеха.
2. Аналитические навыки
Количественные и аналитические показатели играют важную роль в области анализа больших данных. Чтобы эффективно работать с неструктурированными наборами данных, необходимы качественные знания в области статистики и математики. Многопараметрическое исчисление, теория вероятности, линейная алгебра, матрицы — это лишь минимальный набор математических знаний, которыми должен обладать дата-аналитик. Количественные методы анализа данных, включая индуктивную и описательную статистику, помогают аналитикам обобщать имеющуюся информацию, находить в ней закономерности, делать прогнозы и многое другое.
3. Визуализация данных
Визуализация — один из наиболее простых и эффективных способов понимания той или иной концепции. Аналитики работают с большими объемами данных, как структурированных, так и неструктурированных. Понять такой поток информации довольно сложно, поэтому они используют визуализацию для более наглядного представления аналитических отчетов. Сегодня разработано множество инструментов визуализации данных, например, таких как Data Wrapper, Tableau и Plotly. Эти и другие подобные программы помогают представлять результаты анализа больших данных простыми и понятными способами.
4. Обработка и интерпретация данных
В любой организации объем накапливаемых данных увеличивается с каждым днем. Для того чтобы эффективно их обрабатывать и извлекать из них максимальную для компании пользу, необходим квалифицированный аналитик больших данных. Обработка и интерпретация данных — это не самая легкая работа. Грамотный анализ больших наборов данных и придание смысла неструктурированной информации — процесс, являющийся важной частью любого проекта и занимающий много времени. Именно поэтому сегодня на рынке труда так востребованы хорошие дата-аналитики.
5. Знание различных технологий и фреймворков
Знание программирования, как говорилось выше, — один из важнейших навыков в сфере анализа больших данных. Однако технологии не ограничиваются только языками кодирования. Например, фреймворки, такие как Apache Spark, Apache Hadoop и другие, являются полезным инструментом при потоковой передаче данных. Компоненты Apache Hadoop (MapReduce, HDFS, HIVE, Pig) сегодня пользуются большим спросом. Чтобы принимать максимально эффективные решения при анализе больших данных, необходимо знать эти технологии, а также постоянно следить за новыми тенденциями и инновационными проектами, потенциально способными принести пользу бизнесу.
6. Навыки решения проблем
Кроме технических и статистических знаний, хороший дата-аналитик должен разбираться в различных бизнес-процессах. Чтобы анализ данных был эффективным, необходимо понимать важные аспекты бизнеса и цели, определенные компанией. Знание того, как функционирует любая организация, помогает аналитику эффективно взаимодействовать со всеми сторонами, заинтересованными в успешном развитии конкретного бизнеса.
Если вы хотите, чтобы в будущем и ваш ребёнок освоил технологичные профессии будущего, мы приглашаем вас записаться в школу программирования для детей в Набережных Челнах на пробный урок.
Чтобы стать аналитиком больших данных, нужно владеть целым набором профессиональных навыков.
Только регулярная практика и активное использование полученных знаний могут помочь вам добиться успеха в выбранной сфере деятельности. Чем больше вы практикуетесь и усерднее работаете над развитием перечисленных выше навыков, тем больше ценного опыта приобретаете в области больших данных.
