Профессия Big Data Analyst (аналитик больших данных)
Big Data Analyst (аналитик больших данных) обрабатывает и интерпретирует массивы данных, ищет логические связи, помогает клиенту выявить факторы, представляющие интерес для бизнеса. Профессия подойдет тем, кто интересуются большими данными, информационными технологиями и анализом. Кстати, недавно центр профориентации ПрофГид разработал точный тест на профориентацию, который сам расскажет, какие профессии вам подходят, даст заключение о вашем типе личности и интеллекте.
- Краткое описание
- Особенности профессии
- Плюсы и минусы профессии
- Важные личные качества
- Обучение на Big Data Analyst
- Лучшие вузы для Big Data Analyst
- Курсы
- Курсы по базам данных
- Место работы
- Заработная плата
- Зарплата big data analyst (аналитика больших данных) на декабрь 2024
- Профессиональные знания
- Примеры компаний с вакансиями big data analyst (аналитика больших данных)
Краткое описание
Big Data Analyst работает с большими данными, его клиенты в основном представители бизнеса, но не только – технологии «биг дата» во многих странах на государственном уровне используются в здравоохранении, медицине, фармации. Обработка, анализ и интерпретация данных позволяют взглянуть на привычные вещи по-другому, выявить новые процессы, феномены и т. д. В идеале аналитики больших данных должны разбираться в той сфере, в которой ведут деятельность, но на практике это далеко не всегда так.
Аналитик данных не ограничен одной областью, в которой работает. Технически его обязанности не меняются, меняется бизнес-контекст, и найти узкопрофильных специалистов, например, для медицины, в реальности практически невозможно. Также сложно искать вакансии внутри одной индустрии. Аналитики спокойно лавируют между компаниями, вливаясь в специфику по ходу работы.
Однозначного определения больших данных пока еще нет, но чаще всего под Big Data подразумевают наборы неструктурированных и разнородных данных, существенно превосходящие традиционные реляционные (структурированные) базы данных по объему. Сведения совершенно разного формата в общий массив поступают из разнообразных источников (датчики, приложения, камеры видеонаблюдения, социальные сети и т. д.) и постоянно пополняются в режиме реального времени. Сбором и обработкой нужной для определенных целей информации занимается аналитик больший данных.
Особенности профессии
Анализ больших данных позволяет создавать новые продукты, искать точки роста для бизнеса или, если, например, речь о применении в медицине, – выявлять причины развития заболеваний. Big Data Analyst ежедневно обрабатывает колоссальное количество данных, стремясь извлечь из них информацию, которая играет важную роль для бизнеса (спрос, предложение, конкуренция, ценовая политика на рынке и т. д.). Кроме этого, аналитик больших данных может разрабатывать модели машинного обучения.
В целом Big Data Analyst выполняет следующие задачи:
- собирает необходимые данные и готовит их к анализу;
- проводит дескриптивный анализ, интерпретирует и визуализирует данные;
- создает гипотезы, которые помогут принять решения.
Во время работы аналитик больших данных выявляет логические связи, на базе которых создаются новые стратегии.
Для предоставления полезной информации и отчетов аналитик должен уметь:
- интерпретировать данные, анализировать результаты с помощью статистических методов;
- применять математическую или статистическую теорию и методы для сбора, систематизации, интерпретации и обобщения числовых данных;
- применять интеллектуальный анализ данных, их моделирование, обработку естественного языка и машинное обучение для извлечения и анализа информации из больших структурированных и неструктурированных наборов данных.
Big Data Analyst может выполнять часть обязанностей Data Scientist и Business Intelligence, но все зависит от требований работодателя.
Ключевая разница аналитика больших данных и просто аналитика – в стеке технологий, которые они используют. Например, если речь не о больших данных, то может быть достаточным использовать SQL в реляционных БД, Excel, Python и мощность оперативной памяти вашего собственного компьютера. В случае же работы с Big Data нужно:
- уметь работать с MPP-системами (базы данных с массово-параллельной архитектурой), такими как Arenadata DB, Greenplum, Vertica, Teradata и т. д.;
- понимать основные принципы работы и уметь оптимизировать запросы и работать с большими таблицами;
- уметь работать с распределенными файловыми системами (HDFS и S3) и соответственно уметь пользоваться инструментами для работы с ними (Spark, Hive, Impala, Hbase).
Плюсы и минусы профессии
Плюсы
- Профессия новая и стремительно набирает популярность.
- Большое количество клиентов заинтересовано в услугах Big Data Analyst.
- Специалисты по большим данным получают высокую заработную плату.
- Возможность получить работу мечты в крупной российской компании, например, «Яндекс» или Mail.ru Group, или деловое предложение от зарубежных корпораций, холдингов: аналитика Big Data – это дорогое удовольствие, позволить его себе могут только гиганты бизнеса или госструктуры.
- Возможен профессиональный рост и смена профиля деятельности.
Минусы
- Работа малоподвижная и однообразная.
- Часто ненормированый рабочий день.
- Постоянное психологическое напряжение.
- Нет вакансий в небольших городах, но этот недостаток компенсируется возможностью работать удаленно.
Важные личные качества
Big Data Analyst работает с огромными массивами информации, что накладывает отпечаток на его характер. Чтобы справляться с обязанностями, аналитику больших данных надо:
- быть дисциплинированным, усидчивым, терпеливым и методичным;
- уметь долго концентрировать внимание;
- быть способным работать в режиме многозадачности;
- обладать развитым техническим и аналитическим мышлением;
- уметь работать в команде.
Кроме того, аналитик больших данных должен быть достаточно прагматичным, уверенным в своих силах, ведь от его умения делать выводы на основании полученной информации во многом зависит успех бизнеса и принятие стратегически важных решений.
Обучение на Big Data Analyst
Аналитику больших данных нужна подготовка в вузах, без высшего образования устроиться на работу практически невозможно. Стоит обратить внимание на следующие направления подготовки:
- «Математика и компьютерные науки» (код: 02.03.01);
- «Прикладная информатика» (код: 09.03.03);
- «Информатика и вычислительная техника» (код: 09.03.01);
- «Программная инженерия» (код: 09.03.04);
- «Механика и математическое моделирование» (код 01.03.03);
- другие направления подготовки, связанные с ИТ, математикой и компьютерными науками, информатикой, вычислительной техникой, управлением в технических системах.
Пока ни один, даже самый крупный российский университет, не выдает дипломы, в которых записано, что выпускник может работать аналитиком больших данных. Но любая из программ, связанных с подготовкой программистов или ИТ-специалистов, станет хорошей базой для того, чтобы после окончания вуза (или параллельно с учебой) пройти курсы и получить профессию именно Big Data Analyst.
И обязательно надо уделить внимание изучению технического английского языка.
Лучшие вузы для Big Data Analyst
- РУДН.
- МГТУ им. Н. Э. Баумана.
- НГУ.
- ДВФУ.
- СПбПУ.
- УрФУ.
- УГАТУ.
- АлтГУ.
- ЮУрГУ (НИУ).
- ОмГУ им. Ф. М. Достоевского.
Курсы
GeekBrains
В онлайн-университете открыт факультет аналитики Big Data, который гарантирует выпускникам трудоустройство. Курс создан для начинающих аналитиков, также он заинтересует опытных IT-специалистов. В программу включено машинное обучение, Big Data, алгоритмы обработки и анализа данных, другие нужные в практической работе дисциплины. После окончания курса студенты сдают выпускной проект, при успешной защите получают документы о переподготовке.
Курсы по базам данных
Место работы
В Big Data Analyst заинтересованы консалтинговые, финансовые, медицинские, рекрутинговые, логистические и другие компании. Их услугами пользуются крупные мобильные операторы и интернет-компании масштаба «Яндекса» и Google, правоохранительные органы, представители сферы торговли, нефтегазовой и других отраслей. Вакансий в регионах много, поэтому проблем с поиском работы у аналитиков больших данных не будет.
Заработная плата
Уровень дохода Big Data Analyst стабильно высокий. На размер зарплаты влияют несколько факторов:
- уровень профессиональных знаний;
- регион и сфера ведения деятельности;
- опыт и наличие дополнительного образования.
Профессиональные знания
- Дескриптивный, пространственный, статистический анализ.
- Business Intelligence, SQL.
- Несколько языков программирования, в первую очередь Python.
- Технический английский язык.
- ETL, OLAP.
- Data Mining.
- Витрины и хранилища данных.
- Искусственные нейронные сети.
- Машинное обучение.