Data Mining Specialist – человек, занимающийся работой с данными – от поиска до составления предиктивной аналитической модели. Использует набор методов и инструментов, направленный на поиск «скрытых знаний». Профессия подходит тем, кого интересует математика и информатика (см. выбор профессии по интересу к школьным предметам).
Краткое описание
Специалист по интеллектуальной обработке данных обладает глубокими знаниями в сфере математической статистики, а также владеет одним (лучше несколькими) языками программирования. Он не просто обрабатывает большие объемы информации, но и занимается поиском связей и скрытых данных (знаний), а именно:
- данные, ранее не бывшие известными;
- знания, которые увидеть при обычном анализе невозможно;
- полезные и те, которые можно интерпретировать. Первые представляют практическую ценность для исследования/потребителя, вторые можно адаптировать для восприятия.
Профессия техническая, при решении поставленных задач специалист Data Mining использует методики машинного обучения и визуализации, а также деревья решений, генетические алгоритмы, нейронные сети, ассоциативные связи, кластерный анализ.Он хорошо разбирается в той области, с которой работает, правильно оценивая ее специфику, основные задачи.
Особенности профессии
Деятельность специалиста в сфере Data Mining позволяет повышать эффективность любых компаний, улучшать качество работы с клиентами, совершать научные открытия. Например, с помощью этой технологии производится анализ потребительской корзины, в результате чего повышаются как продажи, так прибыльность бизнеса. Также интеллектуальная обработка данных позволяет находить связи между взаимодействием лекарственных препаратов: побочные эффекты, аллергические реакции, одновременный прием лекарств и иные. Результаты деятельности Data Mining Specialist используются во всех отраслях нашей жизни: бизнес-процессы (сокращение рисков, аналитика), научные исследования, маркетинговые кампании, медицина, фармацевтика и т. д.
В обязанности специалиста по интеллектуальной обработке данных входит хранение и управление данными, анализ, формирования отчетов, разработка и внедрение методов машинного обучения, статистических моделей, а также создание презентаций, доступных для понимания неподготовленных людей. Это престижная и высокооплачиваемая профессия. К Data Mining Specialist выдвигаются серьезные требования, в частности безупречное знание иностранного языка, декларативного языка SQL, Python (чаще всего), ETL и другие.
Плюсы и минусы профессии
Плюсы
- Высокая востребованность Data Mining Specialist в узких профессиональных кругах.
- Широкая сфера деятельности.
- Достойные заработные платы, ведь в Москве гонорар специалиста Data Mining достигает 200000 руб.
- Профессия идеально подойдет для людей, имеющих тягу к точным и естественнонаучным дисциплинам.
- Достаточное количество программ подготовки в российских вузах.
- Перспективы развития, возможность получить работу в другой стране или компании мечта, отправиться на стажировку за границу.
Минусы
- Серьезная ответственность и требования, которые выдвигают работодатели.
- Необходимо постоянное обучение, иначе специалист достаточно быстро теряет свою профессиональную значимость.
- Без опыта работы очень сложно найти хорошую вакансию.
- Труд малоподвижный, поэтому страдает не только зрение, но и опорно-двигательный аппарат. Этот недостаток можно нивелировать с помощью регулярных прогулок и посещения спортзала, использования очков для работы за ПК.
Важные личные качества
Специалист по интеллектуальной обработке данных должен обладать большим количеством специфических черт характера, а именно:
- интеллектуальность,
- увлеченность,
- аналитические способности,
- скрупулезность,
- обязательность,
- контактность,
- инициативность.
Важна грамотная речь и коммуникативные навыки, ведь нередко специалисту Data Mining приходится общаться с руководителями, сотрудниками структурных подразделений компании, а также коллегами, бизнес-партнерами.
Обучение на Data Mining Specialist
Работодатели чаще всего ищут специалистов Data Mining, имеющих техническое, математическое или естественнонаучное образование. Хорошим решением станет выбор следующих специальностей:
- «Математика и компьютерные науки» (код: 02.04.01);
- «Прикладная математика и информатика» (код: 01.04.02), доступно 3 профиля подготовки;
- «Прикладная информатика» (код: 09.03.03);
- «Системный анализ и управление» (код: 27.03.03).
Профильный ЕГЭ – математика (именно профиль, а не база), дополнительные – химия, информатика, физика, иностранный язык. Полезные знания и навыки можно получить на профильных курсах, однако помните о том, что для успешного построения карьеры крайне необходимо высшее образование!
Лучшие вузы для специалиста по обработке интеллектуальных данных
- НИУ ВШЭ.
- МГТУ им. Н. Э. Баумана.
- РУДН.
- РЭУ им. Г. В. Плеханова.
- ДВФУ.
- МГУ им. М. В. Ломоносова.
- НИУ «МЭИ».
- СПбГУ.
- НГУ.
- ВятГУ.
Курсы
Онлайн-курсы Coursera
Во время обучения в режиме онлайн студенты осваивают азы Data Mining (специализация состоит из 6 курсов). Дистанционное обучение позволяет получать новую профессию в удобное время, что делает курс доступным для любого человека. Язык программы – английский, выпускники получают сертификаты!
Место работы
Data Mining Specialist может найти вакансию в компаниях, имеющих разные сферы деятельности: медицина, фармацевтика, IT, промышленность, экономика и финансы, продажи, маркетинг и иные. На рынке труда наблюдается дефицит специалистов Data Mining, поэтому проблемы с трудоустройством чаще всего отсутствуют. Наиболее специалисты по интеллектуальной обработке данных востребованы в крупных городах.
Заработная плата
Зарплата зависит от профиля деятельности компании, в которой специалист Data Mining работает. Также огромную роль в формировании гонорара играют индивидуальные профессиональные знания и личностные характеристики, опыт и вуз, в котором специалист получил образование.
Профессиональные знания
- Язык SQL, Python.
- Визуализация данных.
- Machine Learning, алгоритм CART.
- Технический анализ, модели представления знаний.
- ETL, IBM SPSS Modeler.