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).

Читайте также:

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

  1. Высокая востребованность Data Mining Specialist в узких профессиональных кругах.
  2. Широкая сфера деятельности.
  3. Достойные заработные платы, ведь в Москве гонорар специалиста Data Mining достигает 200000 руб.
  4. Профессия идеально подойдет для людей, имеющих тягу к точным и естественнонаучным дисциплинам.
  5. Достаточное количество программ подготовки в российских вузах.
  6. Перспективы развития, возможность получить работу в другой стране или компании мечта, отправиться на стажировку за границу.

Минусы

  1. Серьезная ответственность и требования, которые выдвигают работодатели.
  2. Необходимо постоянное обучение, иначе специалист достаточно быстро теряет свою профессиональную значимость.
  3. Без опыта работы очень сложно найти хорошую вакансию.
  4. 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

  1. НИУ ВШЭ.
  2. МГТУ им. Н. Э. Баумана.
  3. РУДН.
  4. РЭУ им. Г. В. Плеханова.
  5. ДВФУ.
  6. МГУ им. М. В. Ломоносова.
  7. НИУ «МЭИ».
  8. СПбГУ.
  9. НГУ.
  10. 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.

Зарплата на 13.06.2019

Россия 75000—50000 ₽
Москва 60000—200000 ₽

Профессиональные знания

  1. Язык SQL, Python.
  2. Визуализация данных.
  3. Machine Learning, алгоритм CART.
  4. Технический анализ, модели представления знаний.
  5. ETL, IBM SPSS Modeler.
Читайте также: