Интернет помнит всЕ!
Да что там мемы! Каждое действие, которое мы предпринимаем, пользуясь компьютером или смартфоном, не проходит бесследно. Каждый наш клик на браузер и выход в интернет, переписки в мессенджерах, переход с одного сайта на другой, наши прогулки с включенной геолокацией – это данные, которые мы генерируем.
И это еще мы не говорим об умных устройствах. Например, робот-пылесос, который успешно справился с уборкой, тоже генерирует данные, передавая их на телефон владельца: «Все чисто, я молодец!».
Оборудование на фабриках и заводах тоже оснащено датчиками, которые аккумулируют любые нужные владельцам данные.
Только представьте объем информации, которое производит человечество каждый день. А сколько наберется через год?
Чтобы справиться с этим потоком информации и нужны Big data – технологии, которые относятся к сбору данных и их структурированию.
«Меньше знаешь – крепче спишь»? Точно не про Big Data! Принцип этой технологии таков: чем больше вы знаете о предмете или явлении, тем точнее можете предсказать, что будет в будущем.
Большие данные содержат важную информацию, которая бывает очень полезна для принятия грамотных бизнес-решений или для других целей. Они позволяют сделать жизнь человечества комфортнее. Например, благодаря сбору данных в сфере медицины у нас более эффективные лекарства.
Специалисты по большим данным одной известной стриминговой платформы с помощью аналитики вычислили, как сделать свой будущий сериал суперпопулярным! Они заметили, что всем зрителям оригинального сериала, который платформа планировала переснять, нравились фильмы с определенными сюжетами, режиссером и актерами. Видеосервис сразу заключил контракт с этими знаменитостями, даже не снимая пилотную версию. Реальность подтверждает расчеты аналитиков: рейтинг сериала на «Кинопоиске» составил 8,3 балла!
Чем конкретно занимаются специалисты по Big Data?
DATA ENGINEERData Engineers разрабатывают такие системы обработки данных, которые могут хранить всю информацию человечества. Такие профессионалы знают все современные технологии в области обработки данных: MapReduce, Hadoop, Spark, Aerospike, Redis, Storm и другие.
DATA MANAGERData Managers обеспечивают и контролируют безопасный и эффективный сбор, хранение и использование данных.
Их навыки управления проектами – на гениальном уровне, и, конечно же, они отлично владеют всей терминологией. Им зачастую необходимо выполнять роль переводчика с языка бизнеса на язык технологий, чтобы грамотно ставить задачи для технических специалистов.
DATA SCIENTISTCпециалисты Data Scientist занимаются сбором, обработкой и анализом данных. После получения задачи от Data Manager специалисты Data Science находят закономерности в огромных объемах информации.
Где этому научиться?
При поступлении после 9-го класса подойдет, например, программа «Информационные системы и программирование» или «Информатика и вычислительная техника». После окончания колледжа можно пройти курсы именно по аналитике Big Data и стать отличным профессионалом.
Кстати, если ты обучаешься в колледже, то пройти курсы можно уже сейчас – за счет государства. Для этого нужно выбрать подходящий курс сайте госуслуг. Студентам предоставляется скидка в 50%!
Кстати, аналитик больших данных – не единственная цифровая профессия, по которой можно пройти курсы во время обучения в колледже. Изучи сайт внимательнее! Уверены, что ты сможешь найти курс по душе и стать лучшим профи больших данных!
Благодаря работе этих профессионалов в интернете нам предлагают именно тот продукт, который нужен сейчас, а сайты компаний становятся более удобными. Да, за контекстную рекламу нам стоит благодарить именно аналитиков данных!
Аналитики больших данных помогают бизнесу развиваться. Они способны определить слабые места компании. Для этого такие специалисты собирают информацию, находят в ней закономерности, которые невозможно обнаружить без такой технологии, а затем визуализируют полученные выводы в виде, понятном владельцам компаний. Аналитики больших данных предлагают конкретные решения, которые сделают бизнес лучше.
На основе данных, которые предоставляет такой специалист, принимают решения и небольшие фирмы, и крупные компании-гиганты.
Минимальные харды
Аналитик больших данных – крайне востребованная профессия, поэтому у таких специалистов редко возникают проблемы с трудоустройством. Вот скиллы, которые точно должны быть у начинающего аналитика:
Знание языков программирования. Это базис для будущего специалиста по большим данным. Для старта карьеры хватит одного языка (самые популярные – Python или R), а дальше все зависит только от тебя!
Навыки работы в виртуальных таблицах. Да-да, именно так. Можешь начинать смотреть обучающие видео об Excel прямо сейчас. Мы не шутим! Таблицы незаменимы в работе с данными, обязательно обрати на них внимание.
Умение писать SQL-запросы. Чтобы узнать, сколько стоит мороженое, покупатель спрашивает стоимость у продавца.
Это совсем легко. Но нельзя же спросить у продавца точное число вишневых сорбетов, проданных после 18:00 во всех кафе-мороженых города. Такие вопросы задают базе данных, в которой содержится эта информация: названия кафе, ассортимент, цены, и т.д. К базе данных нельзя просто подойти и спросить: необходимо составить SQL-запрос. База данных его получает, обрабатывает и выдает ответ.
Навыки работы с инструментами для создания отчетов с графикой Tableau, Power BI, Qlik или Oracle. Это 4 самых известных помощника для визуализации данных. Ведь владельцу легче воспринимать сложную информацию, если она представлена в красочных схемах.
- Знание бизнес-процессов. Чтобы наладить бизнес и повысить его эффективность, в нем необходимо разбираться. Например, именно аналитики Big Data помогают производителям понять, на какие товары осуществляется возврат.
А НУЖНЫ ЛИ СОФТЫ?
А НУЖНЫ ЛИ СОФТЫ?
Конечно же нужны! Таким профессионалам пригодятся:
Желание вникать в корни проблем. Если вы любите разбираться не с симптомами, а с причинами, погружаетесь в события, то работать будет гораздо интереснее!
Креативность. Необычные и порой странные предложения часто находят подтверждение и помогают компаниям заработать миллионы.
Смелость. Для реализации амбициозных и решительных идей нужна смелость. Поэтому это качество мы вынесли сюда.
Коммуникабельность. Да, это кажется ужасно банальным скиллом, но умение доходчиво объяснять, убеждать и задавать корректные вопросы – это неоценимые качества в работе аналитика больших данных. Это нарабатывается с опытом.
И это еще не все гибкие навыки! Кстати, ты можешь узнать уровень развития своих софт-скиллов, если пройдешь тест на официальном сайте Всероссийской профориентационной программы «Лифт в будущее». Скорее переходи по ссылке.
У наших друзей «Лифт в будущее» еще очень много интересного.
На сайтах по поиску работы зарплата достигает 500 тысяч рублей. И это не предел. Неплохая мотивация, что скажешь?
