Аналитик данных (Big Data Analyst) – описание профессии и где учиться

Количество информации в современном мире настолько велико, что извлечь из нее пользу могут лишь профессионалы. С каждым днем их труд ценится все больше. Узнайте, как стать аналитиком данных, где пройти обучение и в какой сфере применить знания.

А здесь смотрите программы обучения по аналитике данных.

 

«Кто владеет информацией, тот владеет миром». Натан Ротшильд

• Кто это и чем занимается
• Где получить образование
• Чему вы научитесь
• Уровень зарплат и востребованность
• Плюсы и минусы профессии
• Кому подойдет / Личные качества
• 5 интересных фактов о Big Data

 

Кто такой Аналитик данных (Big Data Analyst) и чем он занимается?

Big Data Analyst работает с большими объемами данных: обрабатывает, анализирует и интерпретирует. Его труд востребован среди представителей бизнеса, а результаты работы позволяют выявлять новые феномены и процессы, смотреть на привычные вещи с иного угла зрения. Главной компетенцией аналитика данных является умение находить логические связи в информационных массивах, а также разрабатывать новые продукты, решения различных задач или стратегии, находить точки роста для бизнеса.

Обязанности Big Data Analyst

Работая с массивами информации, аналитик данных ежедневно выполняет следующие действия:

• собирает данные
• готовит их к анализу, выполняя выборку, очистку и сортировку
• ищет закономерности в информационных массивах
• интерпретирует и визуализирует данные, чтобы быстрее оценить полученный результат, выявить тенденции
• формулирует гипотезы, которые поспособствуют улучшению показателей

Перечисленные операции помогают специалисту решить главную задачу – извлечь из информационного массива именно те сведения, которые будут полезны бизнесу, помогут принять оптимальные решения.

Некоторые компании предъявляют к деятельности Big Data Analyst дополнительные требования. Специалисты анализируют бизнес-процессы, им приходится тесно взаимодействовать с прочими представителями IT-сферы, работать с корпоративными хранилищами данных, решать задачи Business Intelligence, оптимизировать производственные процессы.

В каких отраслях трудятся специалисты

Big Data Analyst востребованы в бизнесе и финансовой отрасли, медицине и других сферах деятельности. При этом специалисты должны хорошо разбираться в том направлении, в котором они работают. Так, труд аналитика в области финансов окажется неэффективным на фармацевтическом производстве.

Какие компании наиболее всего нуждаются в аналитиках данных? К их числу относятся:

• интернет-гиганты, такие как Yandex или Google, которые стремятся отвечать потребностям пользователей и в этом плане опережать своих конкурентов
• медицинские структуры
• банковские организации
• транспортные компании и службы доставки
• операторы сотовой связи
• прочие клиентоориентированные компании

 

Где получить образование

Выбирайте программы обучения, сравните условия нескольких учебных центров.

Освоить профессию аналитика данных – сложная задача. Добиться этой цели помогут опыт работы со статистическими данными, а также терпение и упорство. Сделать первые шаги на профессиональном поприще позволят обучающие программы.

 

Чему вы научитесь / Что должен знать и уметь специалист

 

Чтобы успешно добиваться поставленных целей, аналитику необходимо владеть знаниями и навыками сразу в нескольких направлениях:

• в математике, в том числе в дискретной математике, теории вероятностей и статистике
• в системном анализе
• в методах анализа бизнес-процессов
• в управлении качеством
• в информационных технологиях

Но и этого перечня часто бывает недостаточно, чтобы аналитик данных мог назвать себя настоящим профессионалом своего дела. Ему требуется владеть прикладными знаниями в том направлении, в котором он работает. Например, сотрудник банковской организации должен разбираться в бухгалтерском учете.

Обучающие курсы позволяют будущему аналитику данных освоить:

• основы языка Python и его базовые библиотеки
• язык SQL
• методы сбора и обработки данных
• инструмент Hadoop
• алгоритмы анализа данных
• прикладное машинное обучение
• фреймворк Apache Spark
• потоковую обработку данных
• анализ данных в Power BI

 

Уровень зарплат и востребованность

О ценности специалистов сам за себя говорит тот факт, что Россия входит в число самых крупных рынков решений по аналитике Big Data. Объемы рынка в Восточной и Центральной Европе к 2022 году прогнозируются на уровне 5,5 миллиарда долларов.

По данным сайта hh.ru на июль 2021 г. в России требуется более 12900 специалистов.

Уровень дохода / количество вакансий:

от 75000 руб. – 2539 вакансий
от 140000 руб. – 1280 вакансий
от 205000 руб. – 534 вакансий

На изображении ниже смотрите примеры вакансий на сайте hh.ru:

 

Плюсы и минусы профессии

Профессия требует и аналитического склада ума, и умения находить нестандартные решения и даже творческий подход для достижения целей. К каким еще особенностям стоит быть готовым новичку?

Преимущества

• востребованность
• высокий уровень оплаты труда
• возможность работать в крупных компаниях, например, в интернет-гигантах
• трудоустройство за рубежом

Недостатки

• сидячая работа
• необходимость получать прикладные знания и навыки в зависимости от сферы деятельности компании

 

Кому подойдет / Личные качества

Стать профессиональным аналитиком данных – значит иметь или воспитать в себе следующие личностные качества:

• внимательность
• нестандартное мышление
• ответственность
• усидчивость
• обучаемость, желание развивать и получать новые знания

 

5 интересных фактов о Big Data

1. За последние 2 года сгенерировано больше данных, чем за всю историю человечества.

2. Пользователи Facebook каждую минуту отправляют около 30 миллионов сообщений.

3. Для среднестатистической компании увеличение в доступности данных на 10% приведёт к росту чистой прибыли на 65 миллионов долларов.

4. За 5 лет в мире появится 50 миллиардов «умных» аппаратов, которые будут собирать, анализировать и передавать данные.

5. Люди используют менее 0.5% всех возможных данных. Представьте, каков потенциал развития в данном направлении!

 

Выбирайте курсы аналитика данных.

 

Читайте также:

• Востребованные IT-профессии