Аналитик big data

Что такое Data Fabric

Аналитическое агентство Gartner внесла фабрики данных в ТОП-10 главных трендов 2020 года в области Data Analytics. При этом под фабрикой данных компания подразумевает целую экосистему, которая объединяет повторно используемые сервисы производства данных, конвейеры передачи и обработки информации (data pipelines), а также API-интерфейсы и другие подходов к интеграции данных между различными системами и хранилищами информации для организации беспроблемного доступа и обмен данными в распределенной среде .

Отметим различия терминов Data Fabric и Data Factory. Data Factory или фабрика данных от Microsoft Azure — это полностью управляемая облачная ETL-служба с интеграцией данных, которая автоматизирует их перемещение и преобразование, собирая необработанную информацию и трансформируя ее в готовые к использованию сведения с помощью специальных сервисов .

В свою очередь, согласно Gartner, Data Fabric – это единая и согласованная архитектура управления данными, которая обеспечивает беспрепятственный доступ к данным и их обработку .

Отличительная характеристика современных фабрик данных – это активное применение технологий Big Data и искусственного интеллекта (ИИ), в частности, машинного обучения (Machine Learning) для построения и оптимизации алгоритмов управления и практического использования данных. Таким образом, здесь и далее под Data Fabric мы будем понимать именно технологическую экосистему для эффективного использования корпоративной информации, а не конкретную облачную платформу от Microsoft Azure и не офисный «завод» по ручной разметке данных для ИИ, которые сегодня массово появляются в Китае .

Какие навыки важны для Big Data аналитиков

Специалист такого уровня занимается изучением огромных информационных потоков. Они могут быть частично структурированными и неструктурированными. К примеру, в банковской сфере это перечень транзакций, в сегменте операторов мобильной связи — трафик и звонки, в розничной торговле — потоки клиентов и покупки.  Аналитик должен выявлять связь между разными факторами сырых данных и разрабатывать новые подходы и варианты решений в разных областях — от сельского хозяйства до медицины.

Специальные умения

Для решения таких задач аналитик данных должен обладать рядом навыков:

• уметь оперативно вникать в проблемы анализируемой сферы и отслеживать важные аспекты, влияющие на ее деятельность (это могут быть такие отрасли, как нефтегазовая, медицинская, ритейл и т.п.);
• уметь получать данные из многих источников, конвертировать и систематизировать их в аналитические базы;
• владеть методиками статистического анализа информации;
• создавать математические модели;
• владеть языком структурированного запроса — SQL;
• знать английский на уровне, необходимом для свободного понимания технических документов;
• пользоваться фреймворков для обработки больших данных, например Spark, а для этого понадобится знание Scala и Java;
• знать основы Python и Bash;
• свободно работать с Hadoop;
• знать основы Data Governance;
• владеть основными видами цифровой трансформации;
• применять технологии больших данных в различных сферах (USE-CASES).

Аналитику больших данных пригодятся и дополнительные знания, и практика в сфере конкретной области, с которой он работает. К примеру, для анализа данных в банковской сфере знание бухучета только поможет, а при аналитике ритейла – пригодятся знания методов маркетинга. Особенности работы в Big Data добавляют к основным компетенциям аналитика и умение работать с Data Lakes (озера данных).

Что должен знать и уметь аналитик данных

Такой специалист формулирует гипотезы, проводит статистические тесты на существующих данных для решения текущих вопросов, на которые нет ответа.

Минимальный набор скиллов начинающего аналитика:

1. Работать в Google-таблицах, группировать, фильтровать данные — на ходу, без перекладывания из таблички в табличку.
2. Уметь писать SQL-запросы.
3. Изучить минимум один язык программирования: Python или R.
4. Делать выводы и представлять результаты в виде интерактивных дашбордов (Tableau, Power BI).
5. Разбираться в бизнес-процессах и понимать ключевые метрики анализа эффективности.

Инструменты, которые используют аналитики

Основные навыки аналитика данных:

• Сбор и анализ требований заказчиков к отчетности.
• Получение данных с помощью языка запросов SQL.
• Применение в работе ключевых математических методов и основ статистики.
• Очистка и трансформация данных с помощью Python.
• Прогнозирование событий на основе данных.
• Анализ результатов кампаний, исследований и тестирования продуктовых гипотез.
• Способность создавать аналитические решения и представлять их бизнесу

А еще хорошие аналитики данных умеют работать с Big Data, проверять гипотезы с помощью подходов А/Б-тестирования и быть настоящими исследователями. 

Большинство работодателей просят посчитать определенные метрики, например, какие товары чаще всего возвращают покупатели. Иногда нужно рассчитать инвестиционный потенциал и скорректировать бизнес-модель.

Технология Big data

Огромные объёмы данных обрабатываются для того, чтобы человек мог получить конкретные и нужные ему результаты для их дальнейшего эффективного применения.

Фактически, Big data — это решение проблем и альтернатива традиционным системам управления данными.

Техники и методы анализа, применимые к Big data по McKinsey:

• Data Mining;
• Краудсорсинг;
• Смешение и интеграция данных;
• Машинное обучение;
• Искусственные нейронные сети;
• Распознавание образов;
• Прогнозная аналитика;
• Имитационное моделирование;
• Пространственный анализ;
• Статистический анализ;
• Визуализация аналитических данных.

Горизонтальная масштабируемость, которая обеспечивает обработку данных — базовый принцип обработки больших данных. Данные распределены на вычислительные узлы, а обработка происходит без деградации производительности. McKinsey включил в контекст применимости также реляционные системы управления и Business Intelligence.

Проблемы Big Data

Самой большой проблемой больших данных являются затраты на их обработку. Сюда можно включить как дорогостоящее оборудование, так и расходы на заработную плату квалифицированным специалистам, способным обслуживать огромные массивы информации. Очевидно, что оборудование придется регулярно обновлять, чтобы оно не теряло минимальной работоспособности при увеличении объема данных.

Вторая проблема опять же связана с большим количеством информации, которую необходимо обрабатывать. Если, например, исследование дает не 2-3, а многочисленное количество результатов, очень сложно остаться объективным и выделить из общего потока данных только те, которые окажут реальное влияние на состояние какого-либо явления.

Проблема конфиденциальности Big Data. В связи с тем, что большинство сервисов по обслуживанию клиентов переходят на онлайн-использование данных, очень легко стать очередной мишенью для киберпреступников. Даже простое хранение личной информации без совершения каких-либо интернет-транзакций может быть чревато нежелательными для клиентов облачных хранилищ последствиями.

Проблема потери информации

Меры предосторожности требуют не ограничиваться простым однократным резервированием данных, а делать хотя бы 2-3 резервных копии хранилища. Однако с увеличением объема растут сложности с резервированием – и IT-специалисты пытаются найти оптимальное решение данной проблемы

Applications of Data Analytics

• The main challenge for hospitals is to treat as many patients as they efficiently can, while also providing a high. Instrument and machine data are increasingly being used to track and optimize patient flow, treatment, and equipment used in hospitals. It is estimated that there will be a one percent efficiency gain that could yield more than $63 billion in global healthcare savings by leveraging software from data analytics companies.

• Data analytics can optimize the buying experience through mobile/weblog and social media data analysis. Travel websites can gain insights into the customer’s preferences. Products can be upsold by correlating current sales to the subsequent browsing increase in browse-to-buy conversions via customized packages and offers. Data analytics that is based on social media data can also deliver personalized travel recommendations. 

• Data analytics helps in collecting data to optimize and spend within and across games. Gaming companies are also able to learn more about what their users like and dislike.

• Most firms are using data analytics for energy management, including smart-grid management, energy optimization, energy distribution, and building automation in utility companies. The application here is centered on the controlling and monitoring of network devices and dispatch crews, as well as managing service outages. Utilities have the ability to integrate millions of data points in the network performance and gives engineers the opportunity to use the analytics to monitor the network.

Чем конкретно занимается аналитик данных

Основной обязанностью аналитика данных считается извлечение из Big data (больших массивов информации) сведений, которые являются наиболее значимыми для принятия лучших решений в плане эффективного управления бизнесом. В большинстве случаев аналитик big data самостоятельно обрабатывает информационные массивы. Для этого ему приходится выполнять ряд необходимых операций:

• собирать данные;
• готовить сведения к анализу (делать выборку, чистить и сортировать);
• находить закономерности в наборах информации;
• визуализировать данные для скорости восприятия и понимания готовых результатов и будущих направлений развития;
• формулировать предположения относительно повышения эффективности отдельных бизнес-метрик путем изменения других параметров.

Applications of Big Data

1. Customer analytics
2. Compliance analytics
3. Fraud analytics
4. Operational analytics

• Gaining new subscribers, retaining customers, and expanding within current subscriber bases are top priorities for telecommunication service providers. The solutions to these challenges lie in the ability to combine and analyze the masses of customer-generated data and machine-generated data that is being created every day.

• Whether it’s a brick-and-mortar company an online retailer, the answer to staying in the game and being competitive is understanding the customer better. This requires the ability to analyze all disparate data sources that companies deal with every day, including the weblogs, customer transaction data, social media, store-branded credit card data, and loyalty program data.

С чего начать?

Если вы понимаете, что специалист по анализу данных — это профессия вашей мечты, стоит подробнее изучить путь, который придется проделать.

Для начала обучения вам достаточно изучить Excel: знать, что такое сводные таблицы и как работают функции. Полезно также подтянуть знания по статистике, SQL и Python. Это можно сделать с помощью бесплатных курсов или тренажеров.

Курс

Профессия «Аналитик данных»

Освойте перспективную профессию с нуля: научитесь собирать и организовывать данные, делать выводы на основе их анализа и помогать бизнесу работать эффективнее.

• 20% теории и 80% практики
• Постоянный контакт с преподавателями
• Подготовка к трудоустройству

Узнать больше

Промокод “BLOG” +5% скидки

Идеальный Data Scientist: кто он и как им стать

Специалист по анализу данных может работать в отраслях, где актуальны принятие решений на основе данных, оцифровка и моделирование бизнес-процессов. То есть практически в любой отрасли. Активнее других этих специалистов ищут ИТ-компании, предприятия финансового сектора и сферы услуг для бизнеса.

Освоить базовые навыки работы с данными может практически любой человек, обладающий минимальными знаниями в высшей математике и программировании. При этом для новичков появляется все больше средств автоматического машинного обучения и конструирования архитектур, которые можно использовать без специализированных знаний в отрасли. Все, что нужно, — правильно настроить готовую модель для решения конкретной задачи и применения ее не специалистами машинного обучения. Она сама будет определять функцию потерь и визуализировать метрики качества, параметры производительности и другие показатели. На выходе получается обученная модель с анализом ее производительности на представленных данных.

Но чтобы стать действительно высококлассным специалистом, нужно копать глубже.

Знания и умения

Основы математической статистики, линейной алгебры, математического анализа и программирования — необходимая база для того, чтобы вырасти в хорошего специалиста по анализу данных. Так что если человек задумался о карьере в этой области до поступления в вуз, стоит выбрать университет, где можно получить эти знания.

Экономика образования

Как выбрать профессию, когда ее сменить и почему это важно

Также важно понимать, как устроена сфера, какие задачи и модели сегодня особенно актуальны, определиться, с каким типом данных интереснее работать, оценить ситуацию на рынке — выяснить, какие специалисты нужны бизнесу. Например, не так давно больше всего вакансий было в области компьютерного зрения, а сегодня уже на пике популярности обработка текстов

Завтра, вероятно, лидерство захватят графовые нейронные сети и рекомендательные системы. Все меняется очень быстро, поэтому идеальный вариант — не зацикливаться на одной области, ведь чем больше разнообразных задач способен решать специалист по работе с данными, тем больше он востребован.

Компетенции, необходимые специалисту в области больших данных, можно разделить на две большие группы: профессиональные и надпрофессиональные. К первым относятся такие навыки, как:

• инжиниринг данных (Data Engineering);
• поддержка инфраструктуры;
• внедрение моделей и поддержание их жизненного цикла;
• оценка рисков;
• понимание целей внедрения продукта;
• оценка экономического эффекта от внедрения продукта;
• умение быстро прототипировать решения.

Помимо этого, хорошего специалиста отличают: стремление постоянно углублять и актуализировать свои знания в соответствии с потребностями бизнеса и способность переключаться на новые задачи и методы.

Экономика образования

Пять ключевых soft skills для программиста

Часто переквалифицироваться на работу с большими данными хотят специалисты с опытом работы в других областях ИТ. Для них кратчайшим путем будут образовательные проекты крупных компаний.

Совет тем, кто мечтает о карьере специалиста по анализу данных: помните, что от вашей активности и организованности зависит гораздо больше, чем от выбора места обучения. Необходимы желание достигать результат, любопытство и целеустремленность, а также объединяющая всех специалистов по искусственному интеллекту вера в то, что вы меняете жизнь к лучшему.

Что такое Big Data

Big Data (большие данные) — огромные наборы разнообразных данных. Огромные, потому что их объемы такие, что простой компьютер не справится с их обработкой, а разнообразные — потому что эти данные разного формата, неструктурированные и содержат ошибки. Большие данные быстро накапливаются и используются для разных целей.

Big Data — это не обычная база данных, даже если она очень большая. Вот отличия:

Не большие данные	Большие данные
База записей о тысячах работников корпорации. Информация в такой базе имеет заранее известные характеристики и свойства, ее можно представить в виде таблицы, как в Excel.	Журнал действий сотрудников. Например, все данные, которые создает во время работы колл-центр, где работает 500 человек.
Информация об именах, возрасте и семейном положении всех 2,5 миллиардов пользователей Facebook — это всего лишь очень большая база данных.	Переходы по ссылкам, отправленные и полученные сообщения, лайки и репосты, движения мыши или касания экранов смартфонов всех пользователей Facebook.
Архив записей городских камер видеонаблюдения.	Данные системы видеофиксации нарушений правил дорожного движения с информацией о дорожной ситуации и номерах автомобилей нарушителей; информация о пассажирах метро, полученная с помощью системы распознавания лиц, и о том, кто из них числится в розыске.

Объем информации в мире увеличивается ежесекундно, и то, что считали большими данными десятилетие назад, теперь умещается на жесткий диск домашнего компьютера.

60 лет назад жесткий диск на 5 мегабайт был в два раза больше холодильника и весил около тонны. Современный жесткий диск в любом компьютере вмещает до полутора десятков терабайт (1 терабайт равен 1 млн мегабайт) и по размерам меньше обычной книги.

В 2021 году большие данные измеряют в петабайтах. Один петабайт равен миллиону гигабайт. Трехчасовой фильм в формате 4K «весит» 60‒90 гигабайт, а весь YouTube — 5 петабайт или 67 тысяч таких фильмов. 1 млн петабайт — это 1 зеттабайт.

Курс

Data Scientist с нуля

Cтаньте дата-сайентистом и приручите большие данные. Вы  научитесь выявлять закономерности в данных и создавать модели для решения реальных бизнес-задач. Скидка 5% по промокоду BLOG.

Узнать больше

Big data — простыми словами

В современном мире Big data — социально-экономический феномен, который связан с тем, что появились новые технологические возможности для анализа огромного количества данных.

Для простоты понимания представьте супермаркет, в котором все товары лежат не в привычном вам порядке. Хлеб рядом с фруктами, томатная паста около замороженной пиццы, жидкость для розжига напротив стеллажа с тампонами, на котором помимо прочих стоит авокадо, тофу или грибы шиитаке. Big data расставляют всё по своим местам и помогают вам найти ореховое молоко, узнать стоимость и срок годности, а еще — кто, кроме вас, покупает такое молоко и чем оно лучше молока коровьего.

Кеннет Кукьер: Большие данные — лучшие данные

Energy and Utilities

Applications of Big Data in the Energy and Utility Industry

Smart meter readers allow data to be collected almost every 15 minutes as opposed to once a day with the old meter readers. This granular data is being used to analyze the consumption of utilities better, which allows for improved customer feedback and better control of utilities use.

In utility companies, the use of Big Data also allows for better asset and workforce management, which is useful for recognizing errors and correcting them as soon as possible before complete failure is experienced.

Big Data Providers in this industry include Alstom Siemens ABB and Cloudera.

Аналитика как профессия

Анализ – это разложение какого-то процесса на составные части, выявление связей между ними, формулирование выводов на основании полученных сведений. Похоже на диагностику у врача: взяли кровь, посмотрели сколько эритроцитов, лейкоцитов и лимфоцитов, определили, есть ли проблема. Затем врач дает на основании анализов свои рекомендации.

Теперь я постараюсь простыми словами и с примерами рассказать вам суть работы аналитика в бизнесе и IT, а не в медицинской лаборатории.

На предприятиях собирается много информации о продажах, налогах, зарплатах, ценах, производительности труда. Обычный человек видит в них просто кучу цифр, а аналитик увидит материал для оценки эффективности работы подразделения или предприятия в целом и прогнозирования будущих показателей, например, объема продаж, поступления денежных средств, спроса на рынке.

Выводы, которые делают аналитики на основе собранных данных, помогают руководству предприятия действовать более эффективно, улучшать показатели, снижать расходы, увеличивать прибыль.

Например, в магазин одежды привезли 100 моделей летних платьев в разных цветах. За месяц собрали информацию о продажах, проанализировали и приняли решение, какие еще модели и в какой цветовой гамме нужно докупить, а какие не пользуются спросом и пора их отправить на распродажу, чтобы не собирать остатки в конце сезона.

Более 100 крутых уроков, тестов и тренажеров для развития мозга

Начать развиваться

В этой профессии важно собрать все нужные данные, правильно увидеть взаимосвязи между показателями и картину целиком, чтобы потом на основе анализа сделать правильные выводы и принять решения. Если хотите глубже разобраться в теме, почитайте статью о том, что такое аналитика

Какую роль играют личные качества в работе аналитика данных

Сегодня профессия аналитика данных предусматривает не только наличие способностей к таким наукам, как математика, логика и программирование. Не менее важным в этой профессии считается наличие личных качеств:

• аналитического склада ума;
• внимательности;
• терпеливости;
• настойчивости;
• целеустремленности;
• готовности к преодолению препятствий;
• умения просто излагать сложные вещи;
• интуиции.

Аналитику важно уметь видеть поставленную задачу с разных сторон, особенно тех, которые не видны при традиционном подходе. Понимать влияние человеческого и бизнес факторов на внедрение новых решений

Кто такой аналитик Big Data?

Big Data – это большой объем данных, которые изо дня в день наводняют бизнес в увеличивающихся объемах и все более с высокой скоростью. Эти объемы настолько огромны, что традиционное программное обеспечение для их обработки просто не может ими управлять. Но они могут быть использованы компаниями для решения бизнес-задач и принятия эффективных решений.

По сути, аналитик Big Data является специалистом по обработке данных, но с существенной разницей – в отличие от традиционного аналитика, который в основном имеет дело со структурированными данными, специалист по Big Data работает с неструктурированными и полуструктурированными данными.

Работа аналитика Big Data состоит в том, чтобы изучать рынок, выявляя, собирая, анализируя, визуализируя информацию, которая может быть полезна для бизнеса.

Если обобщить, то специалист должен:

1. Собирать и накапливать данные из разрозненных источников, очищать их, организовывать, обрабатывать и анализировать, чтобы извлечь ценные идеи и информацию.
2. Выявлять новые источники и разрабатывать методы улучшения интеллектуального сбора (Data Mining), анализа и отчетности.
3. Писать SQL-запросы для извлечения информации из хранилища данных.
4. Представлять результаты в отчетах (в виде таблиц, диаграмм или графиков), чтобы помочь команде управления в процессе принятия решений.
5. Разрабатывать реляционные БД для поиска и сбора данных.
6. Применять методы статистического анализа для исследования и анализа потребительских данных.
7. Отслеживать тенденции и корреляционные закономерности между сложными наборами данных.
8. Выполнять рутинные аналитические задачи для поддержки повседневного функционирования бизнеса и принятия решений.
9. Сотрудничать с учеными в области обработки данных для разработки инновационных аналитических инструментов.
10. Работать в тесном сотрудничестве как с IT-командой, так и с командой управления бизнесом для достижения целей компании.

Способность быстро и эффективно обрабатывать большие данные дает возможность быть конкурентоспособными среди множества организаций.

Лучшие бесплатные курсы по анализу данных

Теперь бесплатные курсы, гайды, видео, статьи и другие полезности.

#1. Специализация — Анализ данных

Бесплатный курс по анализу данных от Coursera. Проводят специалисты компании 2GIS и Новосибирский Государственный Университет (НГУ).

Состав курса:

• Введение в данные;
• Исследование статистических взаимосвязей;
• Сравнение и создание групп;
• Тренды и классификации;

После прохождения курса и защиты диплома ты получишь сертификат.

Длительность курса: 3 месяца

#2. Анализ данных в R

Курс по языку программирования R и анализу данных от Stepik.

Состав курса:

• Предобработка данных;
• Статистика в R (две части);

В конце курса ты получишь сертификат.

Длительность курса: не ограничена

#3. Введение в машинное обучение

Бесплатный курс по машинному обучению от Coursera. Проводят Школа анализа данных Яндекса и НИУ «Высшая школа экономики».

Программа курса:

• Знакомство с анализом данных и машинным обучением;
• Логические методы классификации;
• Метрические методы классификации;
• Линейные методы классификации;
• Метод опорных векторов и логистическая регрессия;
• Метрики качества классификации;
• Линейная регрессия;
• Понижение размерности и метод главных компонент;
• И т. д.

Длительность курса: 7 недель

#4. Intro to Data Science

Бесплатный англоязычный курс по Data Science от Udacity.

Чему научат:

• Работать с данными;
• Визуализировать информацию;
• Анализировать данные с помощью статистики и машинного обучения.

Длительность курса: 2 месяца

#5. Introduction to Artificial Intelligence (AI)

Курс по ИИ от edX и Microsoft.

Чему научат:

• Создавать простые модели машинного обучения с помощью Azure Machine Learning;
• Использовать Python для разных задач;
• Использовать Microsoft Bot Framework для создания ботов.

Длительность курса: 4 недели

Другие бесплатные курсы по анализу данных и Big Data

• Специализация «Deep Learning»
• Машинное обучение с использованием Python
• Профессия АНАЛИТИКА С 0 до PRO
• Продвинутое машинное обучение
• Карьера в Data Science. Ключевые этапы и как построить ее с нуля
• Специализация Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform
• #сasestudy Big Data: Как это использовать в бизнесе?
• Специализация «Введение в науку о данных»
• 5 нестандартных методов применения анализа данных
• Что такое наука о данных?
• Introduction to Data Science in Python

Big data в банках

Помимо системы, описанной выше, в стратегии «Сбербанка» на 2014-2018 гг

говорится о важности анализа супермассивов данных для качественного обслуживания клиентов, управления рисками и оптимизации затрат. Сейчас банк использует Big data для управления рисками, борьбы с мошенничеством, сегментации и оценки кредитоспособности клиентов, управления персоналом, прогнозирования очередей в отделениях, расчёта бонусов для сотрудников и других задач

«ВТБ24» пользуется большими данными для сегментации и управления оттоком клиентов, формирования финансовой отчётности, анализа отзывов в соцсетях и на форумах. Для этого он применяет решения Teradata, SAS Visual Analytics и SAS Marketing Optimizer.

«Альфа-Банк» за большие данные взялся в 2013 году. Банк использует технологии для анализа соцсетей и поведения пользователей сайта, оценки кредитоспособности, прогнозирования оттока клиентов, персонализации контента и вторичных продаж. Для этого он работает с платформами хранения и обработки Oracle Exadata, Oracle Big data Appliance и фреймворком Hadoop.

«Тинькофф-банк» с помощью EMC Greenplum, SAS Visual Analytics и Hadoop управляет рисками, анализирует потребности потенциальных и существующих клиентов. Большие данные задействованы также в скоринге, маркетинге и продажах.

Большие данные: с чего начать

Зная, как в общем делится работа между специалистами больших данных, ответить на главный вопрос новичка в мире Big Data «с чего начать», становится гораздо проще. Прежде, чем погружаться в изучение множества мануалов по Apache Hadoop и алгоритмам Machine Learning, необходимо понять, что вас больше привлекает:

• прикладное программирование;
• администрирование;
• проектирование архитектуры информационных потоков и сопровождение;
• анализ данных;
• создание математических моделей и алгоритмов обработки информации.

Кроме того, отметим, что, помимо линейных специалистов (программистов, администраторов, инженеров, архитекторов), знания в области больших данных также необходимы руководителям, чтобы видеть возможности цифровизации своего бизнеса и потенциальную выгоду от его цифровой трансформации. При этом менеджеру совсем не обязательно знать во всех деталях, как, например, работает Apache Kafka. Однако, чтобы не быть «чайником», руководителю крайне полезно ориентироваться в отраслевых сценариях применения средств Big Data (use-cases), понимать способы монетизации больших данных и специфику корпоративной цифровизации, чтобы эффективно расходовать временные, трудовые и материальные ресурсы, а также не ждать от технологий больше, чем они могут дать. Обо всем этом и не только мы рассказываем на обучающем курсе «Аналитика Big Data для менеджеров».

В качестве дополнительной мотивации изучения Big Data, отметим, что профессионалы в этой области больше всех зарабатывают среди ИТ-специалистов. Например, в 2019 году, согласно ежегодному исследованию Stack OverFlow, годовая зарплата аналитиков, инженеров и исследователей данных в США равнялась 60-70 тысяч долларов, т.е. около 350 тысяч рублей в месяц. При этом, поскольку цифровизация стремительно проникает во все сферы деятельности, от промышленности до образования, спрос на специалистов по данным все время растет по всему миру, в т.ч. и в России. Таким образом, большие данные – это очень перспективная и финансово выгодная область ИТ.

Зарплаты ИТ-специалистов в 2019 году по данным Stack OverFlow

Что необходимо знать и уметь аналитику, исследователю, инженеру и администратору больших данных, мы рассмотрим в следующих статьях. Проверить свое знание основ Big Data и Data Science вы можете, пройдя открытый бесплатный интерактивный тест прямо у нас на сайте ответив на 10 простых вопросов по основам больших данных. А освоить практику работы с прикладными инструментами Big Data, Machine Learning и Internet of Things, вам помогут наши курсы обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в лицензированном учебном центре для руководителей, аналитиков, архитекторов, инженеров и исследователей Big Data в Москве.

Смотреть расписание
Записаться на курс