Вход с паролем
Через соцсеть



Забыли пароль?

Аналитик Big Data

Термин Big Data (большие данные) достаточно молодой, он появился в 2008. Однако само явление, которое он описывает, появилось гораздо раньше. Большими данными принято называть огромные массивы информации со сложной неоднородной и/или неопределенной структурой. Большие данные ранее не представляли большой ценности, так как их обработка и анализ были процессами достаточно сложными – для этого требовались существенные вычислительные мощности, продолжительное время и финансовые затраты. Все изменилось, когда появилась технология обработки многогигабайтных массивов информации в быстрой оперативной памяти, а затем и профессия – аналитик больших данных.

Аналитик больших данных — это универсальный специалист, который обладает знаниями в математике, статистике, информактике, компьютерных науках, бизнесе и экономике. Аналитик Big Data изучает большие массивы данных, содержащие разрозненную информацию, например, результаты исследований, рыночные тенденции, предпочтения клиентов и пр. Исследование и анализ такой информации может привести к новым научным открытиям, повышению эффективности работы компании, новым возможностям получения дохода, улучшению обслуживания клиентов и т.д. Основное умение специалистов по изучению данных – это видеть логические связи в системе собранной информации и на основании этого разрабатывать те или иные бизнес-решения, модели.

Аналитики Больших данных должны уметь извлекать нужную информацию из всевозможных источников, включая информационные потоки в режиме реального времени, и анализировать ее для дальнейшего принятия бизнес-решений. Дело не только в объеме обрабатываемой информации, но также в ее разнородности и скорости обновления.

Сегодня термин Big Data, как правило, используется для обозначения не только самих массивов данных, но также инструментов для их обработки и потенциальной пользы, которая может быть получена в результате кропотливого анализа. Главные характеристики, отличающие Big Data от другого рода данных – три V: volume (большие объемы), velocity (необходимость быстрой обработки), variety (разнообразие).

Есть две основные специализации для людей, которые хотят работать с большими данными:

  • инженеры Big Data — в большей степени отвечают за хранение, преобразование данных и быстрый доступ к ним;
  • аналитики Big Data — отвечают за анализ больших данных, выявление взаимосвязей и построение моделей.

Основной спрос на аналитиков Big Data формируют IT и телеком-компании и крупные розничные сети. В последнее время к Big Data все чаще прибегают в банковском секторе, государственном управлении, сельском хозяйстве. Привлечение специалиста по Big Data — это возможность посмотреть на имеющиеся данные с разных углов зрения.

Другие названия профессии: Специалист по исследованию данных, Data Scientist, BI, Business intelligence специалист, Big Data специалист.


Обязанности

Сбор данных

Любой аналитик больших данных имеет дело с разрозненной информацией, которую нужно правильно структурировать, а именно провести:

  • построение процесса сбора данных для возможности их последующей оперативной обработки;
  • обеспечение полноты и взаимосвязанности данных из разных источников;
  • выработка решений по оптимизации текущих процессов на основании результатов анализа.

Анализ данных

Структурировав данные аналитик должен на их основе провести анализ и получить ответы на ранее поставленные вопросы. Для этого аналитик делает:

  • анализ и прогнозирование потребительского поведения, сегментацию клиентской базы, статистических показателей;
  • анализ эффективности внутренних процессов и операционной деятельности;
  • анализ различных рисков;
  • составление периодических отчетов с прогнозами и презентацией данных.

Разработка эффективных бизнес-решений

В современном конкурентном и быстро меняющемся мире, в постоянно растущем потоке информации Data Scientist незаменим для руководства в плане принятия правильных бизнес-решений:

  • составление отчётов, заключение выводов;
  • презентация результатов.

Что нужно знать и уметь

    Личные качества
  • Быстрая обучаемость;
  • Критическое мышление;
  • Аналитический склад ума;
  • Внимание к мелочам;
  • Ответственность;
  • Широкий кругозор;
  • Cпособность доводить исследования до конца, несмотря на неудачные промежуточные результаты;
  • Умение объяснить сложные вещи простыми словами;
  • Бизнес-интуиция.
    Основные навыки
  • Основательное знание отрасли, в которой происходит работа;
  • Владение статистическими инструментами SPSS, R, MATLAB, SAS Data Miner, Tableau;
  • Глубокие знания методов статистического анализа данных, построения математических моделей (нейронные сети, байесовские сети, кластеризация, регрессионный, факторный, дисперсионный и корреляционный анализы и т.п.);
  • ETL (Extraction, Transformation, Loading) – извлечение данных из различных источников, их преобразование для анализа, загрузка в аналитическую базу данных;
  • Умение ставить задачу специалистам по базам данных;
  • Свободное владение SQL;
  • Знание английского языка на уровне чтения технической документации;
  • Знание скриптовых языков программирования Python/Ruby/Perl;
  • Навык машинного обучения;
  • Умение работать в Hadoop, Google big table.

Карьерный путь

cтажер в отдел аналитики
младший аналитик Big Data
аналитик Big Data
старший аналитик Big Data
руководитель отдела аналитики
директор управления по анализу больших данных
Весь карьерный путь

Звёзды профессии

Константин Круглов

Основатель и генеральный директор DCA (Data-Centric Alliance)

Уильям Чен

Ведущий аналитик Big Data в Quora

Отрасли, в которых востребована профессия

Популярные образовательные курсы

  • Обучение в вузе

    Магистерская программа "Системы больших данных"

    ИТ-архитектор, Администратор баз данных, Программист, ERP-консультант, Аналитик Big Data

    Программа ориентирована на подготовку выпускников, способных проводить работу по внедрению и оценке эффективности технологий и инструментария больших данных на предприятии

    Узнать больше
  • Оффлайн-курс

    Анализ данных и предсказательные модели в Python

    learn.alfabank.ru
    15 — 16 апреля

    Аналитик Big Data

    Узнать больше
  • Оффлайн-курс

    Программа переподготовки "Data Scientist"

    netolo.gy
    5 октября — 17 марта

    Аналитик Big Data

    Очная программа обучения «Data Scientist» от университета интернет-профессий «Нетология.

    Узнать больше
  • Мероприятия

    Конференция по большим данным "Big Data Conference 2017"

    bigdataconf.org
    15 сентября

    Аналитик Big Data

    ​Международная конференция Big Data Conference появилась в 2014 году и с тех пор проводится один раз в год, объединяя на одной площадке создателей новых технологий в области больших данных, представителей бизнеса, а также молодых ученых.

    Узнать больше
Все возможности для обучения профессии, литература, онлайн и офлайн курсы, ВУЗовские программы...
Больше курсов

Новости и материалы про эту профессию

Хочу учиться Аналитику Big Data


Вакансии по Аналитику Big Data

Актуальные вакансии, престижные должности, достойная зарплата. Смотреть все вакансии ⟩
Вернуться в атлас

Подписка
на материалы
Мы присылаем интересные материалы и ничего больше

По общим вопросам, предложениям по проекту пишите нам на почту:

Мы рады делиться с вами новостями на разных социальных площадках: