Big data аналитик

Где можно получить образование по Big Data (анализу больших данных)?

GeekUniversity совместно с Mail.ru Group открыли первый в России факультет Аналитики Big Data.

Для учебы достаточно школьных знаний. У вас будут все необходимые ресурсы и инструменты + целая программа по высшей математике. Не абстрактная, как в обычных вузах, а построенная на практике. Обучение познакомит вас с технологиями машинного обучения и нейронными сетями, научит решать настоящие бизнес-задачи.

После учебы вы сможете работать по специальностям:

• .
• Искусственный интеллект,
• Машинное обучение,
• Нейронные сети.

Особенности изучения Big Data в GeekUniversity

Через полтора года практического обучения вы освоите современные технологии Data Science и приобретете компетенции, необходимые для работы в крупной IT-компании. Получите диплом о профессиональной переподготовке и сертификат.

Обучение проводится на основании государственной лицензии № 040485. По результатам успешного завершения обучения выдаем выпускникам диплом о профессиональной переподготовке и электронный сертификат на портале GeekBrains и Mail.ru Group.

Проектно-ориентированное обучение

Обучение происходит на практике, программы разрабатываются совместно со специалистами из компаний-лидеров рынка. Вы решите четыре проектные задачи по работе с данными и примените полученные навыки на практике. Полтора года обучения в GeekUniversity = полтора года реального опыта работы с большими данными для вашего резюме.

Наставник

В течение всего обучения у вас будет личный помощник-куратор. С ним вы сможете быстро разобраться со всеми проблемами, на которые в ином случае ушли бы недели. Работа с наставником удваивает скорость и качество обучения.

Основательная математическая подготовка

Профессионализм в Data Science — это на 50% умение строить математические модели и еще на 50% — работать с данными. GeekUniversity прокачает ваши знания в матанализе, которые обязательно проверят на собеседовании в любой серьезной компании.

GeekUniversity дает полтора года опыта работы для вашего резюме

В результате для вас откроется в 5 раз больше вакансий:

Для тех у кого нет опыта в программировании, предлагается начать с подготовительных курсов. Они позволят получить базовые знания для комфортного обучения по основной программе.

Самые последние новости криптовалютного рынка и майнинга:

Исследование Fidelity: 52% крупнейших инвесторов уже владеют криптовалютой

«Народная партия» Канады выступила с критикой Центробанка и поддержала биткоин

Эмитенты стейблкоинов обязаны обеспечить свободную конвертацию токенов в фиат

Создатель биткоина Сатоши Накамото увековечен в виде бронзовой статуи в Венгрии

Как изменилась комиссия за транзакции в сети Ethereum после обновления London?

The following two tabs change content below.

Mining-Cryptocurrency

Материал подготовлен редакцией сайта «Майнинг Криптовалюты», в составе: Главный редактор — Антон Сизов, Журналисты — Игорь Лосев, Виталий Воронов, Дмитрий Марков, Елена Карпина. Мы предоставляем самую актуальную информацию о рынке криптовалют, майнинге и технологии блокчейн. Отказ от ответственности: все материалы на сайте Mining-Cryptocurrency.ru имеют исключительно информативные цели и не являются торговой рекомендацией или публичной офертой к покупке каких-либо криптовалют или осуществлению любых иных инвестиций и финансовых операций.

Новости Mining-Cryptocurrency

• Фьючерсы на биткоин — что это такое, для чего нужны и где можно торговать? — 07.10.2020
• Что такое Big Data простыми словами? Применение и перспективы больших данных — 20.04.2020
• United Traders — инвестиции в IPO американских компаний и криптовалюту — 16.08.2019
• Что такое маржинальная торговля криптовалютой с плечом — принципы и биржи — 22.07.2019
• Жители Канады теперь смогут оплачивать налоги на недвижимость в биткоинах — 22.07.2019

Что такое «большие данные»

Вопрос «что называть большими данными» довольно путаный. Даже в публикациях научных журналов описания расходятся. Где-то миллионы наблюдений считаются «обычными» данными, а где-то большими называют уже сотни тысяч, потому что у каждого из наблюдений есть тысяча признаков. Поэтому данные решили условно разбить на три части — малые, средние и большие — по самому простому принципу: объему, который они занимают.

Малые данные — это считанные гигабайты. Средние — все, что около терабайта. Одна из основных характеристик больших данных — вес, который составляет примерно петабайт. Но путаницу это не убрало. Поэтому вот критерий еще проще: все, что не помещается на одном сервере — большие данные.

В малых, средних и больших данных разные принципы работы. Большие данные как правило хранятся в кластере сразу на нескольких серверах. Из-за этого даже простые действия выполняются сложнее.

Например, простая задача — найти среднее значение величины. Если это малые данные, мы просто все складываем и делим на количество. А в больших данных мы не можем собрать сразу всю информацию со всех серверов. Это сложно. Зачастую надо не данные тянуть к себе, а отправлять отдельную программу на каждый сервер. После работы этих программ образуются промежуточные результаты, и среднее значение определяется по ним.

Сергей Ширкин 

Сколько зарабатывает дата аналитик

Профессия биг дата аналитик сегодня востребована. Управленцы для развития бизнеса все чаще прибегают новым технологиям, а для их применения нужны соответствующие специалисты. Еще в 2017 году профессия аналитика (Data Scientist и Data Analyst) вошла в десятку лучших профессий по версии агентства Glassdoor. 

По данным компании Mail.ru Group, месячный оклад такого специалиста в РФ варьируется в диапазоне от 73 000 (начинающего) до 200 000 рублей (профи).  Аналитик в США в среднем зарабатывает от $100 000 за год.  Это зависит от опыта и уровня квалификации.

По прогнозам кадровиков, спрос на аналитиков Big Data в ближайшем будущем только возрастет. Чтобы стать такого уровня аналитиком, придется много учиться и усердно работать над улучшением выше перечисленных навыков и приобретением новых.

Data Scientist: кто это и что он делает

В переводе с английского Data Scientist – это специалист по данным. Он работает с Big Data или большими массивами данных.

Источники этих сведений зависят от сферы деятельности. Например, в промышленности ими могут быть датчики или измерительные приборы, которые показывают температуру, давление и т. д. В интернет-среде – запросы пользователей, время, проведенное на определенном сайте, количество кликов на иконку с товаром и т. п.

Данные могут быть любыми: как текстовыми документами и таблицами, так и аудио и видеороликами.

От области деятельности зависят и результаты работы Data Scientist. После извлечения нужной информации специалист устанавливает закономерности, подвергает их анализу, делает прогнозы и принимает бизнес-решения.

Человек этой профессии выполняет следующие задачи: оценивает эффективность и работоспособность предприятия, предлагает стратегию и инструменты для улучшения, показывает пути для развития, автоматизирует нудные задачи, помогает сэкономить на расходах и увеличить доход.

Его труд заканчивается созданием модели кода программы, сформировавшейся на основе работы с данными, которая предсказывает самый вероятный результат.

Профессия появилась относительно недавно. Лишь десятилетие назад она была официально зафиксирована. Но уже за такой короткий промежуток времени стала актуальной и очень перспективной.

Каждый год количество информации и данных увеличивается с геометрической прогрессией. В связи с этим информационные массивы уже не получается обрабатывать старыми стандартными средствами статистики. К тому же сведения быстро обновляются и собираются в неоднородном виде, что затрудняет их обработку и анализ.

Вот тут на сцене и появляется Data Scientist. Он является междисциплинарным специалистом, у которого есть знания статистики, системного и бизнес-анализа, математики, экономики и компьютерных систем.

Знать все на уровне профессора не обязательно, а достаточно лишь немного понимать суть этих дисциплин. К тому же в крупных компаниях работают группы таких специалистов, каждый из которых лучше других разбирается в своей области.

Эти знания помогают ему выполнять свои должностные обязанности:

• взаимодействовать с заказчиком: выяснять, что ему нужно, подбирать для него подходящий вариант решения проблемы;
• собирать, обрабатывать, анализировать, изучать, видоизменять Big Data;
• анализировать поведение потребителей;
• составлять отчеты и делать презентации по выполненной работе;
• решать бизнес-задачи и увеличивать прибыль за счет использования данных;
• работать с популярными языками программирования;
• моделировать клиентскую базу;
• заниматься персонализацией продуктов;
• анализировать эффективность деятельности внутренних процессов компании;
• выявлять и предотвращать риски;
• работать со статистическими данными;
• заниматься аналитикой и методами интеллектуального анализа;
• выявлять закономерности, которые помогают организации достигнуть конечной цели;
• программировать и тренировать модели машинного обучения;

внедрять разработанную модель в производство.

Четких границ требований к Data Scientist нет, поэтому работодатели часто ищут сказочное создание, которое может все и на превосходном уровне. Да, есть люди, которые отлично понимают статистику, математику, аналитику, машинное обучение, экономику, программирование. Но таких специалистов крайне мало.

Еще часто Data Scientist путают с аналитиком. Но их задачи несколько разные. Поясню, что такое аналитика и как она отличается от деятельности Data Scientist, на примере и простыми словами.

В банк пришел клиент, чтобы оформить кредит. Программа начинает обрабатывать данные этого человека, выясняет его кредитную историю и анализирует платежеспособность заемщика. А алгоритм, который решает выдавать кредит или нет, – продукт работы Data Scientist.

Аналитик же, который работает в этом банке, не интересуется отдельными клиентами и не создает технические коды и программы. Вместо этого он собирает и изучает сведения обо всех кредитах, что выдал банк за определенный период, например, квартал. И на основе этой статистики решает, увеличить ли объемы выдачи кредитов или, наоборот, сократить.

Аналитик предлагает действия для решения задачи, а Data Scientist создает инструменты.

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

Перспективы использования Биг Дата

Blockchain и Big Data — две развивающиеся и взаимодополняющие друг друга технологии. С 2016 блокчейн часто обсуждается в СМИ. Это криптографически безопасная технология распределенных баз данных для хранения и передачи информации. Защита частной и конфиденциальной информации — актуальная и будущая проблема больших данных, которую способен решить блокчейн.

Почти каждая отрасль начала инвестировать в аналитику Big Data, но некоторые инвестируют больше, чем другие. По информации IDC, больше тратят на банковские услуги, дискретное производство, процессное производство и профессиональные услуги. По исследованиям Wikibon, выручка от продаж программ и услуг на мировом рынке в 2018 году составила $42 млрд, а в 2027 году преодолеет отметку в $100 млрд.

По оценкам Neimeth, блокчейн составит до 20% общего рынка больших данных к 2030 году, принося до $100 млрд. годового дохода. Это превосходит прибыль PayPal, Visa и Mastercard вместе взятые.

Аналитика Big Data будет важна для отслеживания транзакций и позволит компаниям, использующим блокчейн, выявлять скрытые схемы и выяснять с кем они взаимодействуют в блокчейне.

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.

Что такое Big data?

Большие данные — технология обработки информации, которая превосходит сотни терабайт и со временем растет в геометрической прогрессии.

Такие данные настолько велики и сложны, что ни один из традиционных инструментов управления данными не может их хранить или эффективно обрабатывать. Проанализировать этот объем человек не способен. Для этого разработаны специальные алгоритмы, которые после анализа больших данных дают человеку понятные результаты.

В Big Data входят петабайты (1024 терабайта) или эксабайты (1024 петабайта) информации, из которых состоят миллиарды или триллионы записей миллионов людей и все из разных источников (Интернет, продажи, контакт-центр, социальные сети, мобильные устройства). Как правило, информация слабо структурирована и часто неполная и недоступная.

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

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.

Рынок технологий больших данных в России и мире

По данным на 2014 год 40% объема рынка больших данных составляют сервисные услуги. Немного уступает (38%) данному показателю выручка от использования Big Data в компьютерном оборудовании. Оставшиеся 22% приходятся на долю программного обеспечения.

Наиболее полезные в мировом сегменте продукты для решения проблем Big Data, согласно статистическим данным, – аналитические платформы In-memory и NoSQL . 15 и 12 процентов рынка соответственно занимают аналитическое ПО Log-file и платформы Columnar. А вот Hadoop/MapReduce на практике справляются с проблемами больших данных не слишком эффективно.

Результаты внедрения технологий больших данных:

• рост качества клиентского сервиса;
• оптимизация интеграции в цепи поставок;
• оптимизация планирования организации;
• ускорение взаимодействия с клиентами;
• повышение эффективности обработки запросов клиентов;
• снижение затрат на сервис;
• оптимизация обработки клиентских заявок.

Рынок Big data в России

В 2017 году мировой доход на рынке big data должен достигнуть $150,8 млрд, что на 12,4% больше, чем в прошлом году. В мировом масштабе российский рынок услуг и технологий big data ещё очень мал. В 2014 году американская компания IDC оценивала его в $340 млн. В России технологию используют в банковской сфере, энергетике, логистике, государственном секторе, телекоме и промышленности.

Что касается рынка данных, он в России только зарождается. Внутри экосистемы RTB поставщиками данных выступают владельцы программатик-платформ управления данными (DMP) и бирж данных (data exchange). Телеком-операторы в пилотном режиме делятся с банками потребительской информацией о потенциальных заёмщиках.

15 сентября в Москве состоится конференция по большим данным Big Data Conference. В программе — бизнес-кейсы, технические решения и научные достижения лучших специалистов в этой области. Приглашаем всех, кто заинтересован в работе с большими данными и хочет их применять в реальном бизнесе. Следите за Big Data Conference в Telegram, на и .

Обычно большие данные поступают из трёх источников:

• Интернет (соцсети, форумы, блоги, СМИ и другие сайты);
• Корпоративные архивы документов;
• Показания датчиков, приборов и других устройств.

Сколько времени занимает обучение

У нас обучение идет полтора года. Они разбиты на шесть четвертей. В одних идет упор на программирование, в других — на работу с базами данных, в третьих — на математику.

В отличии, например, от факультета ИИ, здесь поменьше математики. Нет такого сильного упора на математический анализ и линейную алгебру. Знания алгоритмов распределенных вычислений нужны больше, чем принципы матанализа. 

Но полтора года достаточно для реальной работы с обработкой больших данных только если у человека был опыт работы с обычными данными и вообще в ИТ. Остальным студентам после окончания факультета рекомендуется поработать с малыми и средними данными. Только после этого специалиста могут допустить к работе с большими. После обучения стоит поработать дата-саентистом — поприменять машинное обучение на разных объемах данных.

Когда человек устраивается в большую компанию — даже если у него был опыт — чаще всего его не допустят до больших объемов данных сразу, потому что цена ошибки там намного выше. Ошибки в алгоритмах могут обнаружиться не сразу, и это приведет к большим потерям.

Решения на основе Big data: «Сбербанк», «Билайн» и другие компании

У «Билайна» есть огромное количество данных об абонентах, которые они используют не только для работы с ними, но и для создания аналитических продуктов, вроде внешнего консалтинга или IPTV-аналитики. «Билайн» сегментировали базу и защитили клиентов от денежных махинаций и вирусов, использовав для хранения HDFS и Apache Spark, а для обработки данных — Rapidminer и Python.

Или вспомним «Сбербанк» с их старым кейсом под названием АС САФИ. Это система, которая анализирует фотографии для идентификации клиентов банка и предотвращает мошенничество. Система была внедрена ещё в 2014 году, в основе системы — сравнение фотографий из базы, которые попадают туда с веб-камер на стойках благодаря компьютерному зрению. Основа системы — биометрическая платформа. Благодаря этому, случаи мошенничества уменьшились в 10 раз.

Insurance

Industry-specific Big Data Challenges

Lack of personalized services, lack of personalized pricing, and the lack of targeted services to new segments and specific market segments are some of the main challenges.

In a survey conducted by Marketforce challenges identified by professionals in the insurance industry include underutilization of data gathered by loss adjusters and a hunger for better insight.

Applications of Big Data in the Insurance Industry

Big data has been used in the industry to provide customer insights for transparent and simpler products, by analyzing and predicting customer behavior through data derived from social media, GPS-enabled devices, and CCTV footage. The Big Data also allows for better customer retention from insurance companies.

When it comes to claims management, predictive analytics from Big Data has been used to offer faster service since massive amounts of data can be analyzed mainly in the underwriting stage. Fraud detection has also been enhanced.

Through massive data from digital channels and social media, real-time monitoring of claims throughout the claims cycle has been used to provide insights.

Big Data Providers in this industry include Sprint, Qualcomm, Octo Telematics, The Climate Corp.

Что должен знать Data Engineer

• Структуры и алгоритмы данных;

• Особенности хранения информации в SQL и NoSQL базах данных. Наиболее распространённые: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Oracle, HP Vertica, Amazon Redshift;

• ETL-системы (BM WebSphere DataStage; Informatica PowerCenter; Oracle Data Integrator; SAP Data Services; SAS Data Integration Server);

• Облачные сервисы для больших данных Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure;

• Кластеры больших данных на базе Apache и SQL-движки для анализа данных;

• Желательно знать языки программирования (Python, Scala, Java).

Стек умений и навыков инженера больших данных частично пересекается с дата-сайентистом, но в проектах они, скорее, дополняют друг друга.

Data Engineer сильнее в программировании, чем дата-сайентист. А тот, в свою очередь, сильнее в статистике. Сайентист способен разработать модель-прототип обработки данных, а инженер — качественно воплотить её в реальность и превратить код в продукт, который затем будет решать конкретные задачи.

Инженеру не нужны знания в Business Intelligence, а вот опыт разработки программного обеспечения и администрирования кластеров придётся как раз кстати.

Но, несмотря на то что Data Engineer и Data Scientist должны работать в команде, у них бывают конфликты. Ведь сайентист — это по сути потребитель данных, которые предоставляет инженер. И грамотно налаженная коммуникация между ними — залог успешности проекта в целом.

Плюсы и минусы профессии инженера больших данных

Плюсы:

• Отрасль в целом и специальность в частности ещё очень молоды. Особенно в России и странах СНГ. Востребованность специалистов по BDE стабильно растёт, появляется всё больше проектов, для которых нужен именно инженер больших данных. На hh.ru, по состоянию на начало апреля, имеется 768 вакансий. 

• Пока что конкуренция на позиции Big Data Engineer в разы ниже, чем у Data Scientist. Для специалистов с опытом в разработке сейчас наиболее благоприятное время, чтобы перейти в специальность. Для изучения профессии с нуля или почти с нуля — тоже вполне хорошо (при должном старании). Тенденция роста рынка в целом будет продолжаться ближайшие несколько лет, и всё это время будет дефицит хороших спецов.

• Задачи довольно разнообразные — рутина здесь есть, но её довольно немного. В большинстве случаев придётся проявлять изобретательность и применять творческий подход. Любителям экспериментировать тут настоящее раздолье.

Минусы

• Большое многообразие инструментов и фреймворков. Действительно очень большое — и при подготовке к выполнению задачи приходится серьёзно анализировать преимущества и недостатки в каждом конкретном случае. А для этого нужно довольно глубоко знать возможности каждого из них. Да-да, именно каждого, а не одного или нескольких. 

  Уже сейчас есть целых шесть платформ, которые распространены в большинстве проектов.

  Spark — популярный инструмент с богатой экосистемой и либами, для распределенных вычислений, который может использоваться для пакетных и потоковых приложений. Flink — альтернатива Spark с унифицированным подходом к потоковым/пакетным вычислениям, получила широкую известность в сообществе разработчиков данных. Kafka — сейчас уже полноценная потоковая платформа, способная выполнять аналитику в реальном времени и обрабатывать данные с высокой пропускной способностью. ElasticSearch — распределенный поисковый движок, построенный на основе Apache Lucene. PostgreSQL — популярная бд с открытым исходным кодом. Redshift — аналитическое решение для баз/хранилищ данных от AWS.

• Без бэкграунда в разработке ворваться в BD Engineering сложно. Подобные кейсы есть, но основу профессии составляют спецы с опытом разработки от 1–2 лет. Да и уверенное владение Python или Scala уже на старте — это мастхэв.

• Работа такого инженера во многом невидима. Его решения лежат в основе работы других специалистов, но при этом не направлены прямо на потребителя. Их потребитель — это Data Scientist и Data Analyst, из-за чего бывает, что инженера недооценивают. А уж изменить реальное и объективное влияние на конечный продукт и вовсе практически невозможно. Но это вполне компенсируется высокой зарплатой.

Почему современным предприятиям нужны фабрики данных

Концепция Data Fabric возникла благодаря активному использованию больших данных в условиях типовых ограничений традиционных процессов управления информацией. В частности, корпоративные Data Lakes на базе Apache Hadoop отлично справляются с хранением множества разрозненных и разноформатных данных. Но эту информацию не просто искать, анализировать и интегрировать с другими датасетами. Это усложняет аналитику больших данных, снижая ценность информации. В свою очередь, интерактивная аналитика и когнитивные вычисления, в т.ч. с помощью методов Machine Learning, требуют высокой скорости доступа к информации, хранящейся в Data Lake. Таким образом, можно сказать, что основными драйверами развития концепции Data Fabric стали потребности в быстрой аналитике Big Data и необходимость распространения BI-подхода на все информационные активы предприятия .

Кроме того, для организации, управляемой данными (data-driven) особенно актуальны вопросы обеспечения информационной безопасности. В этом контексте Data Fabric будет обеспечивать защиту данных, реализуя согласованное управление с помощью унифицированных API и настраиваемого доступа к ресурсам. Также фабрика данных направлена на поддержку гибкости в прозрачных процессах обновления, аудита, интеграции, маршрутизации и трансформации данных для конкретных бизнес-целей .

Компоненты фабрики данных

Язык данных — для решения проблем мирового масштаба

Сегодня навыки работы с данными становятся новым универсальным языком для исследователей. За примером далеко ходить не надо. Так, в борьбе с COVID-19 ученые со всего мира объединили усилия в поиске лекарств и разработке вакцин, а также анализе научных публикаций, прогнозировании распространения эпидемии, предсказании по результатам КТ и характеру кашля вероятности заражения коронавирусом.

Индустрия 4.0

Большие данные против коронавируса: 24 модели окончания пандемии

Это доказывает, что человечество обладает необходимыми средствами для того, чтобы дать отпор неожиданно появившемуся противнику, и способно разговаривать на одном языке — языке данных.

What is Big Data?

Big data refers to significant volumes of data that cannot be processed effectively with the traditional applications that are currently used. The processing of big data begins with raw data that isn’t aggregated and is most often impossible to store in the memory of a single computer.

A buzzword that is used to describe immense volumes of data, both unstructured and structured, big data can inundate a business on a day-to-day basis. Big data is used to analyze insights, which can lead to better decisions and strategic business moves.

Gartner provides the following definition of big data: “Big data is high-volume, and high-velocity or high-variety information assets that demand cost-effective, innovative forms of information processing that enable enhanced insight, decision making, and process automation.”

Структура специализации

В 2020 году аналитика Big Data используется в более чем 55% компаний по всему миру. При этом рост объемов рынка решений в Центральной и Восточной Европе ежегодно увеличивается на 11%, и в 2022 году составит 5,4 млрд. долл.

Есть две основные специализации Big Data:

1. Инженеры – отвечают за хранение, преобразование информации и быстрый доступ к ней.
2. Аналитики – отвечают за анализ большого количества информации, выявление взаимосвязей и построение моделей.

Чтобы стать профессионалом своего дела, в целом требуется овладеть следующими знаниями:

Программирование

Важно знать как минимум два языка программирования (чем больше, тем лучше), поскольку кодирование является основой для проведения численного и статистического анализа больших массивов данных. Наиболее популярны R, Python, Ruby, C++, Java, Scala и Julia.
Количественные способности

Необходимо обладать твердыми знаниями статистики и математики, включая линейную алгебру, многомерное исчисление, распределение вероятностей, проверку гипотез, байесовский анализ, анализ временных рядов и продольный анализ.
Вычислительные инструменты. Работа аналитика Big Data универсальна. Пользователь должен чувствовать себя комфортно при работе с различными инструментами и вычислительными фреймворками, включая базовые (Excel и SQL) и продвинутые (Hadoop, MapReduce, Spark, Storm, SPSS, Cognos, SAS и MATLAB). Эти технологии помогают в обработке больших данных, которые можно передавать в потоковом режиме.
Хранение данных. Каждый аналитик должен обладать навыками работы с реляционными и нереляционными системами БД, такими как MySQL, Oracle, DB2, NoSQL, HDFS, MongoDB, CouchDB, Cassandra.
Деловая хватка. Какой толк в выводах аналитиков, если они не могут визуализировать их с точки зрения бизнеса? Чтобы использовать полученные знания на практике, нужно иметь понимание делового мира. Только тогда можно определить потенциальные возможности для бизнеса и использовать полученные результаты для принятия наиболее эффективных решений.
Коммуникативные навыки. Необходимо знать, как эффективно передавать и представлять свои выводы для облегчения понимания другими специалистами – то есть обладать безупречными навыками письменной и устной коммуникации, чтобы объяснить свое видение другим и разложить сложные идеи на более простые термины.
Знание английского языка на уровне чтения технической документации.
Навык машинного обучения.

Также очень важно основательно знать отрасль, в которой происходит работа. Постоянно обучаясь и развиваясь, специалист по Big Data может пройти следующий карьерный путь:

Постоянно обучаясь и развиваясь, специалист по Big Data может пройти следующий карьерный путь:

1. Стажер.
2. Младший аналитик.
3. Аналитик.
4. Старший аналитик.
5. Руководитель отдела.
6. Директор управления по анализу.