Аналитик данных (Data Analyst) — специалист по сбору, обработке и анализу больших баз данных, необходимых для решения определенных бизнес–задач. В его функции входит оценка перспектив на основе анализируемых данных и их визуализация. С организаторами агрегатора онлайн–образования Курсы.ру разбираемся, что должен знать и уметь Big Data аналитик, где можно обучиться профессии и с чего лучше стартовать.
Кто такой Big Data аналитик
Обработка данных в любых информационных системах проводится в три этапа:
● Извлечение
● Трансформация
● Загрузка
Big Data аналитик работает с «сырыми» данными, анализирует их, выявляет закономерности и делает прогнозы. Такая информация позволяет принимать бизнесу взвешенные решения. Например, анализ поведения клиентов при использовании конкретного приложения (онбординг, оплата, покупки через приложение) дает возможность увеличивать коэффициент конверсии и, как следствие, прибыль.
Есть разные инструменты и методы анализа. В идеале Big Data аналитик должен владеть (или как минимум уметь пользоваться) всеми, чтобы не только анализировать, но и делать правильные выводы. Это определяющий фактор профессионализма.
Необходимые знания
Исходя из перечисленных выше задач, можно определить минимальный объем знаний:
● Язык программирования — для использования специальных библиотек и команд, например, чтобы исключать повторяющиеся значения, выявлять закономерности
● Методы статистического анализа — дают возможность работать с данными из разных источников, которые не могут использоваться в одной базе в связи с отличием параметров и форматов
● Фреймворки — потоковая и пакетная обработка информации в визуальном и программном виде
● Программы для визуализации данных
Также необходимо разбираться в особенностях отрасли, в которой работает специалист: продажи, логистика, обслуживание, экономика.
Какие необходимы навыки
Профессионал должен иметь определенный набор технических навыков:
● Количественного анализа — это помогает работать с неограниченным количеством неструктурированных данных, обобщать их и находить закономерности для составления прогноза
● Работы с алгоритмами машинного обучения — для сортировки и обработки за короткое время
● Бизнес–аналитики — полезная информация будет получена только в том случае, когда есть понимание предметной области
● Интерпретации и визуализации — итог работы должен быть понятным заказчику, то есть изложен на доступном языке и в комфортном формате (диаграммы, таблицы, описание)
Важно отметить умение решать проблемы и общаться с разными людьми.
Как стать Big Data аналитик
Есть 3 варианта освоить профессию с нуля:
1. Высшие и средне–специальные учебные заведения
Подготовка специалистов в области искусственного интеллекта, больших данных и машинного обучения. Продолжительность от 2–х лет, в течение которых изучают математические основы анализа данных, программирование и отдельные отрасли.
2. Профильные курсы
Самый удобный формат, который позволяет получить концентрат знаний за короткое время. Курсы Big Data аналитик проходят в основном в онлайн–режиме, это удобно и позволяет сочетать работу с учебой. При выборе синхронного обучения («живые» уроки с преподавателем) есть возможность сразу начать работать с реальными кейсами.
3. Самообразование
Больше подходит для «прокачки» навыков, чем для освоения профессии с нуля. Для подготовки можно использовать видеолекции, вебинары, специальную литературу. Такой формат почти бесплатный, но отсутствие структуры затрудняет усвоение информации.
Стартовать в профессии лучше всего на биржах фриланса. Есть российские и международные онлайн–платформы, где можно заработать, собрать портфолио и выйти на профессиональный уровень.
Заключение
В России технологии Big Data только начинают развиваться. За последние 2 года спрос на курсы специалистов по Data Science вырос на 300%, а вакансий по–прежнему намного больше, чем резюме. Это означает, что прямо сейчас можно пройти обучение и освоить актуальную высокооплачиваемую профессию с нуля.
Реклама. Рекламодатель ООО «КУРСЫ.РУ» https://kursy.ru/
LjN8JzRTv