Big Data аналитик

Данные играют жизненно важную роль в повседневной жизни, влияя практически на все, что делают пользователи. Необходимость их анализа, особенно последние годы, привела к большей потребности в аналитиках Big Data. Но поскольку эта область является относительно новой, здесь всегда есть чему поучиться.

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.

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:

1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. Хранение данных. Каждый аналитик должен обладать навыками работы с реляционными и нереляционными системами БД, такими как MySQL, Oracle, DB2, NoSQL, HDFS, MongoDB, CouchDB, Cassandra.
5. 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.
6. 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.
7. Знание английского языка на уровне чтения технической документации.
8. 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:

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

Средняя зарплата

Средняя месячная плата зависит от опыта и квалификации, но варьируется от 50 до 200 000 руб. Конечно, есть вакансии с меньшей зарплатой, есть – с большей. Стажерам не стоит рассчитывать на «минималку», пока проходит обучение, зарплата будет на уровне 20-30 000 руб.

Максимальный спрос на специалистов в Москве, Санкт-Петербурге и других мегаполисах. Некоторые работодатели предлагают гибкий график и удаленность, но большинство все-таки предпочитает работу в офисе с командой.

Средняя зарплата в Америке начинается от 100 000 долл. в год.

Где востребован аналитик Big Data?

Абсолютно все отрасли нуждаются в Big Data. Но все чаще аналитики требуются в банковском секторе, государственном управлении, сельском хозяйстве. Специалисты активно привлекаются предприятиями крупных розничных сетей для выполнения задач конкурентного анализа рынка с целью выявления ключевых отраслевых тенденций.

Также профессия востребована в:

1. Интернет-маркетинге.
2. Веб-порталах.
3. Разработке программного обеспечения.
4. Консалтинге.
5. Логистике.

Кому подходит?

Когда речь заходит о выборе профессии, следует учитывать не только заработную плату и востребованность специальности на рынке труда.

Новичку должны быть интересны такие науки, как математика, статистика, информационные технологии. Будут трудности, если сложно работать с большим объемом информации.

Среди личных качеств стоит выделить:

1. Аналитический ум.
2. Критическое мышление.
3. Внимательность и концентрация.
4. Ответственность.
5. Широкий кругозор.
6. Упорство и усидчивость.
7. Умение решать задачи.
8. Умение работать в команде и объяснять сложные вещи простыми словами.
9. Бизнес-интуицию.

Поскольку область развивается так же быстро, как и данные, которые она анализирует, от профессионалов требуется постоянное повышение квалификации.

Минимальные навыки и обучение с нуля

Если карьерный путь начинается из другой сферы, в первую очередь необходимо прокачать знания в дискретной математике и статистике.

Когда аналитик работает с большими данными, он использует различные технологии, в зависимости от конкретной задачи, которую сейчас выполняет. Некоторые из многих инструментов включают (но не ограничиваются ими):

1. MapReduce.
2. Sqoop.
3. Impala.
4. Pig.
5. HBase.
6. Apache Spark.
7. HDFS.
8. YARN.
9. Flume.

Для анализа и интерпретации данных аналитики тратят много времени на работу с множеством аналитических и бизнес-инструментов, таких как Microsoft Excel, MS Office, SAS, Tableau, QlikView, Hadoop, MongoDB, Cassandra, Hive, Pig, SQL.

Следует изучить один язык программирования (Python/Ruby/Perl). Как только он будет освоен, процесс обучения другим языкам будет проще.

Актуальная информация в первую очередь появляется в англоязычных комьюнити. Знание английского языка необходимо не только для изучения материалов по теме, но и для общения с зарубежными коллегами.

Что нужно, чтобы стать специалистом?

Необходима сильная теоретическая база. Онлайн-курсы включают основы статистики, высшей математики, необходимую теорию и практические задания.

После освоения базы рекомендуется читать научно-техническую и научно-популярную литературу по теме, а также смотреть специализированные Youtube-каналы и слушать подкасты. Это позволит быть в курсе последних новостей Big Data.

Обучение должно проходить ежедневно, минимум 3-4 часа. Обязательно нужно закреплять полученные знания на практике с помощью онлайн-курсов (где будет помогать личный помощник-куратор) и популярных ресурсов (самостоятельно).

Теперь можно приступать к поиску вакансий начального уровня для наработки опыта. Это поможет не только в дальнейшем обучении, но и послужит первой ступенькой на пути к карьере.