📈 Стать аналитиком Big Data: пошаговое руководство

Анализ больших данных – относительно новая, но довольно востребованная сфера рынка труда. Спрос на специалистов по работе с данными постоянно растет. Big Data – это наборы данных очень больших размеров, которые также характеризуются многообразием и высокой скоростью обновления.

Аналитик больших данных – это специалист, который выявляет и исследует закономерности в данных с помощью специальных программных средств.

О том, чем занимаются специалисты по анализу больших данных, мы писали в статье Big Data: размер имеет значение. В этом материале, подготовленном при поддержке Факультета Аналитики Big Data онлайн-университета GeekBrains, мы сосредоточимся на навыках, необходимых для овладения профессией.

Английский язык

Актуальная информация по анализу больших данных в первую очередь появляется в англоязычных сообществах. Знание английского языка необходимо не только для чтения литературы по теме, но и для общения с зарубежными коллегами.

Soft skills

Работа в проектах над большими данными обычно разделяется между специалистами из разных сфер. Поэтому немаловажным является умение работать в команде. Развить свои soft skills помогут следующие курсы и книги:

Математика

Если вы начинаете свой карьерный путь из другой сферы, необходимо прокачать знания в дискретной математике и статистике. Так вы сможете лучше понимать алгоритмы обработки и методы анализа больших данных.

На русском:

На английском:

Программирование

📈 Стать аналитиком Big Data: пошаговое руководство

Далее нужно изучить SQL – язык создания, модификации и управления базами данных.

Чаще всего для обработки и анализа больших данных используются такие языки программирования, как Python или R. Изучить их основы совершенно бесплатно можно с помощью онлайн-платформ.

На русском:

На английском:

Теория

📈 Стать аналитиком Big Data: пошаговое руководство

Для того чтобы строить и интерпретировать прогностические модели, необходима сильная теоретическая база. В соответствующих онлайн-курсах включены основы статистики, высшей математики, необходимая теория и практические задания.

На русском:

На английском:

В дополнение:

Литература по Big Data

После просмотра курсов и освоения базы приступайте к чтению научно-технической литературы по теме. Не стесняйтесь читать и научно-популярную литературу – это позволит посмотреть на область свежим взглядом.

Подкасты

📈 Стать аналитиком Big Data: пошаговое руководство

Подкасты и Youtube-каналы – одни из лучших способов быть в курсе последних новостей Big Data. Относительно YouTube обязательно изучите нашу подборку из 30 YouTube-каналов и плейлистов о Data Science. А ниже мы собрали подборку подкастов.

На русском:

На английском:

  • Data Skeptic эксперты о статистике, машинном обучении, ИИ и Big Data;
  • Code Newbie об успешных программистах и людях, сумевших стать профессионалами с нуля;
  • Learn to Code with Me – для новичков об основах программирования;
  • Coding Blocks – о лучших практиках программирования, алгоритмах и ООП;
  • Programming Throwdown – для разработчиков о работе на разных языках программирования;
  • Arrested DevOps – новое о практиках разработки;
  • Software Engineering Daily – о работе программного обеспечения.

После знакомства с теорией и основами программирования закрепите полученные знания на практике. Начните анализировать реальные данные. В этом вам помогут онлайн-курсы и популярные ресурсы:

Потребуются также и специальные инструменты для решения проблем, связанных с огромными объемами данных и их распределенной обработки:

LinkedIn

В первую очередь подпишитесь на сообщество Big Data and Analytics на LinkedIn. Там собраны не только курсы и офферы для аналитиков, но и вся актуальная информация от ведущих экспертов области. А также советуем следить за публикациями Ronald van Loon, Jules Polonetsky, DJ Patil и Bernard Marr. Они активно рассказывают о своем карьерном пути и делятся новостями из мира Data Science.

Сообщество

📈 Стать аналитиком Big Data: пошаговое руководство
  • Stack Overflow Big Data – огромный ресурс с вопросами и ответами о проблемах, связанных с кодом;
  • Хабрахабр Big Data – статьи по анализу данных и машинному обучению;
  • Women in Big Data – форум для женщин в сфере больших данных;
  • Open Data Science – русскоязычное сообщество для специалистов из разных областей науки о данных;
  • MachineLearning.ru – вики-страница, посвященная машинному обучению на русском;
  • Cross Validated – вопросы и ответы по статистике и выбору лучших моделей;
  • R-bloggers – все, что вы хотели знать о R.

Направления в карьере

Мое видение – это мир, наполненный грамотными профессионалами в сфере данных. Профессионалы, которые могут использовать данные для разработки идей и принятия решений, основанных на данных

Дэвид Лангер (Вице-президент отдела Аналитики в Schedulicity)

По данным отчета LinkedIn 2020 г., специалисты по анализу данных на протяжении последних трех лет остаются одними из самых востребованных в таких отраслях, как информационные технологии и услуги, программное обеспечение, интернет, финансовые услуги, высшее образование, а также в научно-исследовательской сфере. Вакансии варьируются от младших разработчиков до старших вице-президентов и директоров по инжинирингу.

Средняя зарплата специалиста в области Data Science находится в диапазоне от $89 тыс. до $242 тыс. в США, а Европейская комиссия в своем отчете за 2019 г. объявила, что к 2020 г. в Европе будет создано 100 000 новых рабочих мест, связанных с данными.

Если вы только начинаете свой путь в Data Science, хотите получить диплом и помощь в трудоустройстве, мы рекомендуем записаться на курс Факультета Аналитики Big Data онлайн-университета GeekBrainsy. Программа курса даст основательную математическую и базу, основы языка Python и навыки работы с базами данных, а также научит работе с Hadoop и Apache Spark – востребованными инструментами работы с большими данными. Обучение на курсах ориентировано на применение навыков машинного обучения в бизнесе и построено по принципам практической работы над проектами с ведущими специалистами сферы и личным помощником-куратором.

proglib.io

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

двенадцать + семнадцать =