Для этого необходимо научиться собирать, обрабатывать и выполнять статистический анализ больших массивов данных, позволяющих выявлять тенденции и закономерности для принятия обоснованных решений.
Какие знания нужны Data analyst в Big Data?
Во-первых, нужен прочный фундамент в области компьютерных наук и математики. Желательно знать языки программирования Python, R и SQL, а также структуры данных, алгоритмы и статистику.
Во-вторых, необходимо понимание концепций и инструментов хранилищ данных, опыт работы с распределенными вычислительными платформами, такими как Apache Hadoop и Spark.
В-третьих, ключевой областью знаний выступает машинное обучение. С помощью ML создаются прогнозные карты для градации вариантов решений и выбор оптимального из множества данных.
Прикладные знания и умения включают:
- работу с электронными таблицами, например, Microsoft Excel, на экспертном уровне;
- визуализацию данных в графических и презентационных программах;
- проведение регрессионного анализа и проверку гипотез.
Из каких профессий приходят в Data analyst в Big Data?
Чтобы стать дата-аналитиком, необходимо сочетание технических и аналитических навыков. Поэтому в профессию может прийти любой человек с образованием в области математики, статистики или информатики.
Востребованы специалисты-практики из других областей, таких как бизнес или здравоохранение. Сочетание знаний «внутренней кухни» определенной отрасли и глубокое понимание аналитико-статистических концепций позволит стать незаменимым специалистом в условиях современного бизнеса.
Где можно реализоваться в профессии?
- В общей бизнес-аналитике (BI) в разных отраслях для превращение разрозненных массивов данных в удобные для принятия решений или разработки стратегии кейсы. Без этого не обойтись при оптимизации производственных процессов, систематизации данных с датчиков измерительных приборов, определении области сокращения затрат и снижения отходов.
- В е-коммерции при обработке данных для построения маркетинговых Карт коммуникаций и предсказания клиентского поведения, при оптимизации ценообразования. В здравоохранении – в процессе анализа данных о пациентах с целью грамотного распределения материальных и людских ресурсов, выявления тенденции распространения заболеваний.
Аналитиков Big Data ждут крупные компании
Например, в Сбербанке дата-аналитики создают алгоритмы предвидения финансового поведения населения в конкретных рыночных условиях, разрабатывают модели кредитного скоринга для обнаружения мошенничества.
Data analyst Яндекса работают над улучшением алгоритмов поиска. Они используют методы ML для отклика на персонализированные поисковые запросы, отвечают за разработку инструментов распознавания изображений, речи и обработки естественного языка.
В Росатоме без статистических моделей, сформированных дата-аналитиками, не обходится прогнозирование будущего спроса на энергию и выявление тенденций ее потребления. Аналитики также трудятся над оптимизацией производственных процессов через обработку мониторингов работы тонкого измерительного оборудования.
В Mail.ru Group дата-аналитики используют методы машинного обучения для разработки персонализированных рекомендаций по контенту и рекламе. Еще одно новое направление – создание алгоритмов обнаружения мошенничества в сети.
Читать по теме: Как стать цифровым маркетологом
