Работа в области Big Data и Data Science требует сочетания технических и аналитических навыков. Big Data связана с хранением, обработкой и управлением сложными наборами данных. Data Science фокусируется на анализе и извлечении информации для обоснования принятия решений.
Big Data: hard skills для этой сферы
- Ведущей системой является Hadoop – набор программ, утилит, библиотек с открытым исходным кодом для хранения и обработки больших наборов данных. Экосистема включает в себя компоненты HDFS, YARN, Map Reduce.
- Совокупность языков SQL (Structured Query Language) используется для управления реляционными базами, манипулирования ими. Необходима при извлечении, преобразовании, загрузке информации в среду больших данных. Языки программирования Java, Python, Scala требуются для обработки, визуализации.
- В дополнение к SQL при работе с неструктурированными данными необходимо знание баз данных NoSQL, например, MongoDB, Cassandra, HBase. А также концепций распределенных вычислений и фреймворков Apache Spark, Apache Flink, Apache Storm, которые обеспечивают параллельную обработку на нескольких узлах.
- Необходимо владение принципами моделирования, представления сложных данных в визуально привлекательной, понятной форме с помощью Tableau, Power BI, QlikView. При развертывании инфраструктуры в облаке необходимы платформы облачных вычислений Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform.
Data Science: hard skills для этой сферы
- Обязательно владеть хотя бы одним языком программирования: Python, R, SQL. Python содержит множество библиотек машинного обучения, визуализации данных, манипулирования, таких как Pandas, Scikit-learn, Matplotlib.
- Необходимо иметь прочную основу в области статистики, понимать статистические концепции. Без этого не обойтись при построении прогностических моделей. Еще один навык – манипулирование данными, что подразумевает очистку, предварительную обработку и разбор при работе с неструктурированными базами.
- Следует разбираться в алгоритмах машинного обучения: линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, случайные леса, нейронные сети. Важно владение инструментами обработки естественного языка, или NLP. Это способность анализировать и интерпретировать человеческий язык с помощью алгоритмов машинного обучения.
- Для формирования и обмена документами, создания уравнений, визуализаций, описательного текста необходимо веб-приложение Jupyter Notebook. Имея открытый исходный код, оно используется в исследовательском анализе и моделировании.
Soft skills для специалиста Big Data и Data Science
- Аналитическое мышление как способность разбивать сложные проблемы на более мелкие, управляемые компоненты, выявлять закономерности, тенденции.
- Эффективные коммуникативные навыки для разъяснения выводов, инсайтов как технической, так и нетехнической аудитории.
- Креативность, или способность нестандартно мыслить при поиске инновационных решений сложных проблем. Умение подходить к исследованию с разных сторон, быть открытым для самообразования.
- Способность эффективно управлять временем. Необходимо расставлять приоритеты в работе, соблюдать дедлайны, чтобы гарантировать выполнение проекта.
Читать по теме: Как разработать мобильное приложение: гид для начинающих
