Просмотров-69
0

Как стать специалистом по большим данным?

Специалист по большим данным - профессия будущего

Что такое большие данные

Понятие большие данные(Big Data) появилось примерно в 2008 году, когда стало ясно, что объемы массивов данных, поступающих от различных источников измерений, оказываются настолько велики, что обрабатывать их стандартными средствами математической статистики стало либо затруднительно, либо не возможно. Для решения указанной проблемы возникла профессия — Специалист по большим данным.

Большие данные сегодня генерируются во многих отраслях от множества источников информации. Мх объемы достигают десятков терабайт. Например, каждый день через сервера компаний всего мира проходит тысячи петабайт ( 1015 байт =1024 терабайт) информации. Своевременная обработка поступающих данных стала проблемой. Кроме больших объёмов данных, проблему усложняет их разнородность и высокая скорость обновления, так как большие данные быстро меняются и появляются в различных формах.

Большинство больших данных Big Data является неструктурированными, что значительно усложняет их хранение и обработку. Проблемой для больших данных является и  их хранение. Во–первых существующие базы данных не пригодны для этого. Во-вторых, их очень сложно обрабатывать и управлять традиционными технологиями, такими как СУБД, Однако большие данные хранят в себе громадный объем информации, извлекая который можно решить многие нерешенные проблемы, связанные с обработкой и управлением данными.

Поэтому в отличие от традиционных технологий для больших данных создаются специализированные методы, инструменты и методологии для сбора, хранения, обработки и анализа данных.

Интеллектуальный анализ больших данных

По отдельности специалист по статистике, системный аналитик или бизнес-аналитик не может решить задачи с такими объёмами данных. Для этого нужен человек с междисциплинарным образованием, компетентный в математике и статистике, экономике и бизнесе, информатике и компьютерных технологиях. Так возникла профессия «Data Mining Specialist» — специалист по интеллектуальному анализу данных.

Необходимость возникновения такой профессии была продиктована тем, что  массивы  ультра больших данных, не возможно обрабатывать стандартными методами и  средствами математической статистики.

Интеллектуальный анализ данных Data Mining в основном используется в бизнесе и информатике, а также в коммерческих отраслях для повышения эффективности бизнеса. Это наука, необходимая для извлечения информации из необработанных источников информации и раскрытия показателей и тенденций, чтобы избежать массовой потери данных. Аналитика данных используется для проверки существующих теорий и позволяет организациям в нескольких отраслях принимать более обоснованные решения.

В интеллектуальном анализе данных Вы ищите скрытые данные, но не знаете, какой именно тип данных ищется и для чего планируется его использовать, как только Вы их найдете. Когда обнаруживается интересная информация, то аналитики начинают думать о том, как использовать ее для развития бизнеса.

Data Mining использует такие инструменты, как статистические модели, машинное обучение и визуализацию, для извлечения («майнинга») полезных данных и шаблонов из больших данных. Среди методов Data Mining следует выделить методы кластерного анализа, поиска ассоциативных правил и классификации.

Кроме того очень эффективный метод, известный как Hadoop , также используется для обработки больших данных. Это программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое работает с методом распределенной параллельной обработки.

Основными этапами интеллектуального анализа больших данных являются:

  • Интеграция данных: данные собираются из различных источников и интегрируются;
  • Выбор данных: выбираются только те данные, которые считаются для интеллектуального анализа данных.
  • Очистка данных: освобождение от ошибок, зашумленных или несогласованных данных, отсутствующих значений и выбросов;
  • Преобразование данных: в структуры, пригодные для анализа, используя методы агрегирование, нормализация, сглаживание и т. д.;
  • Обработка данных: реализовать методы интеллектуального анализа данных для извлечения полезных данных и шаблонов из наборов данных;
  •  Оценка паттерна: включает визуализацию, удаление случайных шаблонов, преобразование и т. д.;
  • Решение: использовать полученные пользовательские данные для принятия более обоснованных решений.

Наука о данных Data Science

Интеллектуальный анализ данных Data Mining является фундаментальным уровнем более общей науки о данных Data Science. 

Наука о данных — это междисциплинарная область, ориентированная на извлечение значимой информации из больших наборов данных. Чтобы обнаружить скрытые закономерности, специалисты по данным используют математику, естественные науки, алгоритмы и системы для выявления возможностей повышения эффективности, производительности и прибыльности.

Среди наиболее примечательных методов, которые использует  Data Science следует выделить:

  •  прогнозирующая причинно-следственная аналитика, которая использует данные для прогнозирования вероятности различных возможных результатов будущего события;
  • предписывающая аналитика предлагает ряд различных действий, основанных на этих возможностях, с целью оптимизации результатов;
  • машинное обучение — это практика использования алгоритмов на основе данных, которые автоматически улучшаются на основе прошлого опыта — по сути, учатся лучше выполнять свою работу — обнаруживать закономерности и делать прогнозы.

В результате в анализируемой отрасли на основе своих типов больших данных и своих способов их обработки и использования достигаются желаемые цели.  Однако в каждом случае наука о данных служит способом помочь руководству принимать более обоснованные решения — будь то улучшение продукта, понимание нового рынка, удержание клиентов, эффективное развертывание рабочей силы или повышение уровня найма.

Три кита по работе с большими данными

Таким образом, три понятия(сферы деятельности) из мира данных: Big Data, Data Mining и Data Science имеют много общего, но и различаются.

Big Data – это информация, которая может быть использована при поиске наиболее качественных данных для принятия эффективных стратегически важных решений в бизнесе.

Data Mining описывает ряд методов в области науки о данных для извлечения информации из базы данных, которая в противном случае была неясной или неизвестной.

Data Science – это сфера деятельности, которая занимается сбором, обработкой и анализом данных. В данном случае идет работа как со структурированными, так и с неструктурированными данными.

В каждой из этих сфер деятельности имеются свои специалисты.

Big Data Analysts – занимается вопросами сбора, хранения и первичной обработки больших данных.

Data Analytics – деятельность по работе с большими данными, связанная с их классификацией и определение наиболее оптимальных способов применения. DataScietist – специалист по большим данным, который структурирует и анализирует большие объёмы данных, применяет машинное обучение для предсказания событий и обнаружения неочевидных закономерностей.

 С помощью аналитики больших данных, открываются скрытые закономерности и получаются представления, которые позволяют найти и сформулировать идеи и обнаружить взаимосвязи для инноваций и повышения эффективности и конкурентоспособности производства.

Для этого нужен человек с междисциплинарным образованием, компетентный в математике и статистике, экономике и бизнесе, информатике и компьютерных технологиях.  Очевидно, что наиболее общим специалистом является специалист по большим данным DataScietist.

В Российской Федерации специалист по большим данным узаконен специальным профессиональным стандартом с кодом  06.042. Профессиональный стандарт 06.042 – специалист по большим данным  основным видом профессиональной деятельности специалиста считает  “Создание и применение технологий больших данных”.

Чем занимается специалист Data Scientist?

Для тог, чтобы определить основные требования к уровню подготовки специалиста по большим данным необходимо начать с требований профессионального стандарта.

Основная цель вида профессиональной деятельности специалиста согласно стандарта — “Создание информационных технологий нового поколения, обеспечивающих экономически эффективное извлечение полезной информации из больших объемов разнообразных данных путем высокой скорости их сбора, обработки и анализа, и применение этих технологий в информационно-аналитической деятельности, в системах управления и принятия решений, а также для разработки на их основе новых продуктов и услуг”.

Основной обобщенной трудовой функцией специалиста является — анализ больших данных с использованием существующей в организации методологической и технологической инфраструктуры.

В рамках указанного вида деятельности специалист по большим данным:

  • анализирует данные по необходимому критерию и находит скрытые закономерности и связи во время изучения данных;
  • программирует и тренирует модель машинного обучения, оценивая ее по выбранному критерию, который покажет эффективность создаваемой модели;
  • анализирует внутренние процессы и возможные риски;
  • занимается внедрением моделей в существующие инфраструктуры отрасли или бизнес процессов;
  • занимается разработкой отчетов и прогнозированием;
  • консультирует руководителей и менеджера по продукту, основываясь на полученных данных.

Спрос на специалистов Data Scientists ежегодно растет. Например, по информации веб-сайта по поиску работы Indeed, за 2019 год вакансий Data Scientists стало на 29% больше.

Что должен знать и уметь специалист по большим данным

Во-первых,  специалист по большим данным Data Scientist должен уметь программировать, ибо работать с большим объемом данных вручную, не мыслимо. Во-вторых, специалист по большим данным занимается создание модели для оценки гипотез, аналитики или оценки данных. Этого никак не сделать без знаний основных языков программирования, применяемых в области Data Science, таких ка: Вам пригодятся знания:

  • Java, Hive для работы с Hadoop;
  • Python – его основы и понимание того, как работать с ним в анализе данных.
  • SQL – для извлечения данных;
  • языка R, который пригодится для расчетов статистики.

Следующей областью знаний, важнейшей для специалиста по большим данным Data Scientist является математика. Он данных должен знанть и владеть методами математического анализа, теории вероятности и математической статистики, линейной алгебры. Эти знания пригодятся, для того чтобы составлять прогнозы, работать над поиском закономерностей и построением математических моделей.

В математическом анализе специалисту понадобятся производные, правило дифференцирования сложной функции и градиенты. Кроме того важна описательная статистика, планирование эксперимента и математическая статистика. А линейная алгебра нужна для понимания механизмов машинного обучения, там обратите внимание на векторы и пространства, матричные преобразования.

Третьей областью знаний является машинное обучение. Без него в работе большими данными никуда. Машинное обучение нужно для создания новых моделей и переобучения существующих. Также оно связано не только с искусственным интеллектом, но и с генетическими, эволюционными алгоритмами, кластерными задачами и так далее. Благодаря машинному обучению работа Data Scientist с большими объемами данных становится эффективной.

Таким образом, профессия Data Scientist не только чрезвычайно востребованная, но существует острый дефицит специалистов такого уровня. Поэтому так стремительно и широко финансируются и развиваются факультеты при самых престижных ВУЗах по подготовке специалистов по большим данным. В России также растет спрос на специалистов Data Scientist.

Где учиться на Data Scientist?

Для того чтобы работать специалисту Data Scientist, желательно иметь высшее техническое образование. Среди ВУЗов, имеющих специализацию по больши данным можно выделить следующие:

Новосибирский государственный технический университет. Компьютерное моделирование и информационные технологии (Факультет прикладной математики и информатики НГТУ);

МИРЭА — Российский технологический университет. Системное программирование и компьютерные технологии (Институт кибернетики РТУ МИРЭА);

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации. Прикладная математика и информатика (Факультет информационных технологий и анализа больших данных ФУ). Перечисленные ВУЗы это престижные ВУЗы, поступить в которые не каждому под силу. Поэтому при большом желании можно пойти на специализированные курсы, где Вас сначала познакомят с математикой, затем с программированием, и все получится.

Чему можно научиться в Яндекс Практикуме

За 8 месяцев обучения по 15 часов в неделю в Яндекс Практикуме можно освоить востребованные навыки и собирать портфолио для трудоустройства. Программа обучения в Яндекс Практикуме нацелена на структурирование и анализ больших объёмов данных, применение методов машинного обучения для предсказания событий и обнаружения неочевидных закономерностей. Основной упор делается на освоение основных инструментов профессии: язык программирования Python и его библиотеки, в том числе Scikit-Learn и XGBoost, Jupyter Notebook, SQL.

При обучении предусмотрено решение таких бизнес-задач, как прогнозирование оттока клиентов банка, анализ прибыли и убытков нефтедобывающей компании, оптимизация работы предприятия золотодобывающей отрасли. Стоимость обучения 13 000 ₽ помесячный платёж. Итоговая сумма составит 104 000 ₽ или 95 000 ₽ при оплате сразу за 8 месяцев обучения.

Что может дать обучение в Skiifaktory

Программа курса «Профессия Data Scientist» в Skiifaktory предполагает за два года обучения по 10 часов в неделю глубокое погружение в науку о данных Data Science, а именно — понимание основных принципов работы, в освоение необходимых навыков для успешной работы специалистом по большим данным Data Scientist.

В программе, кроме прочего, предусмотрено практическое решение реальных бизнес-задач. Причем это делается самостоятельно, например, создаются и обучаются модели разной сложности: от линейных регрессий и классификаторов до гибридных рекомендательных систем или моделей с использованием нейронных сетей. Разработанные модели доводятся до Production. Делается это с помощью написания сервиса на Flask языка программирования Python .

В отличие от большинства онлайн-школ Skiifaktory использует модель фундаментального образования.Вы получите подготовку не только в области практических знаний, но и базу, новые парадигмы мышления и сообщество однокурсников и преподавателей — то, что дают такие офлайн-вузы, как Оксфорд, Гарвард, МГУ и др.

В чем прелесть программы обучения в Нетология

Нетология с программой «Профессия Data Scientist» в 2019 году получила премию «Знак качества» в номинации «Подготовка профессионалов цифровой индустрии». Это дает основания полагать, что это лучшая онлайн-программа по Data Science. Сегодня в Нетологии имеется программа Data Scientist с нуля до middle.

Главная особенность данной программы в  Нетологии заключается в том, что она начинает обучение с Big Data. Изучаются такие вопросы как проверка данных на полноту, целостность, наличие шумов, ошибок, выбросов и пропусков, а также работа с проблемами, чтобы обеспечить качество Big Data достаточным для предсказания и принятия правильных  решений. Много курсовых проектов. Это очень хорошо.

Много внимания уделяется интеллектуальному анализу данных. Строить деревья решений, модель логистической регрессии, использовать Random Forest в задачах классификации, строить линейную и полиномиальную регрессию — одним словом, знать где применять и что ожидать от работающих и математически обоснованных методов решения бизнес-задач.

Обрабатывать текстовые данные, чтобы передавать их в алгоритмы машинного обучения и экономить время заказчика.

Стоимость обучения с рассрочкой платежа 4333 р/мес.

Примечание. В Нетологии можно пройти обучения на многих курсах программирования.

Профессия DataScietist PRO в Skillbox

Программа “DataScietist PRO” в онлайн университете Skillbox очень насыщена. Кроме знакомства с основными направлениями Data Science, изучаются все этапы работы с большими данными Big Data — от выгрузки данных из различных источников до разведочного анализ и подготовки массивов данных для дальнейшего использования. Осваиваются базовые инструменты для работы с большими данными: Python, SQL, Excel, Power Bi, Airflow.

Большое внимание уделяется основам математики, теории вероятностей  и статистики для Data Science, среди которых аппроксимация, интерполяция, функции, регрессии, матрицы и вектора. На практике обучают работать с математическими сущностями в Python-библиотеке SymPy. Это хорошо.

Должное внимание уделяется созданию и использованию готовых моделей машинного обучения, тренировки нейросетей для работы с текстом, видео или изображениями, построению поисковые и рекомендательные систем, развертыванию и поддержки инфраструктуры(технологий) для автоматизации работы с данными. В программе предусмотрена также возможность поработать с большими объемами данных, с помощью таких инструментов как Hadoop и MapReduce, Hive, Spark. Это важно для подготовки специалиста по большим данным и соответствует профессиональному стандарту.

Однако после окончания курсов выпускники становятся  специалистами  по Machine Learning, дата-инженером или аналитик данных. И ни какого упоминания о специалисте по большим данным, предусмотреннос соответствующим стандартом.

Стоимость обучения с рассрочкой платежей без первого взноса была раньше  9834 руб/мес, а теперь стала 5900 руб./месс.

Получите востребованную профессию в GeekBrains

Стать специалистом по большим данным модно, пройдя обучение по Data Science на Факультете  искусственного интеллекта онлайн университета GeekBrains. Здесь также большое внимание уделяется программированию на языке Python и его библиотекам предназначенным для Data Science: Numpy, Pandas, Matplotlib, SciKit-Learn. Изучается методика работы с RESTful/SOAP-сервисами, форматами XML и JSON в Python, а также знакомство с особенностями открытых данных (OpenData). Акцент делается на работу в операционной системе Linux и созданию сервера в облачных сервисах AWS.

В программе предусмотрено освоение методов сбора данных и их статистического исследования методами корреляционного, дисперсионного и регрессионного анализа. Кроме того, рассматриваются математические аспекты алгоритмов, применяемых в Data Science: линейная и логистическая регрессия, градиентный спуск, метод ближайших соседей, кластеризация, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг.

Большое внимание уделено освоению применения методов машинного обучения для построения прогнозов и повышения эффективности бизнес-процессов в различных отраслях экономики.

В результате можно получите одну из самых востребованных IT-профессий  —  машинное обучение от профессиональных преподавателе за от 4 989 ₽ в месяц(к стати было от 6 236 ₽ в месяц)

Заключение

По данным HeadHunter за два года спрос на специалиста по большим данным  Data Scientist выростает в два раза. Спешите им стать.

Для того чтобы стать специалистом по большим данным и шаг за шагом приобрести требуемые системные знания и умения, то следует обратить внимание на один из представленных выше курсов по Data Science.

Проходить обучение лучше в одном месте, а не привыкать к манере обучения разных преподавателей от курса к курсу.

В любом из курсов можно научиться извлекать из больших данных пользу и решать задачи по повышению эффективности бизнеса Однако помните, что пройти обучение по Data Science с нуля и получите востребованную профессию без предварительной математической подготовки на курсах сложно

Вот кратко о такой большой и перспективно профессии. Удачи всем, кто ее освоит.

Кто хочет стать моим партнером в R-MONEY.RU жмите на кнопку на рисунке
Кто хочет своевременно узнавать о выходе новой статьи на сайте должен подписаться.

ПОДПИСКА НА РАССЫЛКУ

Статьи об онлайн курсах обучения

Дистанционное обучение
Обучение программированию
Проектирование информационных систем
 

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *