Просмотров-2587
0

Специалист по работе с большими данными

Специалист по большим данным - профессия будущего

Чем занимается специалист Data Scientist?

В данной статье показано, что специалист по большим данным это профессия будущего, обучение которой можно пройти как в ВУЗе, так и на онлайн курсах ведущих университетов. Но все по порядку.

Большие данные хранят в себе громадный объем информации, извлекая который можно решить многие нерешенные проблемы, связанные с обработкой и управлением данными. Для решения указанной проблемы были созданы специальные методы, а со временем возникла новая профессия — «Специалист по большим данным». Специалист по большим данным — как им стать?

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”.

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

Основная цель вида профессиональной деятельности специалиста по большим данным согласно стандарта 06.042 — “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 hh.ru в Москве имеется 224 вакансии «data scientists». При этом 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. Чаще всего специалостом по работе с большими данными становятся высококлассные программисты.

Во-вторых, специалист по большим данным занимается созданием моделей для оценки гипотез, аналитики или оценки данных. Этого никак не сделать без знаний основных языков программирования, применяемых в области Data Science, таких как:

  • 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 знать 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. 

Кроме общей математической подготовки специалисту по большим данным следует овладеть методами кластерного анализа, поиска ассоциативных правил и классификации.

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, обобщая все сказанное можно резюмировать, что специалист по работе с большими данными должен хорошо знать и уметь использовать на практике методы Интеллектуального анализа больших данных.

В связи с тем, что профессия Data Scientist чрезвычайно востребованная и в настоящее время существует острый дефицит специалистов по работе с большими данными высокого уровня подготовки, во многих странах больших и малых компаниях стремительно увеличиваются 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 и растет число средств и методов их подготовки.

Как и где учиться на Data Scientist?

Специалист по большим данным — как им стать обучаясь в ВУЗе? Для того чтобы успешно работать по специальности Data Scientist, желательно иметь высшее техническое образование. Среди ведущих ВУЗов нашей страны, имеющих специализацию по большим 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.

Профессия Data Scientist достаточно узко специализирована. Поэтому ее можно приобрести либо путем самообучения(что крайне затруднительно), либо на онлайн курсах ведущих университетов.

Самообучение такой сложной специальности как Data Scientist возможно, если имеется хорошая база в области математических и статистических методов и средств обработки больших данным. Если этого нет, то остаются только онлайн курсы, желательно ведущих университетов и образовательных центров. Плюсы и минусы дистанционного обучения можно узнать в статье.

Специалист по большим данным — как им стать, обучаясь на онлайн курсах? Преимуществом обучения на онлайн курсах является то, что план обучения можно легко подстроить под свои возможности, но при этом лбучение проходить под руководством опытных специалистов.

Далее приведем краткие сведения по этим онлайн школам и выполним аналих соответствующих курсов.

Чему можно научиться в Яндекс Практикуме?

За 8 месяцев обучения по 15 часов в неделю в Яндекс Практикуме можно освоить теорию и приобрести востребованные навыки, а также сформировать портфолио для будущего 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. Это очень важно.

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 Skilfaktory?

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

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

В чем прелесть программы обучения в Нетология?

Образовательная платформа Нетология с программой «Профессия Data Scientist» в 2019 году получила премию «Знак качества» в номинации «Подготовка профессионалов цифровой индустрии». Направлению Нетологии «Аналитика и Data Science» присвоили «Премию Рунета» в номинации «Образование и кадры». Это дает основания полагать, что Нетология это лучшая онлайн-школа по Data Science.

Сегодня в Нетологии имеется программа Data Scientist расширенный курс. 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.

На этом курсе вы научитесь не только работать с аналитикой, нейросетями, Big Data, но и освоите ключевые soft skills: коммуникацию в команде, целеполагание и эмоциональный интеллект.

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.

Здесь учат обрабатывать текстовые данные, чтобы передавать их в алгоритмы машинного обучения и экономить время заказчика. Кроме того на курсе вы научитесь не только работать с аналитикой, нейросетями, Big Data, но и освоите ключевые soft skills: коммуникацию в команде, целеполагание и эмоциональный интеллект.

Стоимость обучения с рассрочкой платежа 4812 р/мес.

Примечание. Участие в конкурсах Kaggle — способ получить публичное признание и опыт соревновательного анализа данных.

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

Профессия DataScientist в Skillbox

Программа “Программирование: Data Scientist” в одном из ведущих онлайн университетов 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 понятиями 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.

В программе предусмотрено получение нескольких уровней подготовки, например, Machine Learning. Junior, где можно познакомиться с алгоритмами машинного обучения для решения задач регрессии, классификации и кластеризации. После окончания курсов выпускники становятся не только специалистами  по Machine Learning, но и дата-инженером или аналитик данных. И ни какого упоминания о специалисте по большим данным, предусмотренного соответствующим стандартом.

Стоимость обучения с рассрочкой платежей без первого взноса была раньше  6639 руб/мес, а теперь стала 5900 руб./месс.

Как получить 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)

Что даст курс Data Scientist в IT — сообществе OTUS?

Образовательная онлайн-платформа OTUS предлагает более 80 авторских курсов разных направлений. В настоящее время каталог по направлению Data Science содержит 14 курсов фирмы OTUS.

Для специалистов по большим данным имеется курс по специализации Machine Learning. На специализации вы получите навыки сбора данных и анализа текстовых данных, основам машинного обучения, языка программирования Python, анализа временных рядов, рекомендательным системам, а также продвинутым методам машинного обучения, которые выделят вас среди начинающих специалистов.

Обучение состоит из 2-х ступеней. На первой ступени изучается математическая база и работа с Python, а также основы машинного обучения. На второй ступени осваиваются продвинутые методы машинного обучения и основы работы с нейросетями. По результатам обучения сможете претендовать на позиции Junior Data Science.

Заслуживает внимания курс Data Engineer, на котором можно освоить работу с Architecture, Data Lake, DWH, MLOps с практикой в Yandex Cloud.

На курсе «Аналитик данных (Data Analyst)» также можно получить профессию специалист по работе с большими данными. Здесь можно научиться как собирать данные, анализировать их, выполнять визуализацию и делать выводы, на основании которых компания принимает важное для бизнеса решение. 

Заключение

Большие данные хранят в себе громадный объем информации, извлекая который можно решить многие нерешенные проблемы, связанные с обработкой и управлением данными.

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 DataScientist.

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

Специалист по большим данным — как им стать и где лучше обучаться в ВУЗе или на онлайн курсах ведущих школ и университетов? Ответ простой — обучение можно пройти как в ВУЗе, так и на онлайн курсах ведущих университетов.

Для того чтобы стать специалистом по работе с большими данными необходимо шаг за шагом приобрести требуемые системные знания и умения, для чего следует обратить внимание на один из представленных выше курсов по Data Science.

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 получить востребованную профессию без предварительной математической подготовки на курсах сложно. Но проходить обучение лучше в одном месте, а не привыкать к манере обучения у разных преподавателей от курса к курсу.

Для ознакомления с содержанием различных IT — профессий можно принять участие в различных вебинарах, интенсивах и марафонах, сведения о которых можно посмотреть в статье» «Онлайн вебинары, интенсивы и марафоны. Срочные новости«

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

Связанные материалы

Внимание! 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
 
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.

brasm

Пенсионер с 33 - летним педагогическим стажем

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *