О работе специалистов по анализу больших данных и необходимых для освоения перспективной профессии ресурсах мы уже писали. В этой статье речь пойдет о самых необходимых специалисту по Big Data навыках.
Большие данные применяются в бизнесе, социальных сетях, медицине, транспортных организациях и т.д. Почти все стратегические решения высшего уровня бизнеса принимаются на основе технологий Big Data и Data Science. Они дают пользователям представление о тенденциях и событиях, которые в противном случае было бы трудно или невозможно обнаружить. Компании во многих отраслях уделяют все большее внимание сбору, хранению и анализу этих данных, а также тому, как использовать их для получения новых возможностей и продвижения. В этой области постоянно появляются новые должностные роли, но чтобы получить работу, нужно обладать определенными способностями и освоить соответствующие методики.
Аналитические навыки
Аналитические способности и навыки – одни из самых важных для работы с большими данными. Без них нельзя стать экспертом в данной области. Аналитические инструменты необходимы для решения проблем в бизнесе или других сферах, а для глубокого понимания их возможностей необходимо обладать как математическими знаниями, так и методами количественного анализа данных, вроде описательной статистики и статистики умозаключений. Это помогает инженерам Big Data курировать большое количество неструктурированных данных, обобщать их и находить закономерности для прогнозного анализа
Достижения в области технологий за последние пять лет вывели интеллектуальный анализ на ошеломляющие высоты. Профессионалы с релевантным опытом пользуются большим спросом во всех технологических сферах. Получить его можно, изучая инструменты, вроде RapidMiner, KNIME или Apache Mahout.
Машинное обучение и искусственный интеллект
Расширяющиеся пробелы в цифровых навыках означают, что организации по всему миру находятся в бесконечной гонке за профессионалами в области больших данных с навыками машинного обучения и искусственного интеллекта. Нейронные сети, обучение с подкреплением, состязательное обучение, деревья решений, логистическая регрессия, контролируемое машинное обучение – список можно продолжать и продолжать. Чем больше вы можете предложить, тем более ценным активом будете для любого прогрессивного, ориентированного на технологии работодателя.
Машинное обучение является важным инструментом для инженеров, поскольку оно позволяет им сортировать и обрабатывать большие объемы данных за короткий промежуток времени. Кроме того, Big Data являются частью построения алгоритмов машинного обучения. Специалист должен быть с ним знаком: требуется знать, как писать алгоритмы и как использовать их.
Бизнес-аналитика
Методы Big Data применяются в различных отраслях для принятия решений и оптимизации деятельности. Многие компании используют инсайты из массивных наборов данных, которые они получают с помощью специальных инструментов. Чтобы лучше понять задачи и цели анализа, специалисту необходимо развивать соответствующие навыки и познакомиться с предметной областью. Прежде чем начинать разработку модели и делать выводы, аналитик данных должен понимать все аспекты и бизнес-цели организации. Эксперт должен иметь представление о процессах бизнес-потока, а также иметь знания в области статистики, навыки презентации и коммуникации.
Интерпретация и визуализация данных
Для специалиста по Big Data способность визуализировать и интерпретировать данные являются одними из ключевых навыков для успешной карьеры. Визуализация – самый простой способ понять любую техническую концепцию. Здесь требуется не только понимание статистики и математики, но и наличие изобретательности, воображения и естественного любопытства.
Данные должны быть четко и ясно представлены для передачи в понятном для широкой публике формате. Важно, чтобы вы хорошо понимали бизнес-среду и предметную область, а также умели четко донести идею до аудитории. Придется развивать навыки коммуникации и презентации. Можно начать с изучения визуализации данных с помощью специальных инструментов и программного обеспечения: Tableau, Data Wrapper, Plotly и т. д.
Навыки программирования
Чтобы стать специалистом по большим данным, необходимо знать основы алгоритмов, структур данных, а также объектно-ориентированных языков программирования. Профессионал должен уметь проводить количественный и статистический анализ. Необходимо изучить основные понятия кодирования и уметь исправлять ошибки в существующем коде, который является частью массивной базы данных. Основные языки, в которые стоит инвестировать свое время включают Python, SQL, Java и C++. Нет никакой необходимости изучать все существующие языки, но если вы не ограничите себя только одним, это значительно повысит шансы на трудоустройство и карьерный рост. Например, знание статистических языков, таких как R и Python, даст кандидату преимущества в области аналитики.
Навыки решения проблем
Способность быстро решать проблемы и творческий подход играют важную роль в области больших данных, которые и сами по себе являются проблемой из-за неструктурированной природы. Независимо от того, являетесь ли вы от природы одаренным аналитиком или нет, потребуется постоянная практика, чтобы отточить этот навык. Существует бесчисленное множество способов это сделать, включая решение головоломок, игру в шахматы или даже некоторые видеоигры.
Базы данных SQL и NoSQL
Базы данных – это ядро хранения, организации и поиска информации, поэтому важно знать их структуру и язык. Существует два основных типа баз данных:
- Хранящие информацию в виде записей в таблицах и позволяющие использовать для доступа к ней структурированный язык запросов (SQL). SQL формирует основу движения больших данных и занимает центральное место в хранилищах Hadoop Scala.
- Подход NoSQL (от англ. not only SQL) становится все более популярным, поэтому специалисты по Big Data должны быть знакомы и с ним. Распределенные базы данных NoSQL, вроде MongoDB, быстро заменяют сболее традиционные аналоги SQL, включая DB2 и Oracle. Зачастую они обеспечивают более эффективные возможности хранения и доступа. Серверы NoSQL работают в полной гармонии с Hadoop, а наличие навыков работы с ними существенно повысит ваши шансы на трудоустройство.
Знакомство с технологиями
Профессионалы в области больших данных должны быть знакомы с целым рядом технологий и инструментов, помогающих проводить анализ и делать выводы. Всегда лучше работать с максимально широким технологическим стеком: Scala, Hadoop, Linux, MatLab, R, SAS, SQL, Excel, SPSS и т.д. Это существенно повысит ваши шансы на трудоустройство и быстрый карьерный рост.
Фреймворки, вроде Hadoop и Apache Spark помогают в потоковой передаче моделей больших данных, а различные компоненты Apache Hadoop (MapReduce, HIVE, HDFS и Pig) пользуются большим спросом у специалистов и работодателей.
Навыки работы с публичными и гибридными облаками
В большинстве проектов используется облако, настроенное для хранения и обеспечения высокой доступности данных. Организации предпочитают такие хранилища созданию собственной инфраструктуры из-за меньших затрат. Многие имеют гибридную облачную реализацию.
Некоторые из общедоступных облаков, которые нужно знать: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Alibaba Cloud. К внутренним облачным технологиям относятся OpenStack, Vagrant, Openshift, Docker, Kubernetes и др.
Практические навыки
Начинающий специалист по большим данным перед трудоустройством на хорошую должность должен получить практический опыт и изучить необходимые инструменты. Поскольку технологии меняется быстро, прохождение некоторых курсов может помочь в оперативном усвоении необходимых навыков.
Хочу подтянуть знания по математике, но не знаю, с чего начать. Что делать?
Если базовые концепции языка программирования можно достаточно быстро освоить самостоятельно, то с математикой могут возникнуть сложности. Чтобы помочь освоить математический инструментарий, «Библиотека программиста» совместно с преподавателями ВМК МГУ разработала курс по математике для Data Science, на котором вы:
- подготовитесь к сдаче вступительных экзаменов в Школу анализа данных Яндекса;
- углубитесь в математический анализ, линейную алгебру, комбинаторику, теорию вероятностей и математическую статистику;
- узнаете роль чисел, формул и функций в разработке алгоритмов машинного обучения.
- освоите специальную терминологию и сможете читать статьи по Data Science без постоянных обращений к поисковику.
Курс подойдет как начинающим специалистам, так и действующим программистам и аналитикам, которые хотят повысить свой уровень или перейти в новую область.
Комментарии