Представьте полностью заполненный Excel-лист. Если вы когда-либо имели дело с таблицами и данными в Microsoft Office, то скорее всего представляете весь масштаб. И все, что не вмещается в этот лист, у айтишников принято считать большими данными. Это миллионы строк и тысячи столбцов!
Big Data – по сути, и есть работа с большими данными, которая, в конечном итоге, может выводить определенные закономерности. Даже такие, которых никто не ожидал выявить. Для подобных вычислений нужны продвинутые программы и специально обученные люди, профессионалы своего дела.
В эпоху современных технологий работники в сфере Big Data стали востребованы как никогда. И в силу своей огромной информационной значимости, она безусловно имеет широкий круг применений у продвинутых маркетологов и крупных предпринимателей.
Если оценивать рынок Казахстана, то среднестатистические специалисты по Big Data в целом зарабатывают около 350 тысяч тенге. Данная профессия считается одной из 10 самых востребованных специальностей на сайтах по поиску работы. Нужно понимать, что это работа с огромными неструктурированными данными. Перед вами – информация о миллионах пользователей и из этой информации нужно сделать верные умозаключения.
В нашей стране мы обнаружили несколько учебных заведений – Nazarbaev University, Satbaev University, KBTU, AlmaU и др., где есть специальность «Big Data and Business Analytics». Будучи специалистом в области Big Data, вы автоматически становитесь востребованным в самых разных структурах, начиная от служб безопасности, заканчивая сотрудничеством с крупными рекламными организациями и производственными предприятиями.
Как проходит рабочий день аналитика
Тех, кто работает с большими данными, называют аналитиками. Как говорит преподаватель AlmaU Тимур Бакибаев, у аналитика работа делится не по дням, а по неделям:
- Первый этап работы – это переговоры с большим количеством топ-менеджеров, отделов, департаментов компаний. Это делается для того, чтобы понять, что хотят узнать руководители и какие рабочие вопросы у них есть.
- После того, как пройдут недели переговоров, анализа всех принятых запросов, аналитик приступает к сбору данных. Он запрашивает от отделов компании данные, например у маркетингового или финансового отдела. Если данных нет, то заново запускается их генерация.
- Третий этап – это обработка данных, их чистка, сортировка. Не всегда данные изначально бывают «читабельными» для компьютеров. Поэтому аналитик вручную должен привести данные в порядок.
- После обработки данных, аналитик делает определенные анализы, выводы.
- И уже, в четвертых, презентует результаты руководству.
С чего начать
Декан Школы Инженерного Менеджмента AlmaU Куаныш Абешев говорит, что для начала человеку должна нравиться математика, алгебра, физика. И необходимо иметь аналитический склад ума. Если у вас есть такие качества, то можете реализовать себя в качестве аналитика. Самыми ходовыми программами по работе с Big Data считаются Python и Jupyter Notebook. После 4-х лет обучения, студент может полностью овладеть этими программами.
Самые необходимые предметы в Big Data
Data Visualization / Визуализация данных
Во время курса студенты обучаться правильному представлению количественных и качественных данных для помощи в принятии решений. Графики позволяют увидеть взаимосвязь между данными или тенденцию каких-либо показателей.
Natural Language Processing / Обработка естественного языка
Курс раскрывает вопросы пересечения естественных языков с информатикой. На этом курсе студенты узнают, что полезного может сделать компьютер с естественными языками, например, перевод с русского на казахский, фильтрация нежелательной почты, извлечение данных из социальных сетей и поиск основных тем в новостных лентах.
Image Processing and Pattern Recognition / Обработка изображения и распознавание образов
На данном курсе студенты обучатся распознаванию отпечатков пальцев, лиц, номерных знаков или других образов с помощью нейронных сетей.
Machine Learning and Clustering / Машинное обучение и кластеризация
Рассматриваются методы искусственного интеллекта для решения задач оптимизации, статистических расчетов и планирования, а также рассматриваются задачи распознавания образов для прогнозирования и классификации.
Blockchain Programming / Blockchain программирование
Курс начинается с основ криптографии и экономики и переходит к идеям создания криптовалют и технологии blockchain. На курсе так же будут рассмотрены фундаментальные принципы работы Bitcoin.
Заключение
В век цифровых технологий работа с огромной базой данных будет всё актуальнее и актуальнее. Поэтому многим молодым людям стоит обратить внимание на данную специальность как на одну из ведущих. Ибо выбор своей специальности является одним из главнейших выборов в жизни. Согласны с нами?
