Сколько зарабатывает аналитик данных: обзор зарплат и вакансий в 2020

Перспективы и тенденции развития Big data

В 2017 году, когда большие данные перестали быть чем-то новым и неизведанным, их важность не только не уменьшилась, а еще более возросла. Теперь эксперты делают ставки на то, что анализ больших объемов данных станет доступным не только для организаций-гигантов, но и для представителей малого и среднего бизнеса

Такой подход планируется реализовать с помощью следующих составляющих:

Облачные хранилища

Хранение и обработка данных становятся более быстрыми и экономичными – по сравнению с расходами на содержание собственного дата-центра и возможное расширение персонала аренда облака представляется гораздо более дешевой альтернативой.

Использование Dark Data

Так называемые «темные данные» – вся неоцифрованная информация о компании, которая не играет ключевой роли при непосредственном ее использовании, но может послужить причиной для перехода на новый формат хранения сведений.

Искусственный интеллект и Deep Learning

Технология обучения машинного интеллекта, подражающая структуре и работе человеческого мозга, как нельзя лучше подходит для обработки большого объема постоянно меняющейся информации. В этом случае машина сделает все то же самое, что должен был бы сделать человек, но при этом вероятность ошибки значительно снижается.

Blockchain

Эта технология позволяет ускорить и упростить многочисленные интернет-транзакции, в том числе международные. Еще один плюс Блокчейна в том, что благодаря ему снижаются затраты на проведение транзакций.

Самообслуживание и снижение цен

В 2017 году планируется внедрить «платформы самообслуживания» – это бесплатные площадки, где представители малого и среднего бизнеса смогут самостоятельно оценить хранящиеся у них данные и систематизировать их.

Светофор транзакций и Big Data в антифрод-системах

Сначала рассмотрим, как работают антифрод-системы. Прежде всего транзакция оценивается по критериям ограничений и фильтрам, о которых мы писали здесь. В частности, проверяется соответствия суммы платежа установленному лимиту, попадание IP-адреса плательщика в привычный регион пользования, корреляция с ранее выявленными шаблонами клиентского поведения и т.д. По результатам такого анализа транзакция маркируется одной из следующих цветовых меток :

зеленым помечены операции с низкой вероятностью мошенничества;
желтым отмечаются подозрительные транзакции с шансом мошенничества выше среднего, поэтому для проведения платежа необходимо дополнительное внимание;
красный цвет сигнализирует о высокой вероятности мошенничества, поэтому для осуществления таких платежей требуется документальное подтверждение аутентичности владельца карты.

С точки зрения технологий Big Data антифрод-системы включают следующие возможности :

• текстовая аналитика для поиска, категоризации контента и извлечения сущностей, например, с помощью Apache Solr или Amazon Elasticsearch;
• расчет статистических параметров для выявления отклонений, которые указывают на вероятность мошенничества;
• графовая аналитика для идентификации взаимосвязей и выявления закономерностей;
• Gap-тестирование для обнаружения недостающих элементов в цепочке последовательных данных;
• подтверждение даты входа для оценки неподходящего или подозрительного времени ввода информации;
• модели машинного обучения на основе исторических данных, чтобы кластеризовать особенности пользовательского поведения для формирования шаблонов, а также выявления новых аномалий. Может быть реализовано на базе Apache Spark MLLib.

Для повышения точности аутентификации владельца карты некоторые антифрод-системы также подключают биометрические модули, чтобы с помощью Machine Learning алгоритмов распознавания речи идентифицировать личность владельца карты .

Многие из вышеперечисленных методов активно применяются не только для предупреждения мошенничеств на уровне одного пользователя, но и в гораздо больших масштабах. В частности, аналитика больших данных и машинное обучение помогают расследовать финансовых махинаций по отмыванию денег и выявлять преступные цепочки. Как это устроено, мы рассмотрим далее.

Почему HR задумался о Big Data?

Если в вашей компании более 1000 сотрудников, несколько HR-систем и множество неструктурированных данных, которые нужно визуализировать, интерпретировать и проанализировать, внедрение Big Data, скорей всего, будет для вас актуально . Эти технологии позволят осуществить комплексный сбор и всесторонний анализ человеческого капитала с учетом общей эффективности бизнеса и отдельных направлений деятельности предприятия. В частности, покрыть каждую из 9 областей HR-аналитики :

1. аналитика ключевых навыков сотрудников;
2. аналитика привлечения и управления развитием талантов, формирование корпоративной модели компетенций;
3. аналитика загруженности работников:

• анализ соотношения времени, затрачиваемого на создание дополнительной ценности и времени, уходящего на решение административных задач;
• нормирование, или анализ выполняемых задач и времени, отводящегося для их исполнения;
• анализ общей загруженности персонала; 

1. аналитика текучести кадров, прогнозирование потребности в персонале, расчет индексов удовлетворенности и вовлеченности сотрудников
2. аналитика корпоративной культуры – неформальных (и часто негласных) правил поведения и взаимодействия в компании, чтобы сформулировать целевую культуру, влиять на нее, прослеживая и отмечая тенденции, а также своевременно выявлять нежелательные изменения;  
3. аналитика каналов привлечения персонала: корпоративного сайта, рекрутинговых площадок, устных рекомендаций – анализ их результативности, сравнительной скорости развития и потенциала; 
4. аналитика лидерства (руководства), чтобы оценить вклад руководителей с помощью анализа результативности всей организации и обратной связи от сотрудников, полученной методом анонимных опросов, фокус-групп и личных интервью; 
5. аналитика индивидуальной результативности сотрудников, чтобы поощрять каждого работника в зависимости от его вклада, а также определить зависимость между показателями деятельности специалиста и результатами оценки его навыков и компетенций;
6. аналитика группового взаимодействия и взаимовлияния для формирования эффективных команд с учетом зависимости общей результативности группы от входящих в ее состав индивидов. 

Рекрутинг, управление талантами, выявление неэффективных работников – инструменты Big Data отлично решают эти и другие бизнес-задачи

Примеры задач, эффективно решаемых при помощи MapReduce

Word Count

Начнём с классической задачи – Word Count. Задача формулируется следующим образом: имеется большой корпус документов. Задача – для каждого слова, хотя бы один раз встречающегося в корпусе, посчитать суммарное количество раз, которое оно встретилось в корпусе.

Решение:

Раз имеем большой корпус документов – пусть один документ будет одной входной записью для MapRreduce–задачи. В MapReduce мы можем только задавать пользовательские функции, что мы и сделаем (будем использовать python-like псевдокод):

Функция map превращает входной документ в набор пар (слово, 1), shuffle прозрачно для нас превращает это в пары (слово, ), reduce суммирует эти единички, возвращая финальный ответ для слова.

Обработка логов рекламной системы

Задача: имеется csv-лог рекламной системы вида:

Решение:

Функция map проверяет, нужна ли нам данная запись – и если нужна, оставляет только нужную информацию (город и размер платежа). Функция reduce вычисляет финальный ответ по городу, имея список всех платежей в этом городе.

Рынок Big data в России

В 2017 году мировой доход на рынке big data должен достигнуть $150,8 млрд, что на 12,4% больше, чем в прошлом году. В мировом масштабе российский рынок услуг и технологий big data ещё очень мал. В 2014 году американская компания IDC оценивала его в $340 млн. В России технологию используют в банковской сфере, энергетике, логистике, государственном секторе, телекоме и промышленности.

Что касается рынка данных, он в России только зарождается. Внутри экосистемы RTB поставщиками данных выступают владельцы программатик-платформ управления данными (DMP) и бирж данных (data exchange). Телеком-операторы в пилотном режиме делятся с банками потребительской информацией о потенциальных заёмщиках.

15 сентября в Москве состоится конференция по большим данным Big Data Conference. В программе — бизнес-кейсы, технические решения и научные достижения лучших специалистов в этой области. Приглашаем всех, кто заинтересован в работе с большими данными и хочет их применять в реальном бизнесе. Следите за Big Data Conference в Telegram, на и .

Обычно большие данные поступают из трёх источников:

• Интернет (соцсети, форумы, блоги, СМИ и другие сайты);
• Корпоративные архивы документов;
• Показания датчиков, приборов и других устройств.

Чем занимается бизнес-аналитик

Напомним, что объём и специфика обязанностей бизнес-аналитика могут различаться в зависимости от потребностей той или иной компании. Поэтому лучше всего смотреть задачи на примере вакансий компаний из разных отраслей. Да и в одной они могут быть неодинаковыми

Вакансия ИТ-компании Flocktory — оптимизируют рекламу и ecom на основе данных

Как видим, компании нужен широкопрофильный специалист-экономист, который в первую очередь прекрасно разбирается в бизнесе, имеет навыки расчёта, систематизации и структурирования процессов.

Вакансия Home Credit Bank

Здесь фокус приходится на оптимизацию бизнес-процессов для повышения дохода или уменьшения расходов компании. При этом в меньшей степени требуются навыки финансового планирования. Однако, скорее всего, когда компания говорит, что нужно оптимизировать бизнес-процессы, это означает, что процессы нужно и обсчитать.

Прототипирование интерфейсов — достаточно частая задача для бизнес-аналитика. Разработанный процесс нужно привести к логичному завершению в виде экрана на сайте или во внутренней системе, где у этого процесса есть точка входа и выхода (отчётность, форма заявки).

Большие данные в маркетинге и бизнесе

Все маркетинговые стратегии так или иначе основаны на манипулировании информацией и анализе уже имеющихся данных. Именно поэтому использование больших данных может предугадать и дать возможность скорректировать дальнейшее развитие компании.

К примеру, RTB-аукцион, созданный на основе больших данных, позволяет использовать рекламу более эффективно – определенный товар будет показываться только той группе пользователей, которая заинтересована в его приобретении.

Чем выгодно применение технологий больших данных в маркетинге и бизнесе?

1. С их помощью можно гораздо быстрее создавать новые проекты, которые с большой вероятностью станут востребованными среди покупателей.
2. Они помогают соотнести требования клиента с существующим или проектируемым сервисом и таким образом подкорректировать их.
3. Методы больших данных позволяют оценить степень текущей удовлетворенности всех пользователей и каждого в отдельности.
4. Повышение лояльности клиентов обеспечивается за счет методов обработки больших данных.
5. Привлечение целевой аудитории в интернете становится более простым благодаря возможности контролировать огромные массивы данных.

Например, один из самых популярных сервисов для прогнозирования вероятной популярности того или иного продукта – Google.trends. Он широко используется маркетологами и аналитиками, позволяя им получить статистику использования данного продукта в прошлом и прогноз на будущий сезон. Это позволяет руководителям компаний более эффективно провести распределение рекламного бюджета, определить, в какую область лучше всего вложить деньги.

Как стать аналитиком Big Data

Чтобы стать аналитиком Биг Дата, нужно получить высшее математическое образование, а потом отучиться на профильных курсах.

Обучение в вузе

Российские вузы пока не учат специальности аналитика больших данных, так как это новое направление. Хорошей базой для будущего специалиста станут факультеты «Компьютерные науки», «Информационные технологии», «Статистика». За рубежом несколько вузов уже предлагают профильное образование.

Российские институты и крупные интернет-компании организуют курсы, на которых студенты получают знания по профессии в очной форме.

Онлайн-курсы

После института можно пройти онлайн-курсы. На них студент научится основным навыкам работы с Биг Дата. Большинство курсов на английском языке, но можно найти и несколько русскоязычных версий.

Зарплата аналитика big data

Заработок big data scientist, по данным портала Habr.com, находится в пределах от 73 до 200 тыс. рублей и зависит от множества факторов.

Сколько получает junior аналитик big data

Начинающие специалисты без опыта работы начинают путь с должности стажера или младшего специалиста. Обязательно знание английского языка, статистических методов и основ программирования. Опыт работы приветствуется, но не является обязательным. Предпочтение отдается кандидатам, которые нестандартно мыслят, быстро обучаются и желают развиваться в области big data. Зарабатывать на этой должности можно от 43 тыс. рублей.

Сколько зарабатывает middle аналитик big data

Зарплата аналитика с опытом 1–3 года находится в пределах 140–170 тыс. рублей. При этом компании предоставляют своим сотрудникам возможности для обучения и роста. Высшая планка заработка на такой позиции в Москве — 280 тыс. рублей в месяц до вычета налогов.

Сколько зарабатывает senior аналитик big data

У такого специалиста должен быть опыт работы более 3 лет и наличие реализованных и внедренных решений. Потребуется знание алгоритмов и библиотек машинного обучения, навыки программирования, владение Python, SQL в совершенстве. Аналитик с такими знаниями и опытом может рассчитывать на зарплату до 250 тыс. рублей после вычета налогов.

У кого из дата-сайентистов самые высокие заработки

В 2019 году в США профессия big data scientist стала лидером рейтинга лучших профессий с оплатой 108 тыс. долларов (7 млн рублей) в год. По этому направлению открыто 6,5 тыс. вакансий.

Константин Круглов (слева) — самый известный российский аналитик больших данных

В РФ звезда профессии — основатель и руководитель Data-Centric Alliance Константин Круглов. DCA — одна из крупнейших на российском рынке компаний, занимающихся разработками в области анализа big data.

Лучшие в своем деле (аналитик big data):

Обучение профессии аналитика больших данных — долгий и кропотливый путь. Data scientist постоянно совершенствуется, изучает новые технологии и методы работы. К таким специалистам предъявляются высокие требования, но и зарплаты в этой перспективной области в разы выше среднего уровня.

Big data в бизнесе

Для оптимизации расходов внедрил Big data и «Магнитогорский металлургический комбинат», который является крупным мировым производителем стали. В конце прошлого года они внедрили сервис под названием «Снайпер», который оптимизирует расход ферросплавов и других материалов при производстве. Сервис обрабатывает данные и выдаёт рекомендации для того, чтобы сэкономить деньги на производстве стали. 

Большие данные и будущее — одна из самых острых тем для обсуждения, ведь в основе коммерческой деятельности лежит информация. Идея заключается в том, чтобы «скормить» компьютеру большой объем данных и заставить его отыскивать типовые алгоритмы, которые не способен увидеть человек, или принимать решения на основе процента вероятности в том масштабе, с которым прекрасно справляется человек, но который до сих пор не был доступен для машин, или, возможно, однажды — в таком масштабе, с которым человек не справится никогда.

FinTech

Fintech 2020 — это ведущая магистратура по цифровому банкингу, разработке цифровых продуктов и анализу данных. Уникальное место для самовыражения и развития аналитических и управленческих качеств в котором каждый выбирает свою ключевую роль, создает свое будущее в цифровом мире и глобальной экосистеме Сбербанка работая в учебных Agile-командах над реальными задачами и проектами под руководством менторов: ведущих экспертов отрасли и сотрудников Сбербанка.

Что вас ждёт:

• Лучшие преподаватели РАНХиГС, зарубежные профессора, специалисты и практики Сбербанка и Банка России
• Сочетание онлайн и офлайн форматов обучения
• Участие в реальных бизнес-проектах Сбербанка
• Расширенная база для проведения НИР (Школа-акселератор криптоэкономических исследований, Лаборатория Поведенческой экономики, Лаборатория ThalamusLab)
• Кросс-функциональное обучение как в области финансовых и банковских технологий, анализа больших данных, управления изменениями, так и навыкам работы в условиях постоянных изменений, эффективным коммуникациям, лидерству, предпринимательской деятельности

Что такое расширенная аналитика и при чем здесь цифровизация

Расширенная аналитика и дополненное управление данными – 2 главных тренда из 10 самых перспективных направлений в области Data&Analytics по версии исследовательского агентства Gartner. Прогнозируется, что эти технологии станут доминировать уже в 2020 году, а спрос на них многократно возрастет в ближайшие 3-5 лет . Такие тенденции актуальны и для России, где цифровизация сегодня стала фактически национальной идей с огромным бюджетом (1,634 триллионов рублей) . Однако, цифровая трансформация – это не цель, а только средство перевода предприятия или целой страны в оптимальное состояние с помощью современных ИТ-инструментов, таких как интернет вещей, Big Data, Machine Learning и прочие методы искусственного интеллекта. С точки зрения бизнеса, основная польза всех этих технологий – это оптимизация текущих процессов и генерация новых возможностей. Например, расширенная аналитика данных о потребительском поведении и пользовательских интересах, помогла банкам обнаружить потребность молодых клиентов (от 20 до 35 лет) в управлении активами и предложить этой категории соответствующие продукты .

Другой показательный кейс явной пользы от расширенной аналитики, когда она помогла сети ресторанов быстрого питания на 20% увеличить продажи газированных напитков за счет изменения их расположения относительно других бутылок. Big Data система проанализировала продажи всего ассортимента продукции и выявила зависимость спроса от локации товаров. Эту закономерность компания учла при переделке своих помещений и получила существенную выгоду .

Таким образом, технологии переходят на следующий уровень абстракции, позволяя не только решать текущие задачи, но и ставить новые. Что же такое расширенная аналитика (Augmented analytics)? Приведем определение от компании Gartner: расширенная аналитика – это применение машинного обучения и других методов искусственного интеллекта для подготовки данных, их анализа и интерпретации, чтобы расширить человеческие возможности людей исследовать и анализировать данные, в т.ч. в рамках BI-платформ. Расширенная аналитика повышает эффективность аналитиков и руководителей за счет автоматизации многих процессов Data Science, методов Machine Learning и разработки программного обеспечения, управления данными и развертывания моделей искусственного интеллекта .

Расширенная аналитика – новый тренд BI

Принципы работы с большими данными

Исходя из определения Big Data, можно сформулировать основные принципы работы с такими данными:

1. Горизонтальная масштабируемость. Поскольку данных может быть сколь угодно много – любая система, которая подразумевает обработку больших данных, должна быть расширяемой. В 2 раза вырос объём данных – в 2 раза увеличили количество железа в кластере и всё продолжило работать.

3. Локальность данных. В больших распределённых системах данные распределены по большому количеству машин. Если данные физически находятся на одном сервере, а обрабатываются на другом – расходы на передачу данных могут превысить расходы на саму обработку. Поэтому одним из важнейших принципов проектирования BigData-решений является принцип локальности данных – по возможности обрабатываем данные на той же машине, на которой их храним.

Все современные средства работы с большими данными так или иначе следуют этим трём принципам. Для того, чтобы им следовать – необходимо придумывать какие-то методы, способы и парадигмы разработки средств разработки данных. Один из самых классических методов я разберу в сегодняшней статье.

Чего ждать от Big Data в будущем: прогнозы и планы на 2020 год

Чтобы не упустить критический момент потери рынка или провала внутренних показателей, руководитель должен быть в курсе текущих тенденций и своевременно осознавать потребность корпоративных изменений. Именно потребность в изменениях обусловливает появление стратегических бизнес-целей, которые трассируются в конкретные тактические инициативы, операционные процессы, программные продукты и прочие технические решения. В частности, BABOK (Business Analysis Body Of Knowledge, свод знаний по бизнес-анализу), профессиональный стандарт бизнес-аналитика от международного института бизнес-анализа (IIBA, International Institute of Business Analysis), позиционирует потребность как движущую силу изменений по улучшению корпоративной деятельности, что принесет дополнительную ценность всем заинтересованным лицам.

Клиенты, конкуренты, поставщики, партнеры, регуляторы и прочие факторы внешней среды (экономика, политика, экология и т.д.) влияют на любой бизнес, определяя его существование наравне с внутренними показателями. Сбор, агрегация и аналитическое сопоставление внешних и внутренних данных позволят своевременно осознать потребность в изменениях, выявив перспективные направления по устранению текущих дефектов и достижению будущих возможностей. Далее стратегии воплощаются в проектах, которые поставляют решения, приносящие ценность для бизнеса. Технологии Big Data и Agile-подходы являются лишь инструментами реализации поставленных целей, а ключевую роль задает грамотная постановка задачи. И именно этот этап – самый трудоемкий и сложный в любом проекте. К примеру, Хадуп, Спарк, Кафка и прочие технологии больших данных не решат все проблемы с падением прибыли в гипермаркете, но основанные на них аналитические системы помогут сократить отток клиентов (Churn Rate) и сократить воровство.

Big Data и бизнес-анализ для управления изменениями

В новом году мы представим множество познавательных примеров и сценариев использования (use cases) технологий Big Data (Apache Hadoop, Kafka, Spark, NiFi, HBase и пр.), чтобы большие данные принесли вам еще большую пользу. В дополнение к новым курсам по Cassandra и Kubernetes, а также статьям инструментального характера, Школа Больших Данных запускает серию публикаций и образовательных программ по системному и бизнес-анализу для менеджеров и аналитиков. Ведь руководителя интересует не столько «Что такое хадуп?», сколько то, чем именно эта технология будет полезна бизнесу в качественном и количественном выражении. Эти и другие вопросы по аналитике больших данных, внедрению интернета вещей, проектам цифровизации и оптимизации корпоративной деятельности мы будем рассматривать в нашем блоге, а также на образовательных курсах в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов (менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data) в Москве:

• BDAM: Аналитика больших данных для руководителей
• AOPB: Анализ и оптимизация бизнес-процессов

Смотреть расписание
Записаться на курс

Идеальный Data Scientist: кто он и как им стать

Специалист по анализу данных может работать в отраслях, где актуальны принятие решений на основе данных, оцифровка и моделирование бизнес-процессов. То есть практически в любой отрасли. Активнее других этих специалистов ищут ИТ-компании, предприятия финансового сектора и сферы услуг для бизнеса.

Освоить базовые навыки работы с данными может практически любой человек, обладающий минимальными знаниями в высшей математике и программировании. При этом для новичков появляется все больше средств автоматического машинного обучения и конструирования архитектур, которые можно использовать без специализированных знаний в отрасли. Все, что нужно, — правильно настроить готовую модель для решения конкретной задачи и применения ее не специалистами машинного обучения. Она сама будет определять функцию потерь и визуализировать метрики качества, параметры производительности и другие показатели. На выходе получается обученная модель с анализом ее производительности на представленных данных.

Но чтобы стать действительно высококлассным специалистом, нужно копать глубже.

Знания и умения

Основы математической статистики, линейной алгебры, математического анализа и программирования — необходимая база для того, чтобы вырасти в хорошего специалиста по анализу данных. Так что если человек задумался о карьере в этой области до поступления в вуз, стоит выбрать университет, где можно получить эти знания.

Экономика образования

Как выбрать профессию, когда ее сменить и почему это важно

Также важно понимать, как устроена сфера, какие задачи и модели сегодня особенно актуальны, определиться, с каким типом данных интереснее работать, оценить ситуацию на рынке — выяснить, какие специалисты нужны бизнесу. Например, не так давно больше всего вакансий было в области компьютерного зрения, а сегодня уже на пике популярности обработка текстов

Завтра, вероятно, лидерство захватят графовые нейронные сети и рекомендательные системы. Все меняется очень быстро, поэтому идеальный вариант — не зацикливаться на одной области, ведь чем больше разнообразных задач способен решать специалист по работе с данными, тем больше он востребован.

Компетенции, необходимые специалисту в области больших данных, можно разделить на две большие группы: профессиональные и надпрофессиональные. К первым относятся такие навыки, как:

• инжиниринг данных (Data Engineering);
• поддержка инфраструктуры;
• внедрение моделей и поддержание их жизненного цикла;
• оценка рисков;
• понимание целей внедрения продукта;
• оценка экономического эффекта от внедрения продукта;
• умение быстро прототипировать решения.

Помимо этого, хорошего специалиста отличают: стремление постоянно углублять и актуализировать свои знания в соответствии с потребностями бизнеса и способность переключаться на новые задачи и методы.

Экономика образования

Пять ключевых soft skills для программиста

Часто переквалифицироваться на работу с большими данными хотят специалисты с опытом работы в других областях ИТ. Для них кратчайшим путем будут образовательные проекты крупных компаний.

Совет тем, кто мечтает о карьере специалиста по анализу данных: помните, что от вашей активности и организованности зависит гораздо больше, чем от выбора места обучения. Необходимы желание достигать результат, любопытство и целеустремленность, а также объединяющая всех специалистов по искусственному интеллекту вера в то, что вы меняете жизнь к лучшему.

Обучение профессии аналитик big data

Для освоения профессии следует начать с профильного базового образования. Получить его можно как за рубежом, так и в России. Для углубленного изучения области big data на рынке представлены очные программы, онлайн курсы и занятия на базе вузов.

Как попасть в профессию:

Какое образование нужно аналитику big data

Человеку с гуманитарным складом ума трудно освоить весь объем необходимых знаний. В идеале кандидату на должность data scientist нужно окончить математическую школу, изучать высшую математику в вузе, а также знать основы теории вероятности, математического анализа и статистики.

Какие программы нужны аналитикам big data

Специалисту нужно понимать, какое программное обеспечение лучше использовать для конкретной задачи. Прогресс не стоит на месте, и новые средства обработки и анализа данных появляются регулярно.

Для анализа часто используют язык программирования R, который обеспечивает статистическую обработку информации и работу с графикой. Также полезно владеть SQL, знать основы Python, Java, Bash и Scala.

Модель MapReduce от Google позволяет проводить распределенные параллельные вычисления на узлах кластера, а затем собирать их в конечный результат.

Одной из основных технологий обработки массива данных считается Hadoop — фреймворк для распределенных программ, работающих на кластерах из огромного количества узлов.

Обучение в вузе

В России получить высшее образование, связанное с анализом больших данных, можно несколькими способами:

1. Программа «Прикладной анализ данных» в Высшей школе экономики. Выпускники получают сразу два диплома бакалавра: НИУ ВШЭ и Лондонского университета. Обучение ведется на английском языке и длится 4 года.
2. Специализированные программы магистратуры в МГУ, СПбГУ, МФТИ длительностью 2 года. Стоимость обучения в СПбГУ составляет 514,6 тыс. рублей.
3. В качестве бэкграунда для data scientist подойдет диплом в сфере математической статистики или информационных технологий. Дальнейшее обучение по специальности можно продолжить на курсах.

Европейские учебные заведения предлагают большой выбор программ по анализу больших данных. Среди них Барселонская технологическая школа. Очный курс обучения продолжительностью в 9 месяцев обойдется слушателям в 17 тыс. евро (1,2 млн рублей).

В Мюнхенском техническом университете можно учиться бесплатно, но отбор студентов проходит жестко: надо предоставить вузовский диплом, мотивационное письмо на английском языке и сертификат TOEFL (не ниже 90 баллов).

Офлайн-курсы для аналитиков big data

На базе вузов существуют программы очного обучения. Курс для слушателей, имеющих базовые знания, длится 24 академических часа и стоит 16 тыс. рублей.

Для руководителей самый дорогой ресурс — это время, поэтому они предпочитают обучаться на интенсивах

Для руководителей, желающих изучить методы и инструменты анализа big data, стоимость трехдневного интенсива начинается от 54 тыс. рублей.

Онлайн-курсы для аналитиков big data

Занятия рассчитаны для учащихся с разным уровнем подготовки. Для начинающих существуют курсы big data с нуля, где за 1,5 месяца и 17 тыс. рублей можно постичь азы профессии.

Углубленный курс может длиться до 1 года и стоить до 150 тыс. рублей. Обучение проводится в формате изучения материала в удобное время, выполнения практических заданий под руководством ментора и сдачи экзамена или дипломной работы.

Некоторые учебные заведения имеют центры развития карьеры и помогают своим выпускникам найти место стажировки или работу.

Бесплатное обучение на аналитика big data

Бесплатные лекции и вебинары в основном дают базовые теоретические знания. Некоторые из них предлагают и практические задания, но не оказывают помощи и консультаций при их выполнении. Существуют и программы с бесплатными учебными материалами, дающие возможность оплатить подписку и получать консультации наставника.

Как правило, организаторы платного обучения предоставляют возможность бесплатно посмотреть вводную лекцию. Это не дает достаточных знаний для работы, но стимулирует слушателей на покупку полного курса.

What is Big Data?

Big Data is a massive amount of data sets that cannot be stored, processed, or analyzed using traditional tools. 

Today, there are millions of data sources that generate data at a very rapid rate. These data sources are present across the world. Some of the largest sources of data are social media platforms and networks. Let’s use Facebook as an example—it generates more than 500 terabytes of data every day. This data includes pictures, videos, messages, and more. 

But, Big Data in its raw form is of no use. So, now let us understand Big Data Analytics.

Let’s look into the four advantages of Big Data analytics.

Зарплата и востребованность инженера данных на рынке труда

По данным hh.ru, в 2019 году открыто 2,5 тыс. вакансий, связанных с аналитикой Биг Дата. Портал SuperJob.ru включил специальность в 10 самых востребованных профессий в 2019 году.

Зарплата новичка в этой сфере начинается с 40 тыс. рублей в месяц. Аналитик с опытом больше года может рассчитывать на 140-170 тыс. руб., а опытный специалист заработает около 250 тыс. рублей в месяц.

Работать с Биг Дата непросто, ведь нужно быть и технарем, и творческим человеком одновременно, понимать язык цифр и переводить его на язык бизнеса, учитывать потребности заказчика и анализировать поведение клиента. Однако и плата за такие способности высока – интересная работа за хорошее материальное вознаграждение.

Спрос больше предложения?

В России сообщество высококлассных специалистов очень узкое, и порог вхождения в отрасль довольно высокий.

Российская система образования зачастую не успевает адаптироваться под меняющиеся требования рынка. Программы обучения в вузах зачастую не прививают студентам критическое мышление в рамках научной деятельности. В результате выпускники без опыта работы, претендующие на работу в области больших данных, не всегда могут справиться с чем-то серьезнее, чем обучение готовых моделей из интернета или научных статей.

Игроки рынка совместными усилиями стремятся решить эти проблемы. Крупнейшие ИТ-компании запускают собственные программы обучения в самых актуальных сферах, нацеленные на подготовку специалистов среднего и высшего звеньев. Они позволяют получить свежие знания и опыт из первых уст от специалистов отрасли. При этом помощь государства могла бы ускорить процесс и, например, увеличить поддержку научных школ.