Специалист по анализу больших данных какие экзамены егэ надо сдавать

Что такое Big Data

Big Data ― огромные массивы разнообразных данных, с обработкой которых не может справиться простой компьютер. Наборы данных могут быть как структурированными, так и неструктурированными. К Big Data относятся:

• базы данных;
• соцсети;
• блоги;
• СМИ;
• статистические данные;
• архивы и т. д.

Большие данные используются в маркетинге, банковском деле, госструктурах, грузоперевозках, авиа- и автомобилестроении, медицине, науке, сельском хозяйстве и других областях, требующих обработки массивов информации.

Сотрудник, который занимается анализом этих больших данных (сборкой, обработкой), и есть аналитик Big Data. На основании его отчетов в компаниях принимают важные решения. Аналитики нужны во всех сферах экономики: от финансов до управленческих решений.

Анализ данных необходим:

• для обеспечения безопасности;
• диагностики и профилактики заболеваний;
• предсказания аварий и катастроф;
• предсказания поведения клиентов;
• оптимизации расходов производства;
• прогнозирования увольнения сотрудников.

• оценки вероятности ошибки;
• управления логистикой;

Сведения, извлекаемые специалистом из массивов информации, также могут использоваться в бизнесе. Грамотный анализ данных нужен компаниям из разных индустрий (сервиса, киберспорта, туризма, образования).

В предпринимательской сфере анализ Big Data нужен:

• для принятия оптимальных управленческих решений;
• оптимизации процессов (создание чат-ботов);
• построения прогнозов (предсказание поведения клиентов и покупательского спроса, оценки платежеспособности клиентов);
• создания моделей (модель прогнозирования выручки).

Именно поэтому сотрудники в области дата-аналитики очень востребованы на рынке.

Кому подойдет данная специальность

Профессия сопряжена с расчетами, анализом и статистикой. Поэтому для становления аналитиком пригодятся математические наклонности. Будущий профессионал должен быть знаком с различными вычислительными процессами, линейной алгеброй, а также с теорией вероятности.

В обязанности Big Data-специалиста также входят анализ, оптимизация и цифровизация бизнес-процессов и взаимодействие c IТ-специалистами. К другим навыкам, которыми должен обладать профессионал, относятся:

• сбор данных;
• сортировка информации для проведения аналитики;
• изучение целей и стратегии компании;
• вычисление закономерностей в наборах данных;
• ознакомление с типами данных и видами их сортировки;
• виртуализация данных для представления результатов анализа;
• формулировка прогнозов и предположений по оптимизации бизнес-процессов;
• разработка и тестирование моделей машинного обучения;
• анализ данных и решение поставленной задачи;
• визуализация результата для подтверждения/опровержения гипотезы и принятия решения.

Для работы с data-анализом желательно обладать определенными качествами. В процессе работы data-аналитику понадобятся:

• аналитический склад ума;
• абстрактное мышление;
• умение мыслить логически;
• умение видеть закономерности;
• усидчивость и терпеливость;
• внимательность к деталям;
• способность функционировать в режиме многозадачности;
• уверенность в себе и готовность принимать самостоятельные решения;
• коммуникабельность;
• рассудительность;
• наблюдательность;
• аккуратность;
• творческий подход;
• способность работать с большими объемами информации;
• желание учиться и развиваться.

Все это важно для качественной обработки больших объемов информации и разработки максимально точных прогнозов.

Критическое мышление — еще один soft skill, необходимый для аналитика. Профессионал должен четко видеть логические и причинно-следственные связи, замечать несоответствия, грамотно формулировать аргументы.

Аналитику данных также важно уметь грамотно налаживать взаимоотношения с коллегами и партнерами, решать проблемы и выходить из конфликтных ситуаций с наименьшими потерями.

Вступительные экзамены – что нужно сдавать

Чтобы стать аналитиком, необходимо получить высшее образование в сфере экономики, математики, финансов, IT-технологий или социологии. Набор предметов для сдачи будет зависеть от области, которую выбрал студент.

Для поступления на экономический факультет список предметов будет включать в себя русский язык, профильную математику и обществознание. Математический профиль будет отличаться лишь тем, что вместо результатов ЕГЭ по обществознанию абитуриент должен будет предоставить результаты ЕГЭ по физике или информатике. Если будущий студент решил поступать по направлению «социология», в качестве предмета по выбору подойдут обществознание или биология.

Так как будущий аналитик будет работать с профильными программами и терминалами Bloomberg, хорошим конкурентным преимуществом для поступления может послужить дополнительный экзамен по иностранному языку.

Внутренние испытания для поступления

Иногда для поступления в университет баллов ЕГЭ бывает недостаточно. В этом случае вузы могут проводить внутренние вступительные испытания. Это особенно характерно для учебных заведений с высоким рейтингом или вузов.

При этом формат вступительного экзамена выбирается вузом, в которые решил поступить абитуриент.

Вступительные испытания по выбранным предметам составляются на основе школьного курса дисциплины и по уровню сложности не превышают уровня заданий ЕГЭ. По итогам испытаний результаты суммируются с баллами, полученными на ЕГЭ.

Программа обучения

Работать аналитиком Big Data без профильного образования не получится. Однако в вузах нет специальности Big Data Analyst, поэтому в зависимости от специфики области, в которой собирается работать студент, он может выбрать одно из перечисленных направлений:

• «Математика и компьютерные науки»;
• «Математическое моделирование»;
• «Прикладные математика и физика»
• «Прикладная математика и информатика»;
• «Компьютерные технологии и интеллектуальный анализ данных»;
• «Программная инженерия»;
• «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект»;
• «Анализ данных и интеллектуальные системы».

Выучиться на профессию аналитика данных можно не только по направлениям, связанным с математикой и IT-технологиями. Доступны такие варианты, как:

• «Социология»;
• «Экономика»;
• «Бизнес-информатика».

Учеба по программе бакалавриата длится 4 года на очном отделении и 5 лет – на всех остальных.

Конечно, чтобы начать карьеру аналитика, можно для начала пройти специализированные курсы. Они длятся всего около 6 месяцев. На них расскажут об основах профессии. Однако все же стоит пройти полноценное обучение, так как это сильно изменит перспективы дальнейшего карьерного роста.

Чему можно научиться

В университете студенты изучат высшую математику, математический анализ, теорию вероятности и языки программирования.

Для получения профессии ученикам также придется научиться:

• работе с базами данных ― для этого студент должен овладеть языком SQL. Он позволяет создавать и менять базы данных, выбирать из них нужную информацию, сортировать и фильтровать ее;
• сбору данных и программированию ― с помощью программы API, а также путем овладения языками программирования для обработки и визуализации данных (Python, Java, MATLAB и т. д.);
• организации хранения и работы с данными ― с помощью распределенной экосистемы Hadoop, которая представляет собой набор разных утилит и библиотек для хранения и обработки данных;
• анализу данных ― с помощью понимания алгоритмов (линейной и логистической регрессии, градиентного спуска и градиентного бустинга, масштабирования признаков, построения дерева решений и случайного леса, классификации и кластеризации).

Помимо навыков работы с разными программными обеспечениями и языками программирования, ученику нужно получить знания о фундаментальных принципах работы бизнеса. Сюда входят: витрины данных, управление данными и прогнозирование, OLAP-кубы, умение составлять и интерпретировать отчеты.

Профессионал в области аналитики должен отлично ориентироваться в следующих предметах:

• микроэкономика;
• макроэкономика;
• международная экономика;
• бухгалтерский анализ;
• налоговый учет;
• эконометрика;
• макроэкономическое планирование и прогнозирование;
• социологические теории;
• маркетинг;
• социология управления и других.

Форма обучения

Форма обучения зависит от профиля, который выбрал студент.

Программы по направлениям «Математика и компьютерные науки», «Прикладная математика и информатика», а также любые другие, связанные с информационными технологиями и процессами, могут проводится в очной, заочной или дистанционной формах.

Некоторые экономические и социологические программы могут не иметь варианта удаленной учебы.

Также существует множество онлайн-курсов, на которых можно удаленно обучиться основам аналитики данных. Длительность таких онлайн программ варьирует от 2-3 месяцев до 2 лет.

Для тех, кто хочет пройти профпереподготовку специальных курсов не существует. Однако можно записаться на стандартные курсы. На них ученик получит полноценные навыки и практический опыт, необходимый для дальнейшей работы.

Где можно работать

Аналитики могут трудоустраиваться в интернет-компании, исследовательские отделы бизнес-корпораций, правоохранительные органы.

Среди профессионалов data-аналитики распространена работа в сфере финансов, поскольку именно эта область требует анализа и четких прогнозов, основанных на реальных данных и точной математике.

Финансовые и инвестиционные аналитики могут похвастаться достаточно высоким уровнем заработка. Ненамного меньше получают спортивные аналитики. Хотя в целом зарплата такого специалиста зависит от того, в какой организации он трудится и какими финансовыми потоками она оперирует.

Некоторые специалисты проводят исследования и занимаются оказанием разовых консультативных услуг (в рамках частных заказов).

Большим плюсом при устройстве на работу будет, если кандидат разбирается в какой-то области помимо аналитики.

Специализации аналитика данных

Помимо классических аналитиков, работающих в IT-отделении, есть и другие направления, в которых может работать сотрудник. Вот некоторые из них:

• продуктовый аналитик ―на основе метрик и анализа данных он выясняет проблемы, которые возникают у покупателей при использовании продукта, после этого дает советы по его улучшению;
• маркетинговый аналитик ― помогает бизнесу привлекать клиентов;
• гейм-аналитик ― развивает игровой продукт, увеличивает прибыльность компании.

Плюсы и минусы профессии

В число преимуществ работы с Big Data прежде всего входит востребованность на рынке. У выпускников не возникнет проблем с трудоустройством. Это связано с тем, что навыки и умения аналитиков позволяют им проводить маркетинговые исследования, без которых не обходится ни одно предприятие.

Во-вторых, работа аналитика разнообразна и заставляет сотрудника постоянно развиваться. Новая информация появляется ежеминутно, вынуждая эксперта проявлять креативность, а также осваивать новые технологии и методы исследования.

В-третьих, data-аналитики имеют гибкий график. Они могут работать как в штате компании, так и удаленно. Более того, аналитик может работать не только на организацию, но и на себя, занимаясь оказанием услуг на договорной основе.

Еще одна причина, которая мотивирует получить специальность, ― уровень дохода. Профессионалы данного профиля ценятся на рынке труда и получают высокие зарплаты независимо от сферы, в которой они работают.

Дополнительным полезным бонусом служат знакомства с влиятельными людьми и престиж. Не последнюю роль играют возможности для переквалификации (например, работа в разных областях экономики).

К недостаткам профессии аналитика можно отнести ненормированный график работы и длительное времяпровождение перед экраном компьютера. Работа требует постоянного умственного напряжения и высокого уровня ответственности.

Еще одним минусом профессии является длительное обучение. Большинство нанимателей хотят видеть у себя опытных сотрудников. Поэтому молодому сотруднику без стажа поначалу нужно будет приложить усилия, чтобы доказать свою профпригодность.

Аналитик Big Data — сложная профессия, на освоение которой требуется немало времени и сил. Однако специальность универсальна. Благодаря приобретению нескольких компетенций одновременно, умению собирать и анализировать информацию, а также навыкам работы в программах для статистической обработки данных аналитики могут реализоваться во многих отраслях.

Список вузов где учат на Инженера Big Data:
какие предметы сдавать, стоимость обучения на Инженера Big Data, проходные баллы и выбор специальности.

Здравствуйте! В статье расскажем, как обучиться аналитике больших данных. Разберемся, кому подойдет профессия Big Data Analyst, как освоить ее с нуля и что должен знать специалист по Big Data.

Чтобы стать специалистом по Big Data, нужно иметь знания в разных разделах математики либо быть готовым изучать теорию вероятности, статистику, линейную алгебру и пр.

Для работы по профессии желательно обладать определенными качествами:

• Развитое аналитическое и логическое мышление, умение строить алгоритмы и видеть закономерности.
• Усидчивость, терпеливость, внимательность, способность долгое время работать в режиме многозадачности.
• Готовность к принятию самостоятельных решений и ответственности за них, спокойное отношение к неожиданным ситуациям.
• Желание обучаться, тратить время и силы на самообразование.

Работать аналитиком Big Data без профильного образования не получится. Это не та профессия, которую можно освоить самостоятельно по учебникам и видео из интернета.

Но можно выбрать подходящий учебный формат: учиться на дневном отделении в вузе или дистанционно в онлайн-школе. Если вы планируете получать первое высшее образование и имеете возможность посещать лекции ежедневно, то можно пойти в один из технических университетов. В ином случае, например, если у вас постоянная работа, больше подойдет online-обучение. Расскажем подробнее, как стать специалистом по Биг Дата с нуля.

В настоящий момент в российских вузах нет специальности «Big Data Analyst», но можно выбрать факультет, связанный с IT:

• «Математика и компьютерные науки».
• «Математическое моделирование».
• «Прикладная информатика».
• «Программная инженерия».

Среди учебных заведений, где можно учиться на аналитика больших данных, можем отметить РУДН, СПбПУ, МГТУ им. Н. Э. Баумана, НГУ им. Н. И. Лобачевского и УрФУ.

В университете вы на фундаментальном уровне изучите высшую математику, математический анализ, теорию вероятности, языки программирования и получите государственный диплом, но могут возникнуть трудности:

• У вас будут обширные теоретические знания, а практические навыки останутся слабыми. Большую часть инструментов аналитики придется изучать самостоятельно.
• Для поступления необходимо получить проходной балл за ЕГЭ по профильным предметам или оплатить обучение. Специальность считается престижной, поэтому стоимость может превышать 100 000 рублей в год.
• Учебный план содержит много дисциплин, в том числе те, которые не пригодятся в работе. Но в любом случае нужно сдавать по ним зачеты и экзамены.

Получить профессию аналитика больших данных можно и дистанционно. Программы в онлайн-школах составлены таким образом, чтобы ученики получили максимум полезной и актуальной информации от экспертов, а затем закрепили знания на практике.

Домашние задания усложняются постепенно. На первых уроках вы научитесь писать код, а к концу обучения построите собственную рекомендательную систему, которая станет проектом в вашем портфолио.

В дистанционных школах все вебинары записываются, а видео хранятся в личном кабинете, поэтому вы не пропустите ни одной темы. У вас будет чат с наставником, который ответит на все вопросы. По окончании курса вы получите сертификат или диплом, подтверждающий квалификацию, и с помощью менеджера Центра карьеры найдете стажировку или работу в компании либо на фрилансе.

Перечислим, какие темы и инструменты нужно знать, чтобы стать Big Data Analyst:

• Теория вероятности, математическая статистика, алгоритмы анализа данных.
• Методы сбора и обработки данных из интернета.
• Базы данных SQL.
• Язык программирования Python, его библиотеки – Pandas, Numpy, Matplotlib, Scikit-learn.
• Экосистема Hadoop.
• Фреймворк Apache Spark.
• Прикладное машинное обучение.
• Визуализация данных в Power BI.

Специально для новичков мы подготовили список книг, которые стоит читать при изучении аналитики Big Data:

• «Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим», В. Майер-Шенбергер.
• «Принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных», Н. Марц, Дж. Уоренн.
• «Машинное обучение», Х. Бринк, Дж. Ричардс.
• «R в действии», Р. И. Кабаков.
• «The Ultimate Introduction to Big Data», F. Kane.
• «Deep Learning Textbook», I. Goodfellow, Y. Bengi.
• «Build a Career in Data Science», E. Robinson, J. Nolis.