8(495)912-63-37
gmc@edu.mos.ru
FacebookВКонтактеYouTubeInstagram

Аналитик больших массивов данных

Аналитик больших массивов данных — специалист, который одновременно разбирается в IT (способен программировать, придумывать и решать алгоритмические задачи), математике и статистике, а также хорошо знает определенную отрасль бизнеса или науки, где и может применить вышеперечисленные знания. Аналитики данных нужны везде — от спорта до транспорта и добычи полезных ископаемых.

Одно из самых перспективных направлений, где аналитик больших массивов данных может приложить свои способности, — это медицина, в которой сейчас происходит много прорывов (от редактирования генов до 3D-печати органов). Важную роль играет и «революция больших данных» — благодаря разным гаджетам и приложениям исследователи и врачи-диагносты могут быстро собирать и анализировать огромное количество информации.

Профессия новая, актуальная и чрезвычайно перспективная. По расчетам McKinsey Global Institute, к 2018 году только в США понадобится дополнительно 190 тысяч профессионалов такого рода. Необходимость возникновения такой профессии была продиктована тем, что когда речь идет об Ультра Больших Данных, массивы данных оказываются слишком велики для того, чтобы обрабатывать их стандартными средствами математической статистики. Кроме таких объёмов данных, проблему усложняет их разнородность и высокая скорость обновления. Большинство данных Big Data является неструктурированными, что значительно усложняет их обработку.

Аналитик больших массивов данных занимается не только сбором и анализом данных, но и изучает их в разных контекстах, подвергая сомнению любые предположения. Важнейшее качество специалиста — это умение видеть логические связи в системе собранной информации, и на основе количественного анализа разрабатывать эффективные бизнес-решения. В современном конкурентном и быстро меняющемся мире, в постоянно растущем потоке информации такой специалист незаменим для руководства в плане принятия правильных бизнес-решений.

Требования к квалификации специалиста, к объему выполняемой работы

  • сбор данных из разных источников для последующей оперативной обработки;
  • организация и администрация кластерных систем хранения больших массивов данных;
  • анализ поведения потребителей;
  • моделирование клиентской базы и персонализация продуктов;
  • анализ эффективности внутренних процессов базы;
  • анализ различных рисков;
  • выявление возможного мошенничества по изучению сомнительных операций;
  • составление периодических отчетов с прогнозами и презентацией данных.

Важные качества

  • аналитический склад ума;
  • трудолюбие, точность, внимательность;
  • способность доводить исследования до конца, несмотря на неудачные промежуточные результаты;
  • коммуникабельность;
  • умение объяснить сложные вещи простыми словами;
  • бизнес-интуиция;
  • желание постоянно развиваться, идти в ногу с развитием IT-технологий, самому создавать новые методы обработки, анализа и хранения данных.

По материалам: https://www.ucheba.ru/, https://habrahabr.ru/, https://netology.ru/, https://postupi.online/professiya/, http://www.profguide.ru/.