Блог о профессиях карьера.онлайн
Специалист по Big Data
Это специалист, который реализует маркетинговые мероприятия в области сетевых технологий. Он занимается стратегическим продвижением товаров, услуг, организаций. Интернет-маркетолог привлекает новых клиентов и удерживает имеющихся.
Многие слышали довольно популярный сейчас термин Big Data, но не все понимают его значение. Big Data, как можно догадаться из названия, представляет собой огромный массив информации, причем как в структурированном, так и в неструктурированном виде. К этому термину относятся также и инструменты по обработке таких массивов, включая специалистов подобного профиля, работа которых, кстати, сейчас очень востребована и очень хорошо оплачивается.
В чем заключается работа специалиста по Big Data
В целом, специалист по Big Data – это программист, работающий с большими массивами различных данных. Данные могут быть абсолютно разными и совершенно не связанными между собой, например:
• запросы в поисковиках за последний месяц;
• учет посетителей гипермаркета, владеющих дисконтом;
• данные о банковских счетах;
• рейтинговые публикации в СМИ;
• сводки о погоде и сейсмической активности;
• футбольная статистика;
• открытые фотографии в социальных сетях и многое другое.
Данные могут быть абсолютно любыми и занимать многие терабайты памяти, чем Big Data и отличается от обычных массивов, ведь подобные объемы нельзя обработать вручную или при помощи привычного программного обеспечения. Здесь необходимо отельный и конкретный подход к каждому варианту.
Работая с огромными массивами, специалист по Big Data дает возможность различным сферам открывать перед собой недоступные ранее возможности. Сейчас услугами подобных специалистов пользуются многие отрасли – от IT-направления и маркетинга, до сельского хозяйства и производства. В качестве простого примера можно привести работу банков по предотвращению краж пластиковых карт. Анализируя огромные массивы данных по регулярным тратам, система выявляет нетипичные и сигнализирует о возможной опасности.
Процесс работы с массивами Big Data в большинстве случаев сопровождается использованием принципов машинного обучения. Например, для использования алгоритма распознавания лиц, специалист должен подготовить определенный массив и заставить всю программу работать в соответствии с правилами анализа существующих изображений и сопоставления их с полученными из памяти камер наблюдения. Раз за разом машина будет распознавать лица быстрее и качественнее, тем более что специалист будет принимать участие в процессе обучения.
• запросы в поисковиках за последний месяц;
• учет посетителей гипермаркета, владеющих дисконтом;
• данные о банковских счетах;
• рейтинговые публикации в СМИ;
• сводки о погоде и сейсмической активности;
• футбольная статистика;
• открытые фотографии в социальных сетях и многое другое.
Данные могут быть абсолютно любыми и занимать многие терабайты памяти, чем Big Data и отличается от обычных массивов, ведь подобные объемы нельзя обработать вручную или при помощи привычного программного обеспечения. Здесь необходимо отельный и конкретный подход к каждому варианту.
Работая с огромными массивами, специалист по Big Data дает возможность различным сферам открывать перед собой недоступные ранее возможности. Сейчас услугами подобных специалистов пользуются многие отрасли – от IT-направления и маркетинга, до сельского хозяйства и производства. В качестве простого примера можно привести работу банков по предотвращению краж пластиковых карт. Анализируя огромные массивы данных по регулярным тратам, система выявляет нетипичные и сигнализирует о возможной опасности.
Процесс работы с массивами Big Data в большинстве случаев сопровождается использованием принципов машинного обучения. Например, для использования алгоритма распознавания лиц, специалист должен подготовить определенный массив и заставить всю программу работать в соответствии с правилами анализа существующих изображений и сопоставления их с полученными из памяти камер наблюдения. Раз за разом машина будет распознавать лица быстрее и качественнее, тем более что специалист будет принимать участие в процессе обучения.
Обозначим основные задачи специалиста по Big Data пошагово:
• разработка целей анализа и составление технического задания на будущий проект;
• анализ массива с выделением закономерностей;
• моделирование процедуры анализа и машинного обучения на небольших частях массива;
• корректировка и оптимизация алгоритмов;
• запуск алгоритмов на весь массив;
• получение и анализ результатов;
• отчет и презентация.
Таким образом в задачу специалиста по Big Data входит комплексная работа с массивом для достижения необходимого результата. На практике специалист может использовать как уже имеющиеся программные инструменты, так и разрабатывать собственные, что будет предпочтительнее при их повышенной эффективности.
• анализ массива с выделением закономерностей;
• моделирование процедуры анализа и машинного обучения на небольших частях массива;
• корректировка и оптимизация алгоритмов;
• запуск алгоритмов на весь массив;
• получение и анализ результатов;
• отчет и презентация.
Таким образом в задачу специалиста по Big Data входит комплексная работа с массивом для достижения необходимого результата. На практике специалист может использовать как уже имеющиеся программные инструменты, так и разрабатывать собственные, что будет предпочтительнее при их повышенной эффективности.
Специализации
Следует отметить, что подобная сфера имеет ярко выраженные специализации, объем обязанностей в которых хоть и общий по своей сути, но отличается по ряду важных деталей:
1. Data Scientist – решает задачи бизнеса, путем анализа баз данных, построения рабочих моделей и их обучения.
2. Data Engineer – не участвует в процессе анализа, но плотно работает с инфраструктурой по взаимодействию с данными.
3. Machine Learning Engineer – занимается исключительно разработкой и внедрением процессов машинного обучения.
Как правило, приведенные специализации распределены между отдельными специалистами, но при наличии желания и возможностей, справиться со всеми тремя направлениями может и один человек, разумеется, при условии наличия физических возможностей для выполнения такого объема работы.
1. Data Scientist – решает задачи бизнеса, путем анализа баз данных, построения рабочих моделей и их обучения.
2. Data Engineer – не участвует в процессе анализа, но плотно работает с инфраструктурой по взаимодействию с данными.
3. Machine Learning Engineer – занимается исключительно разработкой и внедрением процессов машинного обучения.
Как правило, приведенные специализации распределены между отдельными специалистами, но при наличии желания и возможностей, справиться со всеми тремя направлениями может и один человек, разумеется, при условии наличия физических возможностей для выполнения такого объема работы.
Каким людям подходит такая профессия
Такая профессия подойдет тем, кто интересуется работой с массивами данных, а также имеет определенные склонности к анализу. Это должен быть обязательно усидчивый и дотошный человек, ведь работать придется довольно много и кропотливо, причем иногда с практически одинаковыми данными. Дополнительно необходимо будет владеть одним или несколькими языками программирования, а также иметь хороший уровень знания английского языка.
Такая специальность отлично подойдет тем, кто увлекается принципами разработки искусственного интеллекта, поскольку работа практически напрямую связана именно с этим вопросом. У специалиста будет предостаточно возможностей реализовать свои идеи в этом востребованном на сегодня направлении. Разумеется, для того чтобы уверенно себя чувствовать, придется пройти курс обучения и овладеть рядом важных навыков.
Такая специальность отлично подойдет тем, кто увлекается принципами разработки искусственного интеллекта, поскольку работа практически напрямую связана именно с этим вопросом. У специалиста будет предостаточно возможностей реализовать свои идеи в этом востребованном на сегодня направлении. Разумеется, для того чтобы уверенно себя чувствовать, придется пройти курс обучения и овладеть рядом важных навыков.
Сколько зарабатывают Специалисты по Big Data
Объемы заработка таких специалистов зависят не только от непосредственного места работы, а и от объема выполняемых задач. При этом заработки очень даже приличные – от 100 тысяч рублей и больше, причем это для вполне молодых специалистов, но с талантами. При наличии хороших знаний и опыта вообще можно претендовать на должность в международных компаниях, где заработки могут быть в несколько раз выше.
Как стать специалистом по Big Data
Самым популярным вариантом овладения такой специальностью является ВУЗ. Сейчас практически все высшие учебные заведения с техническим уклоном готовят специалистов по Big Data. Процесс обучения стандартный, после окончания студент получит профильный диплом и может быть принят на работу в ту или иную компанию. Как правило, талантливые студенты, лучше всего зарекомендовавшие себя еще во время учебы, становятся целью работодателей заранее, примерно за год до получения диплома. Таким специалистам можно рассчитывать на повышенную заработную плату.
В качестве альтернативы обучению в университете можно овладеть такой специальностью посредством специализированных курсов. Возможно, что подобным образом не удастся надежно закрепить многочисленные навыки, связанные со специальностью, но обучение на курсах дает возможность овладеть профессией быстрее. Работодатели вполне лояльно относятся к тем, что окончил только курсы, особенно при условии отличных навыков.
Не стоит забывать и о самообразовании. Должность специалиста по Big Data вполне можно получить и после самостоятельного обучения, особенно если речь идет о фрилансе. Главным будет наличие отличных знаний и навыков, а каким образом они приобретены – это уже второстепенная вещь, хотя, честно говоря, работодатели все же обращают внимание на документы об образовании.
В качестве альтернативы обучению в университете можно овладеть такой специальностью посредством специализированных курсов. Возможно, что подобным образом не удастся надежно закрепить многочисленные навыки, связанные со специальностью, но обучение на курсах дает возможность овладеть профессией быстрее. Работодатели вполне лояльно относятся к тем, что окончил только курсы, особенно при условии отличных навыков.
Не стоит забывать и о самообразовании. Должность специалиста по Big Data вполне можно получить и после самостоятельного обучения, особенно если речь идет о фрилансе. Главным будет наличие отличных знаний и навыков, а каким образом они приобретены – это уже второстепенная вещь, хотя, честно говоря, работодатели все же обращают внимание на документы об образовании.