Термин Big Data применяется в настоящее время везде, начиная от IT-компаний и заканчивая ритейлом и социальными исследованиями. Наука, которая изучает работу с массивами данных и разбирается в аналитике, называется Data Science, а специалиста, который занимается этим, называют Data Scientist. На русский переводят далеко не всегда, но наиболее распространённый вариант перевода – аналитик.
Что это за профессия, Data Scientist
Основная обязанность, которая лежит на плечах такого специалиста – это работа с данными:
-
- обработка стандартными средствами аналитики для больших объемов данных;
-
- извлечение неуправляемых данных из разноплановых источников;
-
- построение математических моделей для описания сложных структур данных для взаимодействия с ними и другое.
Основные проблемы в работе такого специалиста – это технические ограничения и часто еще отсутствие возможности использовать простые и очевидные методы обработки информации ввиду их неэффективности.
Поэтому эксперт по Big Data – это инженер с глубокими познаниями в математике и математической статистике. Нужно уметь анализировать информацию, понимать, как устроены данные, как их хранить и обрабатывать, что придумать для того, чтобы облегчить доступ внутри компании и для пользователей к данным и многое другое. Нужно иметь познания в математической статистике, понимать, что такое машинное обучение.
Плюсы и минусы работы в Data Science
Новая профессия получила высокую популярность, она у всех на слуху. Многие новички в IT выбирают именно это направление. Здесь нет ничего удивительного, ведь профессия интересная и высокооплачиваемая. Начать свое знакомство с ней можно с помощью интернет-курсов на сайте https://robotdreams.cc/course.
Рассмотрим, какие есть преимущества у этой профессии:
-
- высокий рост на специалистов по обработке, анализу и хранению больших массивов данных;
-
- высокие зарплаты на рынке труда;
-
- растущий тренд развития данной сферы в IT – есть основания предполагать, что данная область деятельности будет популярна еще долго;
-
- интересная работа: постоянное развитие области деятельности.
Но есть и несколько минусов:
-
- нужно иметь аналитический склад ума;
-
- некоторые гипотезы в реальной работе могут не сработать, нужно экспериментировать и быть терпеливым;
-
- требуется освоить множество знаний для успешной работы в области.
Те, кто уверены в своей мотивации, могут не сомневаться в перспективах и приступать к обучению.
