ТОП 15 курсов по Big Data 2024 — рейтинг лучших онлайн-курсов по аналитике больших данных с нуля
Big Data или Большие данные — это большой объем данных в структурированном или неструктурированной виде. Эти данные обрабатывают при помощи автоматизированных инструментов, чтобы на выходе получить информацию для статистики, анализов, прогнозов и так далее.
Кто такой специалист по Big Data
Аналитик по Big Data или Big Data Analyst помогает анализировать массивы данных. Задача специалиста — выяснить данные и факторы, которые имеют значение для определенного бизнеса. Но это может быть не только бизнес: аналитики больших данных также помогают в анализе и структуризации информации для государственных сфер. Например, работают в области медицины и здравоохранения.
Чаще аналитик не занимается только одной областью — его навык позволяет работать в разных сферах. Найти аналитика больших данных только в области медицины сложно, потому что он может работать с информационными массивами бизнес-компаний, в сфере фармации и так далее.
То есть процесс работы аналитика выглядит так:
В процессе работы с данными аналитик осуществляет следующие задачи:
- подбивает массивы информации и дает им удобную структуру для дальнейшего анализа;
- проводит масштабный анализ, интерпретирует данные и визуализирует их по необходимости;
- формирует гипотезы, на основе которых и будут приниматься решения;
- ищет все логические связи среди данных, чтобы на их основе можно было продумать стратегии.
Все эти задачи обычно реализуются для одной цели — решение проблемы в компании или в определенной области. Поэтому в задачи аналитика также входит изучение контекста — ему нужно проанализировать сферу и понять, какие проблемные зоны в ней есть. И вся его деятельность направлена на то, чтобы улучшить процессы и решить насущные проблемы.
Какими навыками должен обладать аналитик Big Data
Аналитик Big Data должен обладать рядом навыков и личных качеств, чтобы его работа была успешной. Разберем по порядку.
Навыки, которые нужны аналитику:
- Знание того, как реализуется машинное обучение — специалист должен знать, как писать алгоритмы для машинного обучения и использовать их на практике.
- Умение проводить глубокую аналитику бизнеса — это означает, что аналитик должен уметь коммуницировать, собирать статистику и презентовать данные. Но при этом он должен знать, как изучать все бизнес-потоки, вычленять проблемные стороны деятельности, и уметь составлять модели по оптимизации бизнеса на основе данных.
- Способность к интерпретации информации — на основе всех данных аналитику нужно составить модель по улучшению бизнеса. Для этого и нужно всю сложную информацию суметь интерпретировать и провизуализировать.
- Умение программировать — для аналитика крайне важно знать языки программирования, алгоритмы и структуры данных, а также как с ними работать. То есть специалист должен суметь найти ошибку в коде и переписать его по необходимости. Конечно, это не значит, что нужно знать прямо все языки — достаточно изучить Python, SQL, Java и C++.
- Знание всех инструментов и технологий, которые помогают анализировать информацию — например, Linux, Scala, Excel и так далее.
- Умение работать с облаками — так как организации предпочитают хранить большинство данных в облаке, нужно знать, как с ним работать, чтобы получать данные из него.
Самое главное для специалиста — это иметь практический опыт. Теории недостаточно — нужно потратить время на усвоение всех знаний на практике, чтобы автоматизировать все рутинные задачи.
Помимо навыков, которые касаются знаний, важно иметь и прикладные навыки, среди них:
- Хорошо развитая логика — придется делать много выводов на основе данных, и важно, чтобы они были логичными и объективными.
- Скептицизм, терпение, внимание к деталям — в работе нужно постоянно анализировать информацию и интерпретировать ее правильно. Чтобы в этом убедиться, придется не раз все перепроверять и обосновывать.
- Умение работать в команде — в работе придется много коммуницировать с другими специалистами, поэтому важно уметь это делать.
- Желание учиться и развиваться — аналитики всегда получают много информации, большинство из которой нужно усваивать быстро, поэтому обучаемость просто необходима.
Конечно, в деятельности аналитика Big Data есть свои плюсы и минусы:
|
Плюсы
|
Минусы
|
|
Большой спрос на специалистов — из-за того, что профессия не такая уж и старая, много компаний из разных сфер хотят в штат профессионального аналитика.
|
Однообразная работа — постоянно придется проводить время за компьютером, делать рутинные задачи и при этом сохранить чистый разум, чтобы сделать объективный анализ.
|
|
Высокая оплата труда — подробнее о зарплате мы поговорим ниже, но уже можем сказать, что сфера очень прибыльная из-за того, что на плечи аналитика ложится немало сложных задач.
|
Рабочий график может изменяться — работать придется не только днем, возможно, временами придется задерживаться на вечерние смены.
|
|
Работа с крупными игроками рынка — всем крупным компаниям необходим сотрудник, и среди них могут быть и Яндекс, и Газпром, и представители госструктур.
|
В небольших городах с вакансиями в штат туго, но зато есть возможность работать удаленно с крупными компаниями из дома.
|
|
Разнообразные проекты — хоть и задачи могут быть довольно рутинными, аналитик все равно участвует в интересных проектах крупных компаний и может на них оказывать влияние.
|
Огромная ответственность — если допустить ошибку в данных, неправильно интерпретировать их, то можно принести серьезный ущерб компании.
|
|
Рост коммуникационных навыков — аналитики хоть и работают в основном за компьютером, им придется обсуждать все процессы с командой. Это улучшает коммуникационные возможности и учит работать в команде.
|
Не все сотрудники будут за изменение процессов компании — некоторые могут скептически относиться к идеи автоматизации, вводу нового программного обеспечения и так далее. И с этими возражениями придется работать.
|
Как стать аналитиком по Big Data: платные и бесплатные варианты
Чтобы стать аналитиком Big Data, можно учиться в ВУЗах, а также проходить курсы.
ВУЗы
В ВУЗах есть возможность учиться на бюджете, поэтому обучение может быть бесплатным.
|
ВУЗ
|
Факультет
|
|
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
|
Факультет компьютерных наук
|
|
Московский физико-технический институт
|
Факультет инноваций и высоких технологий
|
|
Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова
|
Факультет вычислительной математики и кибернетики магистерская программа «Большие данные»
|
|
Санкт-Петербургский государственный университет
|
Магистерская программа по большим данным
|
Высшее образование по данной специальности не сильно распространено, поэтому можно обратить внимание на другие направления в любых университетах, где говорится о больших данных. Например, «Математика и компьютерные науки», «Прикладная информатика», «Программная инженерия» и другие.
Важно уделить внимание высшему образованию — зачастую в крупных компаниях могут отказать при отсутствии образования.
Платные курсы
На многих платных курсах можно получить сертификат или диплом, которые подтвердят специализацию. Поговорим, какие знания можно получить на курсах:
|
Наименование
|
Описание
|
|
Погружение в IT-сферу
|
Помогут погрузиться в сферу IT и подробнее изучить прикладную математику и языки программирования.
|
|
Введение в программирование
|
Расскажут про языки программирования, структуры данных, а также научат строить блок-схемы.
|
|
Математика и информатика
|
В обучении будет обязательный повтор курсов математики и информатики, которые каждый проходил в школе.
|
|
Подробное изучение языков программирования
|
Обучат языку программирования С# и покажут, как мыслить алгоритмами и решать различные задачи, в которых требуется перекладывать все алгоритмы в форму представления программы.
|
|
Введение в базы данных
|
Расскажут, что такое базы данных, какие их виды бывают, и как с ними работать. Также научат, как проектировать базы данных и модифицировать их структуры.
|
|
Специализация в аналитике
|
На этом этапе идет полное погружение в профессию — учат аналитике данных, а также рассказывают про инструменты, которые нужны для аналитики. Кроме того, обучают проектировать и работать с базами данных.
|
Бесплатные курсы
Бесплатные курсы эффективны, когда нужно только погрузиться в сферу и узнать, что вообще представляет собой профессия. Глубинного образования они не дадут. Кроме того, аналитики Big Data проходят довольно сложную программу, чтобы уметь работать с огромными массивами данных и уметь их анализировать. Самостоятельное обучение или изучение бесплатных курсов не сможет дать таких серьезных знаний. Также понимать подобные сложные процессы в одиночку практически невозможно — на это уйдут годы, и не факт, что будет толк.
Но если нужно просто познакомиться с профессией и понять, хочется ли ей заниматься, то тогда бесплатные курсы должны помочь разобраться.
Где аналитику Big Data искать работу после обучения
Как правило, на курсах и при обучении в ВУЗах дополнительно преподают английский язык — это тоже важное знание. Поэтому работать аналитиком можно не только в России или странах СНГ, но и за рубежом.
Вакансии аналитика в России и СНГ — чтобы стать штатным сотрудником, можно воспользоваться такими сервисами, как hh.ru и работа.ру. Обычно здесь набирают специалистов именно в штат, но есть вакансии по удаленной работе.
Вакансии аналитика в мире — чтобы узнать о свежих вакансиях по миру в целом, можно поискать информацию на таких платформах, как Indeed.com, upwork.com, careerjet.com, glassdoor.com.
Большинство вакансий, которые есть в открытом доступе, — это либо вакансии в штат, либо удаленная работа. Придется работать с большим объемом информации в крупных компаниях — такая информация не в открытом доступе. Поэтому вряд ли получится найти вакансию на условиях фриланса.
Сколько зарабатывает аналитик Big Data?
Специалисты по Big Data получают неплохую заработную плату, причем как в России, так и за рубежом. Давайте разберем.
В России
Сервис Geekjob показал, что средняя оплата труда аналитика составляет 120 тысяч рублей. Для примера можно сравнить уровень зарплат на сайте hh.ru.
|
Уровень Senior
|
Опытные специалисты могут рассчитывать на зарплату в районе 200-350 тысяч рублей.
|
|
Уровень Middle
|
Аналитики со средним набором навыков и опытом могут получать 60-100 тысяч рублей.
|
Новичков в этой сфере тоже ищут — обычно их оплата ниже, но постепенно растет и ростом навыков. Актуальных данных по зарплате новичков не нашли.
За рубежом
По США и Европе зарплата у аналитиков значительно выше. В странах СНГ вакансий меньше, и они немного ниже по оплате, чем в России. Например, в Ташкенте аналитику со средним уровнем навыков могут платить 37-65 тысяч рублей.
|
Нью-Йорк, США
|
Здесь готовы платить аналитикам 60-80 тысяч USD в год, и эта зарплата — не предел.
|
|
Атланта
|
Аналитику на фулл-тайме тут могут платить около 130 тысяч USD в год, но это при довольно обширном наборе навыков.
|
|
Колон, Панама
|
Здесь тоже ищут хороших специалистов, которым могут платить 81-111 тысяч USD в год.
|
|
Милфорд, Айова
|
Здесь специалист может рассчитывать на 37-46 тысяч USD в год.
|
|
Лондон, Великобритания
|
В Лондоне ведущему аналитику готовы выплачивать £ 40 056 - £ 45 838 в год.
|
Выводы
Аналитик Big Data — интересная профессия с огромным пулом задач. Чтобы стать хорошим специалистом, важно пройти качественное обучение в ВУЗе или на платных курсах. В любом случае, наличие образования учитывается, и без него будет сложно устроиться на работу.
Аналитика Big Data пока не так распространена в России, поэтому специалисты нужны везде — работу можно найти довольно быстро. Причем чем лучше скилл у специалиста, тем больше шансов попасть в топовую компанию России или в мире. Главное продолжать развиваться, чтобы навыки не теряли свою актуальность.
