Product Star
4.0(12 отзывов)
GeekBrains
4.2(11 отзывов)
Нетология
4.3(11 отзывов)
OTUS
4.3(11 отзывов)
Product Star
4.0(12 отзывов)
GeekBrains
4.2(11 отзывов)
Нетология
4.3(11 отзывов)
OTUS
4.3(11 отзывов)
Big Data — это направление, которое связано со сбором и обработкой большого массива данных. Аналитик должен извлечь полезную информацию, которую компании используют в своих целях. Иногда специалистов привлекают для выполнения задач конкурентного рынка с целью выявить ключевые тенденции в отрасли. Таким образом, Big Data-аналитика является мощным инструментом в сфере бизнеса.
Базы данных представляют собой большие массивы информации с разными форматами. Они быстро накапливаются, и вычислить полезный контент становиться тяжело. Big Data-аналитики используют инновационные методы, чтобы хранить, сортировать и обрабатывать разную информацию. Такой подход позволяет в будущем автоматизировать бизнес-процессы и упростить задачу для принятия эффективных решений.
Основные задачи Big Data-аналитика:
Аналитик данных не ограничен одной областью. Технически его задачи не меняются, кроме бизнес—контекста. Например, медицина, IT-технологии, CRM-системы, социальные сети и так далее.
В перспективе дата-аналитика состоит из нескольких ключевых элементов:
С каждым годом количество информации в Сети увеличивается. Согласно данным Delovoy Profil, в 2019 году объем глобального рынка повысился на 12% и достиг 189 100 000 000 долларов. При CAGR 13,2% к 2025 году количество цифровых данных увеличится в четыре раза и составит 175 зеттабайт. Аналитики прогнозируют возможные темпы роста в 2019-2025 году на 19,7%.
Основными драйверами рынка больших данных выступают отрасли, на которые приходится половина инвестиций:
В России дата-рынок занимает незначительную долю. Однако в 2018-2019 правительство выделила инвестиции для внедрения технологий больших данных. На тот момент объем рынка составлял 10 000 000 000-30 000 000 000 рублей. Предполагается, что в 2024 году показатель увеличится до отметки 300 000 000 000 рублей. Тем не менее, в 2022 году около 38% компаний не используют Big Data.
Дата-аналитику нужна профессиональная база. Без профильного обучения освоить специальность тяжело. Есть два пути для получения знаний. Это обучение в высшем учебном заведении или бесплатные курсы.
Профильные заведения дают хорошие теоретические знания. После выпуска молодой специалист получает диплом об окончании высшего учебного заведения. С помощью «корочки» больше шансов получить работу. Однако вузы дают много ненужной информации. Они привязывают студентов к месту и времени. Многим выпускникам приходиться переквалифицироваться на новом месте.
Вузы, где можно получить специальность, близкую к Big Data:
|
ВУЗ |
Факультет |
Срок обучения |
|
Институт математики, информационных систем и цифровой экономики РЭУ им. Г.В. Плеханова |
Прикладная информатика |
4 года. |
|
Институт информационных систем и инженерно-компьютерных технологий РосНОУ |
Прикладная информатика в экономике |
4 года. |
|
Центр развития программ дополнительного и онлайн-образования ДВФУ |
Прикладная информатика |
5 лет. |
Для получения знаний по специальности Big Data следует выбирать программы от онлайн-школ. Такой формат обучения давно вытесняет офлайн-образование. По данным Smart Ranking, только во II квартале 2022 года общий доход топ-100 школ составил 19 300 000 000 рублей. Это на 10,7% больше, чем в прошлом году за аналогичный квартал.
Бесплатные курсы помогут освоить базу. Однако углубленно изучить предмет не получиться.
Записаться на бесплатные курсы можно в следующих онлайн-школах:
Курсы помогут освоить следующие темы:
|
Наименование |
Описание |
|
Разновидность аналитики |
Чем отличаются виды и как работать с ними. Специфика задач Data-аналитиков. |
|
Инструменты анализа |
Какими методами и программами пользуются специалисты. Изучение основ SQL, библиотек NumPy, pandas, matplotlib, языков программирования Python, Java, MATLAB, таблицы Excel. |
|
Составление резюме |
Грамотный сбор данных для поступления на работу. |
|
Собственный проект |
Разработка проекта от начала и до конца. |
В России средний оклад по специальности Big Data составляет 158 129 рублей. Это не учитывая надбавок, премий и переработок. В вакансиях чаще встречается медианная зарплата — 99 000 рублей.
Распределение вакансий по диапазонам зарплат можно посмотреть на графике:
При этом самый высокий оклад встречается в Москве и Санкт-Петербурге. На втором месте находится Томск. Остальные места разделили другие крупные города.
Доход Big Data-специалистов по городам:
|
Город |
Средняя зарплата за месяц в рублях |
Медианная зарплата за месяц в рублях |
|
Москва |
240 798 |
231 000 |
|
Санкт-Петербург |
210 333 |
163 000 |
|
Казань |
621 194 |
53 000 |
|
Воронеж |
80 600 |
71 000 |
|
Екатеринбург |
179 800 |
105 000 |
|
Томск |
200 667 |
225 000 |
|
Ростов-на-Дону |
137 667 |
115 000 |
|
Пермь |
104 600 |
67 000 |
|
Новосибирск |
154 333 |
105 000 |
|
Самара |
146 200 |
91 000 |
На западе оклад отличается. Доход зависит от страны и типа компании.
|
Страна |
Зарплата за месяц |
Перевод в рубли |
|
8 103 доллара |
510 975 |
|
|
8 390 евро |
524 123 |
|
|
3 213 фунтов стерлингов |
227 673 |
|
|
10 000 злотых |
126 900 |
|
|
18 686 юаней |
162 381 |
В Big Data аналитиках заинтересованы консалтинговые, финансовые, медицинские, рекрутинговые, логистические и другие компании. Услугами специалистов пользуются мобильные операторы и интернет-компании масштаба «Яндекса» и Google, правоохранительные органы, представители сферы торговли, нефтегазовой и других отраслей. Вакансий много и проблем с поиском работы у аналитиков больших данных не будет.
Найти работу по специальности Big Data можно на досках объявлений:
Также есть вакансии в социальных сетях (Вконтакте, Одноклассники, LinkedIn) или мессенджерах (WhatsApp, Telegram).
Аналитик больших данных — это востребованная и высоко оплачиваемая профессия. Специалисты имеют хорошую зарплату в США и некоторых странах ЕС. Однако в России также есть перспектива развития. Для этого нужно пройти бесплатный курс по специальности, собрать портфолио и найти работу через доски объявлений.
SkillBox