Почему сейчас нужно учиться на аналитика Big Data: востребованность, вакансии, зарплата, курсы
Объем изучаемой человеком информации с каждым годом увеличивается. По оценкам компании Frost & Sullivan, к 2020 г. объем хранимых данных составит 40-44 зеттабайт (1 ЗБ примерно равен 1 млрд ГБ), к 2025 г. — 400 ЗБ. Рынок Big Data ежегодно увеличивается. По оценкам экспертов, в 2021 г. потребность в аналитиках Big Data по сравнению с текущей увеличится на 35,9%.
Аналитик Big Data — кто это и чем занимается
Специалист по Big Data изучает структурированную и неструктурированную информацию. Это могут быть:
- закупки, производственные процессы — в промышленности;
- транзакции (информация о пользователях обезличена) — у банков;
- трафик — в телекоме;
- посещения и покупки — в ритейле.
Анализ дает возможность найти связь между большим количеством факторов, чтобы впоследствии разработать эффективные подходы и решения бизнес-задач.
На Habr пишут, что в 2015 г. процент компаний, которые используют аналитику больших данных, равнялся 17%, на данный момент таких более 50%. Активнее всего BD внедряется в телекоме, сфере финансовых услуг, IT и медицине.
О профессии рассказывают в этом видео:
Что должен знать аналитик больших данных
Необходимо понимание методов анализа, разработки моделей, владение языком запросов к БД SQL, языком программирования Python, Bash, Hadoop, знание английского (достаточное, чтобы работать с документацией), основ Java и Scala , которые нужны для применения библиотеки Spark. Профессионал должен уметь извлекать информацию из разрозненных источников, приводить ее в единую форму и представлять в удобном виде.
Эксперт должен глубоко разбираться в анализируемой отрасли.
Где пройти обучение
Школы интернет-профессий и онлайн-университеты проводят курсы по Big Data, которые длятся от 300 учебных часов. На реализацию программы такого объема требуется 6-9 месяцев. Обучение подходит новичкам, начинающим программистам и аналитикам.
Какой-либо специальной подготовки обычно не требуется — достаточно базовых знаний по математике и статистике.
Сначала слушатели изучают основы анализа данных и машинного обучения, учатся использовать язык программирования Python, работать с источниками данных и осваивают базовые приемы визуализации. Вторая часть курса обычно предполагает выбор специализации (анализ или машинное обучение). По итогам обучения проводится защита проекта для реального заказчика. Студенты получают официальный сертификат и помощь в трудоустройстве.
Можно ли пройти обучение бесплатно
Онлайн-курсы от ведущих российских и зарубежных университетов можно пройти на платформах открытого образования. Лекции бесплатные, за проверку практических заданий и сертификат нужно заплатить, но это обойдется гораздо дешевле, чем обучение на коммерческих курсах. После получения базовых знаний и навыков нужна практика, которую можно получить, участвуя в конкурсах по анализу данных или на бесплатной стажировке.
На рынке наблюдается дефицит кадров, поэтому крупные IT-компании создают собственные учебные центры, где можно пройти бесплатное обучение и получить возможность трудоустройства. Но чтобы поступить, нужно пройти тест, сдать экзамены по математике, статистике, программированию.
Как стать аналитиком самостоятельно с нуля
Управляющий независимой консалтинговой компании Delfos Research Джозеп Курто считает, что базовые вещи для любого специалиста Big Data — это знание математики, информатики и статистики. Слова эксперта подтверждает руководитель группы анализа данных Eastwind Андрей Плющенко. Он говорит, что обычно в Big Data приходят математики. Есть и представители других областей, например, его коллега — Ольга Анненкова — пришла в анализ больших данных из Java-разработки.
Поэтому начинающему специалисту нужен бэкграунд: обучение в техническом вузе или содержательный опыт работы в одной из отраслей, где востребованы аналитики Big Data. Дальше дело за углублением знаний и получением дополнительных навыков. Курсы дополнительного образования — это самый быстрый способ стартовать в профессии, но программу можно изучать самостоятельно по открытым источникам. Это эффективно только в связке с практикой — работой над реальными проектами в составе профессиональной команды.
С чего начать работу
Спрос на аналитиков высокий, но чтобы претендовать на должность начального уровня нужно получить сертификат, удостоверяющий наличие необходимых знаний и навыков, или подтвердить опыт.
Только профильного образования может оказаться недостаточно, так что нужно практиковаться.
Крупные компании часто приглашают стажеров, также можно участвовать в конкурсах по аналитике данных или искать проекты для кейсов в портфолио на биржах фриланса.
Руководитель группы анализа Eastwind Андрей Плющенко говорит, что компании принимают людей после специализированных курсов, не требуют большой опыт, но проверяют знания на собеседовании. Обычно задают базовые вопросы по машинному обучению. Андрей Плющенко считает, что важно, чтобы кандидат понимал, что находится на старте, и был готов к обучению внутри компании.
Уильям Чен, аналитик данных сервиса обмена знаниями Quora, поделился своим мнением с новичками в области Big Data на CareerCon 2018. Он считает, что область Big Data настолько обширна, что сложно предугадать, какие проекты хотят видеть наниматели. Определенно будут успешны кейсы, в которых аналитики исследуют интересный дататест, пишут о новых вещах и добавляют красивые визуализации. Свои работы лучше опубликовать на GitHub, чтобы было удобнее делиться ссылкой.
С чего начать работу аналитиком, рассказывают в этом видео:
Вакансии для аналитиков
По результатам исследования экспертов IDC, Россия – наиболее крупный региональный рынок по Big Data. В 2018 г., например, выручка от реализации ПО для работы с большими массивами информации в РФ составила 40% от общего объема инвестиций в технологии BD в Центральной и Восточной Европе.
Вакансии предлагают крупные интернет-компании, исследовательские организации, действующие в различных отраслях, и технологические стартапы. В больших IT-компаниях практически всегда хорошие условия, официальная зарплата и социальный пакет.
В стартапах интереснее, можно получить глубокие знания и хорошо заработать в случае успеха, но такой опыт мало ценится ведущими работодателями, зарплата нестабильная, социального пакета нет.
По данным HeadHunter, половина актуальных предложений приходится на Москву. Сейчас на HR-портале опубликовано почти 250 предложений для специалистов BD в Москве, а всего в России ищут аналитиков чуть более 430 работодателей.
Сколько зарабатывают специалисты
По данным HeadHunter, специалисты по Machine Learning в РФ получают 130-300 тыс. руб. в месяц, аналитики Big Data — 73-200 тыс. руб. Это гораздо меньше, чем зарплаты их коллег за рубежом. Например, в США средние заработные платы специалистов по Big Data стартуют от $100 тыс. (6,2 млн руб.) в год, то есть от $8300 (516 тыс. руб.) в месяц.
Спрос на специалистов по анализу больших данных превышает предложение, а в дальнейшем такие кадры будут еще более востребованными. Но чтобы проводить анализ больших данных, необходима качественная образовательная база, много практики и постоянное улучшение навыков.
