Big data analytics courses

Сколько зарабатывает дата аналитик

Профессия биг дата аналитик сегодня востребована. Управленцы для развития бизнеса все чаще прибегают новым технологиям, а для их применения нужны соответствующие специалисты. Еще в 2017 году профессия аналитика (Data Scientist и Data Analyst) вошла в десятку лучших профессий по версии агентства Glassdoor. 

По данным компании Mail.ru Group, месячный оклад такого специалиста в РФ варьируется в диапазоне от 73 000 (начинающего) до 200 000 рублей (профи).  Аналитик в США в среднем зарабатывает от $100 000 за год.  Это зависит от опыта и уровня квалификации.

По прогнозам кадровиков, спрос на аналитиков Big Data в ближайшем будущем только возрастет. Чтобы стать такого уровня аналитиком, придется много учиться и усердно работать над улучшением выше перечисленных навыков и приобретением новых.

Краткое описание

Big Data Analyst работает с большими данными, его клиенты в основном представители бизнеса, но не только – технологии «биг дата» во многих странах на государственном уровне используются в здравоохранении, медицине, фармации. Обработка, анализ и интерпретация данных позволяют взглянуть на привычные вещи по-другому, выявить новые процессы, феномены и т. д. В идеале аналитики больших данных должны разбираться в той сфере, в которой ведут деятельность, но на практике это далеко не всегда так.

Однозначного определения больших данных пока еще нет, но чаще всего под Big Data подразумевают наборы неструктурированных и разнородных данных, существенно превосходящие традиционные реляционные (структурированные) базы данных по объему. Сведения совершенно разного формата в общий массив поступают из разнообразных источников (датчики, приложения, камеры видеонаблюдения, социальные сети и т. д.) и постоянно пополняются в режиме реального времени. Сбором и обработкой нужной для определенных целей информации занимается аналитик больший данных.  

Профессиональные направления в мире Big Data

Под термином «большие данные» скрывается множество понятий: от непосредственно самих информационных массивов до технологий по их сбору, обработке, анализу и хранению. Поэтому, прежде чем пытаться объять необъятное в стремлении изучить все, что относится к Big Data, выделим в этой области знаний следующие направления:

• инженерия – создание, настройка и поддержка программно-аппаратной инфраструктуры для систем сбора, обработки, аналитики и хранения информационных потоков и массивов, включая конфигурирование локальных и облачных кластеров. За эти процессы отвечают администратор и инженер Big Data. Чем отличается работа администратора больших данных от деятельности сисадмина, мы писали в этом материале. Какие именно навыки, знания и умения нужны специалистам по инженерии больших данных, а также сколько они за это получают, мы описываем в отдельных материалах.

На стыке вышеуказанных 2-х направлений находятся программист Big Data и DevOps-инженер, а также специалист по сопровождению жизненного цикла корпоративных данных (DataOps) и директор по данным (CDO, Chief Data Officer), который курирует на предприятии все вопросы, связанные с информацией. О роли каждого профессионала в Agile-команде мы немного рассказывали здесь.

Профессиональные направления и специальности Big Data

Техники и методы анализа и обработки больших данных

К основным  методам анализа и обработки данных можно отнести следующие:

Методы класса или глубинный анализ (Data Mining)

Данные методы достаточно многочисленны, но их объединяет одно: используемый математический инструментарий в совокупности с достижениями из сферы информационных технологий.

Краудсорсинг

Данная методика позволяет получать данные одновременно из нескольких источников, причем количество последних практически не ограничено.

А/В-тестирование

Из всего объема данных выбирается контрольная совокупность элементов, которую поочередно сравнивают с другими подобными совокупностями, где был изменен один из элементов. Проведение подобных тестов помогает определить, колебания какого из параметров оказывают наибольшее влияние на контрольную совокупность. Благодаря объемам Big Data можно проводить огромное число итераций, с каждой из них приближаясь к максимально достоверному результату.

Прогнозная аналитика

Специалисты в данной области стараются заранее предугадать и распланировать то, как будет вести себя подконтрольный объект, чтобы принять наиболее выгодное в этой ситуации решение.

Сетевой анализ

Наиболее распространенный метод для исследования социальных сетей – после получения статистических данных анализируются созданные в сетке узлы, то есть взаимодействия между отдельными пользователями и их сообществами.

Востребованность профессии и перспективы работы

Сейчас аналитика данных используется в более чем 50% компаний по всему миру. Аналитики востребованы в ИТ-компаниях, ритейле, кинопроизводстве, науке, машиностроении и медицине. В октябре 2020 года по запросу «Аналитик данных» на hh.ru было открыто 8 699 вакансий с зарплатой от 65 тысяч рублей до 300 тысяч рублей.

По результатам исследования 2019 года, спрос на специалистов сферы Data Science за два года вырос на 226%. Популярность профессии аналитика данных со временем только растет, поскольку для развития бизнеса необходимо собирать и изучать данные клиентов и конкурентов. 

В профессии аналитика данных пока нет границ и сложно достичь потолка. При этом можно развиваться вертикально, от начинающего специалиста до главы аналитического отдела, или горизонтально, меняя сферы деятельности: продуктовая аналитика, банковская аналитика, маркетинговая аналитика.

По теме: «У дата-сайентистов довольно много рутины». Как выглядит рабочий день такого специалиста и что нужно, чтобы им стать?

Полезные ссылки

• бесплатные курсы: Основы статистики;
• тренажеры: SQL;
• полезные материалы по продуктовой аналитике от команды МатеМаркетинга;
• чат с вакансиями в сфере анализа данных;
• канал с полезными материалами про работу с данными.

Артем Боровой: На мой взгляд, самый удобный путь — начать применять инструменты аналитика в своей текущей работе. Можно постепенно изучать языки и программы, а потом использовать их для своих задач. Конечно, не у всех может быть доступ к данным по месту работы, но для таких случаев есть площадки для самостоятельного обучения. Онлайн-курсы в этом плане проще и удобнее, так как человеку не нужно самому отбирать информацию, они помогают пройти по всем важным пунктам, дают материал в нужном темпе, погружают в комьюнити.

Amundsen в Kubernetes: Data Discovery

Далее поговорим о проблеме Data Discovery. Предположим, ваше хранилище выросло и в нем уже тысячи таблиц. Когда на проект приходит новый аналитик, ему нужно как-то познакомиться со всеми этими данными, понять, где и что лежит. Зачастую это решается личным общением: он просит помощи у коллег. Это долго, плюс специалисты отвлекаются от основной работы.

Для решения проблемы существует Open Source-платформа Amundsen. У нее есть UI-интерфейс, который позволяет предоставить пользователям удобный доступ к данным. Наполнять Amundsen метаданными можно вручную или автоматически, если интегрировать инструмент с с Airflow. При этом можно собирать статистику по таблицам, есть поиск, возможность задавать теги, указывать владельца данных, тип таблицы и так далее. Это помогает значительно повысить продуктивность и эффективность использования хранилища данных и решает задачу демократизации доступа.

Как запустить Amundsen в Kubernetes: есть Helm Chart для установки.

Полезные ссылки:

• Сайт Amundsen.
• Статья про Amundsen и ее продолжение.

Conclusion

In this write-up Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics, we discussed minor and major differences between Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics such as definition, application, skills, and salary-related to the specific position. 

Are you planning to take a course on Data Science, Big Data, or Data Analytics? I suggest you check out the Simplilearn course.

The course has in-depth technical content on Data Science, Big Data, and Data Analytics.

If you have any questions related to this article Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics, please drop your queries in the comments section below.

Как устроены фабрики данных: Big Data и не только

На текущий момент фабрика данных – это тренд в области Big Data и корпоративного ИТ-сектора, а не готовые технологические решения. На практике сегодня для сквозной интеграции и ETL/ELT-процессов используется вся мощь технологий Big Data: Apache Kafka, Spark, Hadoop, Hive, NiFi, AirFlow и прочие средства для сбора, обработки, маршрутизации и преобразования пакетных и потоковых данных в различных форматах.

Помимо упомянутых и других инструментов Big Data, а также базовых положений DataOps, концепция Data Fabric еще дополнена семантическими графами, которые позволяют определять, стандартизировать и согласовывать значение всех входящих данных в бизнес-терминах, понятных для конечных пользователей . Примечательно, что графовую аналитику Gartner также относит к наиболее перспективным трендам 2020 года .

Наконец, фабрика данных по максимуму использует весь потенциал облачных технологий, виртуализируя все компоненты ИТ-инфраструктуры, от наборов информации до программных приложений . Подобная сервисная модель соответствует DevOps-подходу, а потому инструменты контейнеризации (Docker, Kubernetes) также относятся к средствам Data Fabric.

Таким образом, для развертывания уникальной фабрики данных, а также создания непрерывных конвейеров автоматического сбора и обработки информационных пакетов и потоков необходимы совместные усилия всех профильных ИТ-специалистов по большим данным. Потребуется целая команда администраторов Data Lakes, локальных и облачных кластеров, разработчиков распределенных приложений, инженеров и аналитиков данных, а также специалистов по методам Machine Learning.

Пользователи и ключевые черты фабрики больших данных

Подробнее о том, как организовать собственную Data Fabric для цифровизации своих бизнес-процессов и аналитики больших данных, вы узнаете на наших образовательных курсах в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации руководителей и ИТ-специалистов (менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data) в Москве:

Аналитика больших данных для руководителей

Смотреть расписание
Записаться на курс

Источники

1. https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-data-analytics-trends/
2. https://docs.microsoft.com/ru-ru/azure/data-factory/frequently-asked-questions
3. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2019-02-18-gartner-identifies-top-10-data-and-analytics-technolo
4. https://hightech.plus/2018/11/26/kak-rabotayut-kitaiskie-fabriki-dannih-gde-treniruyut-ii
5. https://www.computerweekly.com/blog/Data-Matters/The-Enterprise-Data-Fabric-an-information-architecture-for-our-times
6. https://tdwi.org/articles/2018/06/20/ta-all-data-fabrics-for-big-data.aspx
7. https://www.itweek.ru/bigdata/article/detail.php?ID=210273
8. https://blog.cloudera.com/conquering-hybrid-and-multi-cloud-with-big-data-fabric/

Анализ ассортимента и выявление проблемных поставщиков

Простой статистический анализ данных по продажам поможет выявить покупательские предпочтения и определить проблемы с поставщиками. Например, в одном из московских магазинов было несколько обращений по поводу плохо вычищенных семечек в замороженных фаршированных перцах. Обзвонив покупателей, которые недавно приобретали этот товар, сотрудники магазина получили следующие отзывы :

• 49% клиентов сказали, что перцы действительно были плохие — с семечками, вялые и даже грязные;
• 37 % сообщили о хорошем качестве продукции.

Такая картина показывает, что поставщик просто не справился с объемом: часть качественных товаров досталась 37% покупателей, а остальная продукция, вероятнее всего, была закуплена у субподрядчика без должной проверки. После этого сеть магазинов приняла решение отказаться от данного поставщика .

По выявлению неявных закономерностей в покупаемой продукции интересен кейс крупнейшего американского ритейлера WalMart, когда сотрудники одного из супермаркетов выявили, что в пятницу вечером пиво часто продается вместе с детскими подгузниками. Поставив дорогие марки пива на полки рядом с подгузниками, компания добилась геометрического роста продаж этого товара .

Аналогичным образом можно определить наиболее загруженные часы в плане поступления заявок и привлечь на это время дополнительного работника или идентифицировать географический район скопления потребителей продукции и открыть там дополнительную точку сбыта.

Поиск таких ассоциативных правил – типичный пример интеллектуального анализа данных (Data Mining), который предполагает обнаружение полезных для бизнеса инсайтов в накопленных массивах информации. Запуск подобных алгоритмов в режиме реального времени, когда они формируют онлайн-рекомендации для каждого пользователя сайта, в зависимости от его предпочтений, называется рекомендательной системой. Подобные советы, основанные на классификации интересов пользователя и предсказании его товарных предпочтений, строятся на базе моделей машинного обучения (Machine Learning). За сбор и преобразование данных, нужных для тренировки ML-модели, отвечают соответствующие технологии Big Data. Например, Apache HDFS для хранения исторических данных, Spark для потоковой и пакетной аналитики, Kafka для сбора и агрегации событий в режиме реального времени. Подробнее о том, как устроены рекомендательные системы, мы описывали на примере стримингового аудиосервиса Spotify и в кейсе формирования персональной ленты соцсети Twitter.

Big data в бизнесе

Для оптимизации расходов внедрил Big data и «Магнитогорский металлургический комбинат», который является крупным мировым производителем стали. В конце прошлого года они внедрили сервис под названием «Снайпер», который оптимизирует расход ферросплавов и других материалов при производстве. Сервис обрабатывает данные и выдаёт рекомендации для того, чтобы сэкономить деньги на производстве стали. 

Большие данные и будущее — одна из самых острых тем для обсуждения, ведь в основе коммерческой деятельности лежит информация. Идея заключается в том, чтобы «скормить» компьютеру большой объем данных и заставить его отыскивать типовые алгоритмы, которые не способен увидеть человек, или принимать решения на основе процента вероятности в том масштабе, с которым прекрасно справляется человек, но который до сих пор не был доступен для машин, или, возможно, однажды — в таком масштабе, с которым человек не справится никогда.

Education

Industry-specific Big Data Challenges

From a technical point of view, a significant challenge in the education industry is to incorporate Big Data from different sources and vendors and to utilize it on platforms that were not designed for the varying data.

From a practical point of view, staff and institutions have to learn new data management and analysis tools.

On the technical side, there are challenges to integrating data from different sources on different platforms and from different vendors that were not designed to work with one another.

Politically, issues of privacy and personal data protection associated with Big Data used for educational purposes is a challenge.

Applications of Big Data in Education

Big data is used quite significantly in higher education. For example, The University of Tasmania. An Australian university with over 26000 students has deployed a Learning and Management System that tracks, among other things, when a student logs onto the system, how much time is spent on different pages in the system, as well as the overall progress of a student over time.

In a different use case of the use of Big Data in education, it is also used to measure teacher’s effectiveness to ensure a pleasant experience for both students and teachers. Teacher’s performance can be fine-tuned and measured against student numbers, subject matter, student demographics, student aspirations, behavioral classification, and several other variables.

On a governmental level, the Office of Educational Technology in the U. S. Department of Education is using Big Data to develop analytics to help correct course students who are going astray while using online Big Data certification courses. Click patterns are also being used to detect boredom.

Big Data Providers in this industry include Knewton and Carnegie Learning and MyFit/Naviance.

Salary Trends

Although they are in the same domain, each of these professionals—data scientists, big data specialists, and data analysts—earn varied salaries.

FREE Course: Introduction to Data Analytics

Learn Data Analytics Concepts, Tools & SkillsStart Learning

Big Data Specialist Salary

According to Glassdoor, the average base salary for a big data specialist is $103,000 per year.

Data Analyst Salary

According to Glassdoor, the average base salary for a data analyst is $62,453 per year.

Of course, these are just averages and will vary based on several factors. Many professionals earn—or have the potential to earn—higher salaries with the right qualifications. 

No matter which path you ultimately decide to take, Simplilearn has dozens of data science, big data, and data analytics courses available online. If you’d like to become an expert in data science, data analytics or big data, check out our Post Graduate program in Data Science, Data Analytics, and Data Engineering.

Спрос больше предложения?

В России сообщество высококлассных специалистов очень узкое, и порог вхождения в отрасль довольно высокий.

Российская система образования зачастую не успевает адаптироваться под меняющиеся требования рынка. Программы обучения в вузах зачастую не прививают студентам критическое мышление в рамках научной деятельности. В результате выпускники без опыта работы, претендующие на работу в области больших данных, не всегда могут справиться с чем-то серьезнее, чем обучение готовых моделей из интернета или научных статей.

Игроки рынка совместными усилиями стремятся решить эти проблемы. Крупнейшие ИТ-компании запускают собственные программы обучения в самых актуальных сферах, нацеленные на подготовку специалистов среднего и высшего звеньев. Они позволяют получить свежие знания и опыт из первых уст от специалистов отрасли. При этом помощь государства могла бы ускорить процесс и, например, увеличить поддержку научных школ.

Retail and Wholesale trade

Industry-specific Big Data Challenges

From traditional brick and mortar retailers and wholesalers to current day e-commerce traders, the industry has gathered a lot of data over time. This data, derived from customer loyalty cards, POS scanners, RFID, etc. are not being used enough to improve customer experiences on the whole. Any changes and improvements made have been quite slow.

Applications of Big Data in the Retail and Wholesale Industry

Big data from customer loyalty data, POS, store inventory, local demographics data continues to be gathered by retail and wholesale stores.

In New York’s Big Show retail trade conference in 2014, companies like Microsoft, Cisco, and IBM pitched the need for the retail industry to utilize Big Data for analytics and other uses, including:

• Optimized staffing through data from shopping patterns, local events, and so on
• Reduced fraud
• Timely analysis of inventory

Social media use also has a lot of potential use and continues to be slowly but surely adopted, especially by brick and mortar stores. Social media is used for customer prospecting, customer retention, promotion of products, and more.

Big Data Providers in this industry include First Retail, First Insight, Fujitsu, Infor, Epicor, and Vistex.

Data Scientist: кто это и что он делает

В переводе с английского Data Scientist – это специалист по данным. Он работает с Big Data или большими массивами данных.

Источники этих сведений зависят от сферы деятельности. Например, в промышленности ими могут быть датчики или измерительные приборы, которые показывают температуру, давление и т. д. В интернет-среде – запросы пользователей, время, проведенное на определенном сайте, количество кликов на иконку с товаром и т. п.

Данные могут быть любыми: как текстовыми документами и таблицами, так и аудио и видеороликами.

От области деятельности зависят и результаты работы Data Scientist. После извлечения нужной информации специалист устанавливает закономерности, подвергает их анализу, делает прогнозы и принимает бизнес-решения.

Человек этой профессии выполняет следующие задачи: оценивает эффективность и работоспособность предприятия, предлагает стратегию и инструменты для улучшения, показывает пути для развития, автоматизирует нудные задачи, помогает сэкономить на расходах и увеличить доход.

Его труд заканчивается созданием модели кода программы, сформировавшейся на основе работы с данными, которая предсказывает самый вероятный результат.

Профессия появилась относительно недавно. Лишь десятилетие назад она была официально зафиксирована. Но уже за такой короткий промежуток времени стала актуальной и очень перспективной.

Каждый год количество информации и данных увеличивается с геометрической прогрессией. В связи с этим информационные массивы уже не получается обрабатывать старыми стандартными средствами статистики. К тому же сведения быстро обновляются и собираются в неоднородном виде, что затрудняет их обработку и анализ.

Вот тут на сцене и появляется Data Scientist. Он является междисциплинарным специалистом, у которого есть знания статистики, системного и бизнес-анализа, математики, экономики и компьютерных систем.

Знать все на уровне профессора не обязательно, а достаточно лишь немного понимать суть этих дисциплин. К тому же в крупных компаниях работают группы таких специалистов, каждый из которых лучше других разбирается в своей области.

Более 100 крутых уроков, тестов и тренажеров для развития мозга

Начать развиваться

Эти знания помогают ему выполнять свои должностные обязанности:

• взаимодействовать с заказчиком: выяснять, что ему нужно, подбирать для него подходящий вариант решения проблемы;
• собирать, обрабатывать, анализировать, изучать, видоизменять Big Data;
• анализировать поведение потребителей;
• составлять отчеты и делать презентации по выполненной работе;
• решать бизнес-задачи и увеличивать прибыль за счет использования данных;
• работать с популярными языками программирования;
• моделировать клиентскую базу;
• заниматься персонализацией продуктов;
• анализировать эффективность деятельности внутренних процессов компании;
• выявлять и предотвращать риски;
• работать со статистическими данными;
• заниматься аналитикой и методами интеллектуального анализа;
• выявлять закономерности, которые помогают организации достигнуть конечной цели;
• программировать и тренировать модели машинного обучения;

внедрять разработанную модель в производство.

Четких границ требований к Data Scientist нет, поэтому работодатели часто ищут сказочное создание, которое может все и на превосходном уровне. Да, есть люди, которые отлично понимают статистику, математику, аналитику, машинное обучение, экономику, программирование. Но таких специалистов крайне мало.

Еще часто Data Scientist путают с аналитиком. Но их задачи несколько разные. Поясню, что такое аналитика и как она отличается от деятельности Data Scientist, на примере и простыми словами.

В банк пришел клиент, чтобы оформить кредит. Программа начинает обрабатывать данные этого человека, выясняет его кредитную историю и анализирует платежеспособность заемщика. А алгоритм, который решает выдавать кредит или нет, – продукт работы Data Scientist.

Аналитик же, который работает в этом банке, не интересуется отдельными клиентами и не создает технические коды и программы. Вместо этого он собирает и изучает сведения обо всех кредитах, что выдал банк за определенный период, например, квартал. И на основе этой статистики решает, увеличить ли объемы выдачи кредитов или, наоборот, сократить.

Аналитик предлагает действия для решения задачи, а Data Scientist создает инструменты.

Чем конкретно занимается аналитик данных

Основной обязанностью аналитика данных считается извлечение из Big data (больших массивов информации) сведений, которые являются наиболее значимыми для принятия лучших решений в плане эффективного управления бизнесом. В большинстве случаев аналитик big data самостоятельно обрабатывает информационные массивы. Для этого ему приходится выполнять ряд необходимых операций:

• собирать данные;
• готовить сведения к анализу (делать выборку, чистить и сортировать);
• находить закономерности в наборах информации;
• визуализировать данные для скорости восприятия и понимания готовых результатов и будущих направлений развития;
• формулировать предположения относительно повышения эффективности отдельных бизнес-метрик путем изменения других параметров.

Healthcare Providers

Industry-specific Big Data Challenges

The healthcare sector has access to huge amounts of data but has been plagued by failures in utilizing the data to curb the cost of rising healthcare and by inefficient systems that stifle faster and better healthcare benefits across the board.

This is mainly because electronic data is unavailable, inadequate, or unusable. Additionally, the healthcare databases that hold health-related information have made it difficult to link data that can show patterns useful in the medical field.

Source: Big Data in the Healthcare Sector Revolutionizing the Management of Laborious Tasks

Other challenges related to Big Data include the exclusion of patients from the decision-making process and the use of data from different readily available sensors.

Applications of Big Data in the Healthcare Sector

Some hospitals, like Beth Israel, are using data collected from a cell phone app, from millions of patients, to allow doctors to use evidence-based medicine as opposed to administering several medical/lab tests to all patients who go to the hospital. A battery of tests can be efficient, but it can also be expensive and usually ineffective.

Free public health data and Google Maps have been used by the University of Florida to create visual data that allows for faster identification and efficient analysis of healthcare information, used in tracking the spread of chronic disease.

Obamacare has also utilized Big Data in a variety of ways.

Big Data Providers in this industry include Recombinant Data, Humedica, Explorys, and Cerner.

Большие данные в маркетинге и бизнесе

Все маркетинговые стратегии так или иначе основаны на манипулировании информацией и анализе уже имеющихся данных. Именно поэтому использование больших данных может предугадать и дать возможность скорректировать дальнейшее развитие компании.

К примеру, RTB-аукцион, созданный на основе больших данных, позволяет использовать рекламу более эффективно – определенный товар будет показываться только той группе пользователей, которая заинтересована в его приобретении.

Чем выгодно применение технологий больших данных в маркетинге и бизнесе?

1. С их помощью можно гораздо быстрее создавать новые проекты, которые с большой вероятностью станут востребованными среди покупателей.
2. Они помогают соотнести требования клиента с существующим или проектируемым сервисом и таким образом подкорректировать их.
3. Методы больших данных позволяют оценить степень текущей удовлетворенности всех пользователей и каждого в отдельности.
4. Повышение лояльности клиентов обеспечивается за счет методов обработки больших данных.
5. Привлечение целевой аудитории в интернете становится более простым благодаря возможности контролировать огромные массивы данных.

Например, один из самых популярных сервисов для прогнозирования вероятной популярности того или иного продукта – Google.trends. Он широко используется маркетологами и аналитиками, позволяя им получить статистику использования данного продукта в прошлом и прогноз на будущий сезон. Это позволяет руководителям компаний более эффективно провести распределение рекламного бюджета, определить, в какую область лучше всего вложить деньги.

Manufacturing and Natural Resources

Industry-specific Big Data Challenges

Increasing demand for natural resources, including oil, agricultural products, minerals, gas, metals, and so on, has led to an increase in the volume, complexity, and velocity of data that is a challenge to handle.

Similarly, large volumes of data from the manufacturing industry are untapped. The underutilization of this information prevents the improved quality of products, energy efficiency, reliability, and better profit margins.

Applications of Big Data in Manufacturing and Natural Resources

In the natural resources industry, Big Data allows for predictive modeling to support decision making that has been utilized for ingesting and integrating large amounts of data from geospatial data, graphical data, text, and temporal data. Areas of interest where this has been used include; seismic interpretation and reservoir characterization.

Big data has also been used in solving today’s manufacturing challenges and to gain a competitive advantage, among other benefits.

In the graphic below, a study by Deloitte shows the use of supply chain capabilities from Big Data currently in use and their expected use in the future.

Source: Supply Chain Talent of the Future

Big Data Providers in this industry include CSC, Aspen Technology, Invensys, and Pentaho.

Как стать Data Engineer и куда расти

Профессия дата-инженера довольно требовательна к бэкграунду. Костяк профессии составляют разработчики на Python и Scala, которые решили уйти в Big Data. В русскоговорящих странах, к примеру, процент использования этих языков в работе с большими данными примерно 50/50. Если знаете Java — тоже хорошо. 

Хорошее знание SQL тоже важно. Поэтому в Data Engineer часто попадают специалисты, которые уже ранее работали с данными: Data Analyst, Business Analyst, Data Scientist

Дата-сайентисту с опытом от 1–2 лет будет проще всего войти в специальность.

Фреймворками можно овладевать в процессе работы, но хотя бы несколько важно знать на хорошем уровне уже в самом начале. 

Дальнейшее развитие для специалистов Big Data Engineers тоже довольно разнообразное. Можно уйти в смежные Data Science или Data Analytics, в архитектуру данных, Devops-специальности. Можно также уйти в чистую разработку на Python или Scala, но так делает довольно малый процент спецов.

Перспективы у профессии просто колоссальные. Согласно данным Dice Tech Job Report 2020, Data Engineering показывает невероятные темпы роста — в 2019 году рынок профессии увеличился на 50 %. Для сравнения: стандартным ростом считается 3–5 %.

В 2020 году темпы замедлились, но всё равно они многократно опережают другие отрасли. Спрос на специальность вырос ещё на 24,8 %. И подобные темпы сохранятся еще на протяжении минимум пяти лет. 

Так что сейчас как раз просто шикарный момент, чтобы войти в профессию Data Engineering с нашим курсом Data Engineering и стать востребованным специалистом в любом серьёзном Data Science проекте. Пока рынок растёт настолько быстро, то возможность найти хорошую работу, есть даже у новичков.

Узнайте, как прокачаться и в других областях работы с данными или освоить их с нуля:

Why is big data analytics important?

In today’s world, Big Data analytics is fueling everything we do online—in every industry.

Take the music streaming platform Spotify for example. The company has nearly 96 million users that generate a tremendous amount of data every day. Through this information, the cloud-based platform automatically generates suggested songs—through a smart recommendation engine—based on likes, shares, search history, and more. What enables this is the techniques, tools, and frameworks that are a result of Big Data analytics.

If you are a Spotify user, then you must have come across the top recommendation section, which is based on your likes, past history, and other things. Utilizing a recommendation engine that leverages data filtering tools that collect data and then filter it using algorithms works. This is what Spotify does.

But, let’s get back to the basics first.

Похожие записи:

Сайты где бесплатно отдают вещи Реклама будущего, или как btl-сфера перенимает digital-тенденции Патриоты россии Творческие кластеры: flacon дизайн-завод «флакон» Как получить новые выплаты по беременности в размере 6 350 рублей Как вступить в сро