Привет!
Что такое большие данные
На уроках математики в школе вы постоянно работали с данными: складывали, умножали, делили в уме или в столбик.
Возможно, вы также ведёте семейный бюджет в блокноте или в таблице — вносите информацию и используете простые формулы: находите суммы, разности, средние значения.
То есть выполняете обработку данных, причём преимущественно вручную.Когда их мало, справляться с такими задачами сравнительно несложно.
Большие данные — это когда информации действительно много: чёткой границы нет, но обычно речь идёт о гигабайтах, если не о терабайтах. Эти массивы могут поступать сразу из множества источников: интернет‑магазинов и социальных сетей, промышленных систем управления качеством, систем видеонаблюдения, устройств интернета вещей.
Данные отличаются по структуре, бывают упорядоченными и нет. Например, история операций по кредитке упорядочена по времени, а характеристики смартфонов на складе можно хранить без строгого порядка.
Плотность данных также может быть разной: одни системы выполняют измерения каждый час, другие — несколько раз в секунду. Соответственно, и объёмы информации отличаются: от нескольких килобайт до сотен гигабайт.
Работать с большими данными вручную сложно: это долго, дорого и неэффективно. Поэтому для анализа таких массивов используют средства автоматической обработки.
Зачем бизнесу анализировать данные
Представьте, что вы управляете продуктовым магазином. Как узнать, чего хочет покупатель? Спросите его — и услышите, какие товары он приобретает чаще, в какое время обычно ходит за покупками.
Но масса деталей останется за кадром. Например, именно аналитики знают, как на покупки влияет заполненность полок, плохая погода, фоновая музыка.
Все эти и другие данные можно собрать и проанализировать. Это поможет супермаркету расставить товар так, чтобы покупатель как можно дольше оставался в торговом зале и обращал внимание на нужные предложения, и пересмотреть график работы кассиров, чтобы уменьшить очереди на кассах. Узнав больше об интересах своих клиентов, магазин сможет оптимизировать закупки и логистику. В результате выручка увеличится, а расходы сократятся.
Найти применение большим данным можно в любой сфере:
- На заводах система компьютерного зрения следит за рабочими. Система заметит, если кто‑то забыл про каску, и напомнит о правилах безопасности.
- В банках анализ больших данных диктует условия кредитов и депозитов, выявляет хакерские атаки и подозрительные операции.
- Городами тоже управляют большие данные. Умные светофоры уменьшают пробки, компьютерное зрение ищет преступников в толпе. С аналитиками советуются, прежде чем построить новую дорогу или центр госуслуг, изменить маршрут автобуса.
На основе данных можно построить модели и проверить гипотезы. Модель — это математическое описание любой ситуации, которое помогает предположить будущее. Например, модель прогнозирования спроса в торговой сети предскажет, как будет меняться востребованность отдельных товаров, поможет скорректировать цены и объёмы закупок. Использование математических описаний обеспечивает поддержку принятия решений на каждом шагу: конкретный результат работы с данными — точный прогноз на будущее.
Какие знания и навыки нужны аналитику данных
Прежде всего, технические (hard skills):
- Основы математической статистики. За многими методами анализа стоят статистические законы. Для правильных выводов недостаточно одних данных, нужно пользоваться статистикой: отсекать выбросы, правильно считать среднее значение или медиану, проверять статистические гипотезы.
- Умение создавать программы для анализа данных. Чаще всего в этой области используют язык программирования Python. У него простой и логичный синтаксис, есть немало готовых библиотек — чтобы не изобретать велосипед, а собрать программу из уже существующих функций и блоков.
- Понимание принципов работы реляционных (табличных) баз данных. Массивы информации чаще всего хранятся в них. Чтобы получить сведения из таких источников, нужно знать язык SQL и уметь составлять на нём запросы к базам данных.
Но и человеческие качества (soft skills) имеют значение. Они определяют, насколько вы эффективны в качестве аналитика данных и комфортно ли вам будет работать на такой должности.
Пригодятся:
- Желание найти корни проблем. Если вы действительно хотите разобраться в причинах событий и явлений, учиться и работать будет легче и интереснее.
- Умение нестандартно мыслить. Очень странные гипотезы порой находят подтверждение и помогают компаниям заработать миллионы.
- Смелость. Вы можете сколько угодно сомневаться в своих идеях, но лучше проверить их на данных, чем отправить «в стол», лишь бы коллеги не посчитали вас странным.
- Навык задавать правильные вопросы, чтобы получить полезную информацию. Это нарабатывается с опытом.
Как освоить профессию аналитика данных
Обычно в университетах студенты получают фундаментальные знания, но работодателей интересуют навыки решения практических задач и опыт в нужной области.
И если крупные учебные заведения регулярно обновляют программу, рассматривают реальные кейсы и современные инструменты для анализа данных, то вузам поменьше для этого часто не хватает ресурсов.
Поэтому студентам приходится самостоятельно искать проекты и задачи, чтобы научиться применять теорию на практике.
Быстрое погружение в профессию и понимание потребностей работодателей даёт почувствовать, какие знания и умения нужны. Формируется привычка самостоятельного поиска решений, примеров, похожих кейсов, нарабатывается опыт, растёт портфолио.
Проверьте, готовы ли вы освоить профессию аналитика данных:
- Пройдите вводный курс — поймёте, насколько вам интересен анализ данных.
- Прочитайте отзывы людей, которые уже завершили занятия на курсе по этой профессии и трудоустроились.
- Изучите программу обучения и задайте вопросы образовательной поддержке курса.
- Найдите вакансии в своём городе или предложения удалённой работы, изучите требования к специалистам по анализу данным.
- Взвесьте все за и против. Было ли интересно анализировать данные на вводном курсе? А вакансии кажутся привлекательными? Если всё так, похоже, вам подходит эта профессия.
До новых встреч!
