Поговорим еще об одной очень востребованной и немаловажной в бизнесе IT-профессии Аналитик Big Data.

👨‍💻 Такой человек нужен, чтобы собирать, хранить и извлекать из большого количества данных полезную информацию, которую различные компании могут использовать в своих целях.
Что должен уметь аналитик:
✔️ Работа с базами данных.
SQL — язык, который позволяет создавать и менять базы данных, а также выбирать из них нужную информацию, сортировать и фильтровать её.
✔️ Сбор данных и программирование.
Второй этап - понять как собирать данные. Мы имеем в виду терабайты данных - это видео, картинки, текст, геоданные и много прочего. Они размещены в сети и изменяются с огромной скоростью.
Для этого нужно уметь работать с API, или даже самому писать парсеры для веб-скрейпинга.
Самые распространённые языки программирования для обработки и визуализации данных — это Python и R. Но знание дополнительных языков, таких как Java, MATLAB и других, всегда будет в плюс.
✔️ Организация хранения и работы с данными.
Большие данные хранить на одном компьютере невозможно. Количество информации так велико, что приходится создавать целые распределённые системы.
✔️ Математика и анализ данных.
Для анализа потребуются знания из теории вероятностей, а также математической статистики.
Большие данные и машинное обучение идут тандемом — линейная алгебра используется для создания статистической модели и прогнозирования. На основе этого строятся рекомендательные системы. Например такие, как у Netflix или Spotify.
🗯 Стать аналитиком Big Data — сложная задача, особенно, если у вас нет предыдущего опыта разработки или работы со статистикой.
🔔 Но конечно же все возможно, если вы прилагаете усилия. А мы со своей стороны готовы помочь вам получить первый опыт разработки в языках Python и Java, которые станут надежным фундаментов для вашей дальнейшей карьеры!