Как стать аналитиком Big Data с нуля и что нужно знать

Здравствуйте! В статье расскажем, как обучиться аналитике больших данных. Разберемся, кому подойдет профессия Big Data Analyst, как освоить ее с нуля и что должен знать специалист по Big Data.

Кому подходит профессия

Чтобы стать специалистом по Big Data, нужно иметь знания в разных разделах математики либо быть готовым изучать теорию вероятности, статистику, линейную алгебру и пр.

Для работы по профессии желательно обладать определенными качествами:

• Развитое аналитическое и логическое мышление, умение строить алгоритмы и видеть закономерности.
• Усидчивость, терпеливость, внимательность, способность долгое время работать в режиме многозадачности.
• Готовность к принятию самостоятельных решений и ответственности за них, спокойное отношение к неожиданным ситуациям.
• Желание обучаться, тратить время и силы на самообразование.

Как обучиться аналитике больших данных с нуля

Работать аналитиком Big Data без профильного образования не получится. Это не та профессия, которую можно освоить самостоятельно по учебникам и видео из интернета.

Но можно выбрать подходящий учебный формат: учиться на дневном отделении в вузе или дистанционно в онлайн-школе. Если вы планируете получать первое высшее образование и имеете возможность посещать лекции ежедневно, то можно пойти в один из технических университетов. В ином случае, например, если у вас постоянная работа, больше подойдет online-обучение. Расскажем подробнее, как стать специалистом по Биг Дата с нуля.

В вузе

В настоящий момент в российских вузах нет специальности "Big Data Analyst", но можно выбрать факультет, связанный с IT:

• "Математика и компьютерные науки".
• "Математическое моделирование".
• "Прикладная информатика".
• "Программная инженерия".

Среди учебных заведений, где можно учиться на аналитика больших данных, можем отметить РУДН, СПбПУ, МГТУ им. Н. Э. Баумана, НГУ им. Н. И. Лобачевского и УрФУ.

В университете вы на фундаментальном уровне изучите высшую математику, математический анализ, теорию вероятности, языки программирования и получите государственный диплом, но могут возникнуть трудности:

• У вас будут обширные теоретические знания, а практические навыки останутся слабыми. Большую часть инструментов аналитики придется изучать самостоятельно.
• Для поступления необходимо получить проходной балл за ЕГЭ по профильным предметам или оплатить обучение. Специальность считается престижной, поэтому стоимость может превышать 100 000 рублей в год.
• Учебный план содержит много дисциплин, в том числе те, которые не пригодятся в работе. Но в любом случае нужно сдавать по ним зачеты и экзамены.

На онлайн-курсах

Получить профессию аналитика больших данных можно и дистанционно. Программы в онлайн-школах составлены таким образом, чтобы ученики получили максимум полезной и актуальной информации от экспертов, а затем закрепили знания на практике.

Домашние задания усложняются постепенно. На первых уроках вы научитесь писать код, а к концу обучения построите собственную рекомендательную систему, которая станет проектом в вашем портфолио.

В дистанционных школах все вебинары записываются, а видео хранятся в личном кабинете, поэтому вы не пропустите ни одной темы. У вас будет чат с наставником, который ответит на все вопросы. По окончании курса вы получите сертификат или диплом, подтверждающий квалификацию, и с помощью менеджера Центра карьеры найдете стажировку или работу в компании либо на фрилансе.

Что нужно, чтобы стать Big Data Analyst

Перечислим, какие темы и инструменты нужно знать, чтобы стать Big Data Analyst:

• Теория вероятности, математическая статистика, алгоритмы анализа данных.
• Методы сбора и обработки данных из интернета.
• Базы данных SQL.
• Язык программирования Python, его библиотеки – Pandas, Numpy, Matplotlib, Scikit-learn.
• Экосистема Hadoop.
• Фреймворк Apache Spark.
• Прикладное машинное обучение.
• Визуализация данных в Power BI.

Подборка книг для аналитиков Big Data

Специально для новичков мы подготовили список книг, которые стоит читать при изучении аналитики Big Data:

• "Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим", В. Майер-Шенбергер.
• "Принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных", Н. Марц, Дж. Уоренн.
• "Машинное обучение", Х. Бринк, Дж. Ричардс.
• "R в действии", Р. И. Кабаков.
• "The Ultimate Introduction to Big Data", F. Kane.
• "Deep Learning Textbook", I. Goodfellow, Y. Bengi.
• "Build a Career in Data Science", E. Robinson, J. Nolis.