Как стать аналитиком Big Data? Зарплаты, навыки и обучение.
Big Data аналитик — специалист, который обрабатывает большие массивы данных для извлечения бизнес-инсайтов. Он выявляет рыночные тенденции, автоматизирует аналитику и создает предиктивные модели для поддержки управленческих решений.
Основные навыки:
- Анализ данных (Python, SQL)
- Визуализация (Power BI, Tableau)
- A/B-тестирование и работа с метриками
- Построение дашбордов.
В России открыто 979 вакансий с зарплатой от 95 000 руб. (регионы) до 420 000 руб. (Москва).
Освоить профессию можно через онлайн-курсы с практикой или самообразование. В подборке ниже — лучшие программы для старта в профессии.
1 место. Курс «Python, BI и Big Data» — ProductStar
Стоимость: 109 451 ₽ или рассрочка на 24 месяца - 5 067 ₽ / мес.
Научитесь анализировать данные с помощью Python, оптимизируете свою работу и будете ценным сотрудником для любой digital-компании. Изучите все необходимое: от основ Python до машинного обучения.
На курсе вы научитесь:
- Использовать Python в работе
Изучите основы pandas — важнейшей библиотеки для анализа данных. Будете использовать Python для автоматизации выгрузки и обработки большого массива данных. - Работать с SQL-запросами
Сможете доставать любую информацию из большого объёма данных. Научитесь писать запросы продвинутого уровня для любых целей аналитики. - Работать с Big Data и визуализировать данные
Научитесь использовать нейронные сети для анализа больших данных, прогнозирования и автоматизации процессов принятия решений. Овладеете инструментами Tableau и Power BI для визуализации данных. - Создавать рекомендательные системы
Узнаете основы создания продуманных рекомендательных систем исходя из предпочтений пользователя. Поработаете с метриками и матричным разложением.
Программа курса:
- Основы Python
- Система контроля версий Git. Flask
- Инструменты анализа и визуализации: Yandex DataLens
- Бонус: Power BI
- SQL для анализа данных
- Бонус: Tableau
- Python и построение Machine Learning моделей
- Нейронные сети и NLP
- Рекомендательные системы
- Подготовка к собеседованию, трудоустройству и дипломная работа
- Google Sheets и Exсel
- Введение в программирование
- Бизнес английский от AgileFluent.
2 место. Курс «Big Data» — Sergey Petrovich
Стоимость: бесплатно
Видеолекции:
- Введение в машинное обучение
- Python
- Что такое BigData?
- OLAP: What and why?
- IoT and BigData
- Сhallenges of classification
- Formal Context Analysis
- Регрессия
- Хранение и анализ больших данных
- Deep learning.
3 место. Курс «Big Data» — BigData Team
Стоимость: 99 000 руб., возможна частичная оплата курса - от 24 000 руб.
Программа курса:
- Введение в Большие Данные (Big Data). Распределенные файловые системы, Workshop
- Hadoop экосистема, MapReduce и не только
- Оптимизация MapReduce вычислений
- SQL поверх больших данных (Hive)
- Модель вычислений Spark: RDD
- Spark DataFrames, Spark SQL
- Оптимизация Spark вычислений
- Потоковая обработка данных (Kafka, Spark Structured Streaming)
- NoSQL поверх больших данных: Cassandra
- Data Layout.
Курс «Аналитик данных со знанием Питон (Data Analyst)» — «Специалист» при МГТУ им. Н. Э. Баумана
Стоимость: 234 990 ₽ - 267 590 ₽
Обучение на дипломной программе рекомендовано специалистам, чьи профессиональные обязанности связаны с Big Data. В их числе – экономисты, специалисты финансового блока, все сотрудники, связанные с аналитическими и статистическими проектами, программисты, работающие в области машинного анализа, а также все, кто хочет развиваться в интересной и востребованной области анализа, прогнозирования и работы с данными.
После обучения на дипломной программе вы будете уметь:
- использовать специальные инструменты для работы с большими данными
- организовывать рабочие команды
- использовать сложные конструкции SQL
- использовать методы статистики для анализа различных показателей
- решать задачи разной сложности с помощью Excel
- создавать формулы массивов для обработки данных
- прогнозировать развитие ситуаций разными способами
- использовать Power Pivot и Power Query для анализа данных
- работать с инструментами и техниками теории графов
- писать программы на языке Python
- создавать диаграммы и графики различных видов и форматов.
В дипломную программу входят следующие курсы:
- Основы работы с большими данными (Data Science)
- Бизнес-анализ на основе BABOK® Guide 3.0
- Анализ данных на языке SQL
- Введение в статистику
- Microsoft Excel. Уровень 3. Анализ и визуализация данных
- Основы работы с Tableau – визуализация и анализ данных
- Microsoft Excel. Уровень 6. Бизнес-аналитика с Power Pivot: создание модели, построение дашбордов
- Основы программирования и баз данных
- Программирование на Python. Уровень 1. Базовый курс
- Программирование на Python. Уровень 2. Объектно-ориентированное программирование
- Программирование на Python. Уровень 4. Анализ и визуализация данных: Pandas, Numpy, Matplotlib.
Курс «Big Data for Data Science» — Stepik
Стоимость: 20 000 ₽
Программа знакомит слушателей с основами которые применяются при работе с большими данными и рассчитан в первую очередь на тех слушателей, которые только начинают свой путь в Big Data.
Подробно разберем основные теоретические понятия, начнем знакомство со Spark — наиболее популярным фреймворком из этого мира, а также изучим как это можно применять при реализации распределенных моделей машинного обучения. А в ходе выполнения проектного задания разберем все этапы, которые проходят данные в реальных системах.
Программа курса:
- Введение
- Введение в Big Data и ClickHouse
- Apache Hadoop
- Apache Spark
- Workflow
- Spark ML
- BI Tools
- Заключение.
Курс «Бизнес-аналитика и системы больших данных» — НИУ ВШЭ
Стоимость: 650 000 руб. в год
Учебный план студентов программы формируется из дисциплин, обязательных к изучению, и дисциплин, которые студент может выбирать в соответствии с индивидуальными входными компетенциями и ориентируясь на указанные в программе курса пререквизиты.
К обязательным предметам относятся следующие дисциплины:
- Экономико-математическое моделирование
- Совершенствование архитектуры предприятия
- Методы и средства интеллектуального анализа больших данных
- Стратегическое управление инновациями
- Системный анализ и проектирование.
В качестве дисциплин по выбору предлагаются следующие курсы:
- Современный менеджмент данных
- Прикладной блокчейн в архитектуре современного предприятия
- Прикладные аспекты машинного обучения
- Маркетинговая аналитика на основе больших данных
- Сбор, хранение и обработка данных в гетерогенных распределенных компьютерных сетях
- Разработка и внедрение систем больших данных
- Облачные технологи
- Аналитика и визуализация данных для бизнеса
- Цифровые платформы и экосистемы современного бизнеса
- Управление знаниями
- Лидерство и управление командой проекта
- Сбор и аналитика производственных данных
- Нейронные сети и глубокое обучение
- Предсказательное моделирование
- Теоретические основы распределенной обработки информации в системах больших данных.
Также в программу включены адаптационные дисциплины: анализ бизнес-систем, наука о данных для бизнес-инноваций, Python для науки о данных и искусственного интеллекта.