Почему стоит выбрать карьеру Data Mining Specialist

Наука о данных стала революционной технологией, о которой сегодня все говорят. Интеллектуальный анализ данных предназначен для извлечения достоверной информации из гигантских наборов данных и преобразования ее в понятные шаблоны для дальнейшего использования. Он предполагает умение обрабатывать данные и управлять ими, владеть интеллектуальными методами машинного обучения. В статье обсудим эти моменты и предоставим всю необходимую информацию о профессии датамайнера.

Плюсы и минусы профессии Data Mining Specialist

Понимание преимуществ и недостатков работы поможет правильно оценить себя и выбрать правильный курс в области Data Science.

Преимущества работы специалистом по интеллектуальному анализу данных

1. Это пользуется спросом
   Наука о данных очень востребована. Соискатели имеют множество возможностей. Это самая быстрорастущая вакансия в Linkedin. По прогнозам, к 2026 году будет создано 11,5 миллионов рабочих мест.
2. Изобилие позиций
   Очень немногие люди обладают необходимым набором навыков, чтобы стать полноценным Data Mining Specialist. Эта область IT является чрезвычайно обширной, но рынок пока не перенасыщен специалистами.
3. Высокооплачиваемая карьера
   Одна из самых высокооплачиваемых профессий в IT.
4. Универсальность
   Data Science используется в сфере здравоохранения, банковского дела, консультационных услуг, электронной коммерции и многих других сферах. Поэтому есть возможность работать в различных компаниях.
5. Престижность
   Специалисты по данным позволяют компаниям принимать более взвешенные бизнес-решения. Компании полагаются на них и используют их опыт, чтобы развиваться. Это дает дата-специалистам важное положение в компании.
6. Никаких скучных задач
   Наука о данных помогла различным отраслям автоматизировать задачи. Компании используют исторические данные для обучения машин выполнению повторяющихся задач. Это упростило тяжелую работу, которую раньше выполняли люди.

Недостатки профессии датамайнера

Хотя наука о данных является очень прибыльным вариантом карьеры, в этой области также есть различные недостатки. Чтобы понять полную картину, о них стоит знать.

1. Термин Data Mining Specialist расплывчат
   Эта профессия не имеет точного определения и строго очерченных требований. Как и сложно описать точные задачи специалиста на рабочем месте. Конкретная роль Data Mining Specialist зависит от области, в которой специализируется компания.
2. Освоить науку о данных в совершенстве почти невозможно
   Будучи смесью многих областей, наука происходит от статистики, информатики и математики. Невозможно овладеть каждой областью и быть одинаково экспертом во всех. Человек с опытом работы в области статистики может быть не в состоянии освоить компьютерные науки в короткие сроки, чтобы стать опытным специалистом. Это постоянно меняющаяся, динамичная сфера, которая требует от человека постоянного изучения различных направлений.
3. Требуется глубокое знание предметной области
   Еще одним недостатком является зависимость от предметной области. Человеку со значительным опытом работы в статистике и информатике будет трудно решить проблему Data Mining Specialist без базовых знаний сферы. Например, в отрасли здравоохранения, работающей над анализом геномных последовательностей, потребуется подходящий сотрудник с некоторыми знаниями в области генетики и молекулярной биологии. Это также затрудняет миграцию из одной отрасли в другую.
4. Проблема конфиденциальности данных
   Для многих отраслей данные являются топливом. Однако информация, используемая в процессе, может нарушить конфиденциальность клиентов. Личные данные могут иногда вызывать утечку из-за отсутствия безопасности. Возникает этическая проблема, связанная с сохранением конфиденциальности данных и их использованием.

10 скилов, которые понадобятся для работы

1. Язык программирования:
   R, Python, C++, Java, Matlab, SQL, SAS
   Интеллектуальный анализ данных в значительной степени зависит от программирования. Нет однозначного мнения, какой язык является лучшим для этого, но Nuggets, R и Python (подробнее о курсе обучения этому языку программирования здесь) — самые популярные. Все зависит от набора данных, с которым вы имеете дело.
2. Фреймворки:
   Hadoop, Storm, Samza, Spark, Flink
   Платформы обработки вычисляют данные в системе, например считывают из хранилища и загружают в базу. Hadoop и Spark на сегодняшний день являются наиболее популярными.
3. Операционная система
   Linux — популярная операционная система для специалистов по интеллектуальному анализу данных, которая является гораздо более стабильной и эффективной для работы с большими наборами данных.
4. Знание баз данных
   Реляционные базы данных и нереляционные базы данных
   Чтобы управлять большими наборами данных и обрабатывать их, вы должны иметь представление о реляционных базах данных (SQL или Oracle) и нереляционных (Cassandra, HBase, MongoDB, CouchDB, Redis, Dynamo).
5. Базовые знания статистики
   Вероятность, распределение вероятностей, корреляция, регрессия, линейная алгебра и т.д.
6. Структура данных и алгоритмы
   Структуры данных включают массивы, связанные списки, стеки, деревья, хеш-таблицы, наборы и т. д., а общие алгоритмы — сортировку, поиск, динамическое программирование и т. д. Знание их позволяет придумывать более творческие и эффективные алгоритмические решения при обработке больших объемов информации.
7. Машинное обучение
   Алгоритмы машинного обучения строят математическую модель выборочных данных для прогнозирования или принятия решений.
8. NLP
   Помогает компьютерам понимать, интерпретировать и манипулировать человеческим языком. Используется для сегментации слов, синтаксического и семантического анализа, автоматического суммирования и извлечения текста.
9. Инструмент очистки данных
   Octoparse автоматизирует извлечение данных из Интернета. Это позволяет создавать высокоточные правила извлечения.
10. Софт скилы
    Мягкие навыки среди успешных специалистов по интеллектуальному анализу данных могут включать сильные коммуникативные способности и творческое решение проблем. Иногда нужно уметь объяснить результаты анализа нетехнической аудитории, например команде маркетинга. Здесь необходимы навыки грамотной презентации в устной, письменной и визуальной форме.

Наука о данных — постоянно развивающаяся область, в которой потребуются годы, чтобы овладеть мастерством. Первым шагом к карьере могут стать IT курсы в Компьютерной академии ШАГ. Обучение длится от полугода и предполагает полное погружение в профессию. Студенты научатся решать реальные рабочие задачи и создадут собственный проект для портфолио. Выпускники получают сертификаты международного образца и участвуют в программе трудоустройства Центра Карьеры ШАГ.