ИНФОРМАТИКА

Аналитик Bigdata — слуга цифровизации

Аганина Екатерина Александровна, учащаяся 10 класса МБОУ «СОШ № 6» г. Верхняя Салда (Свердловская обл.)

Научный руководитель: Глебов Андрей Валерьевич, кандидат технических наук, заместитель директора по научным вопросам Институт горного дела Уральского отделения Российской академии наук (г. Екатеринбург)

Одним из главных приоритетных направлений научно-технологического развития Российской Федерации (Указ Президента РФ от 01 декабря 2016 г. № 642) является переход к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям, роботизированным системам, новым материалам и способам конструирования, создание систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.

Цифровизация затронула практически все отрасли экономики, промышленность, медицину, культуру, спорт, туризм и так далее.

Конечно, развитие цифровых технологий не могло не отразиться на востребованности рынка труда в новых профессиях, специальностях, обладающих целым набором новых навыков и компетенций.

Автором проведено исследование лишь части новых профессий, появившихся за последние годы в области информационных технологий (IT). Специалисты данной области знаний работают в различных направлениях. В рамках исследования проведен анализ публикаций по вопросам рынка труда и наличия новых направлений обучения в ВУЗах, проведено интервьюирование специалистов в области геоинформатики института горного дела Уральского отделения Российской академии наук и центра компетенций Технопарка «Университетский» (г. Екатеринбург).

Исследование

В ходе исследования автором изучено несколько профессий в сфере информационных технологий [1]. Первая профессия, изученная автором, называется компьютерный криминалист. Это специалист, занимающийся расследованием киберпреступлений, а также являющийся аналитиком данных с навыками программиста. Во время расследований компьютерный криминалист может провести кибератаку подозреваемого и выступить в роли хакера абсолютно законно. Ведь всё это делается ради безопасности людей. Чтобы быть профессионалом в своем деле, ты должен обладать следующими качествами и навыками: — коммуникабельность, ведь без нее никуда! Каждый раз ты будешь консультировать пострадавшего, общаться с ним и выяснять проблему; — знание иностранных языков поможет тебе правильно прочесть программу и выполнить свою работу на отлично; — мобильность, ведь ты всегда должен выезжать на

«место преступления»; — находчивость; — организованность.

Следующая профессия, изученная автором — разработчик мобильных приложений. Это специалист, разрабатывающий новые приложения. Его задача заключается в том, что нужно сделать так, чтобы было удобно получать информацию, безопасно передаваемую в сети. Но для этого нужны следующие навыки: — информативность, ты всегда должен знать, что сейчас интересно людям; — ты должен обладать навыками программирования для того, чтобы созданное приложение работало; — креативность и инициативность, чтобы создавать неповторимые дизайны; — знание иностранных языков, чтобы писать программы для создания приложения.

Затем автором изучена интересная профессия под названием data-журналист. Это специалист, который собирает данные из различных источников, после чего обрабатывает их и превращает в интересные статьи. По сути это исследователь, который все время изучает цифры и статистику, чтобы установить истину или найти что-то очень интересное. Навыки, которые понадобятся, чтобы стать профессионалом в этом деле: — знание законов о СМИ; — эрудиция, ведь чтобы писать статьи ты должен быть начитанным и грамотным; — информативность, всегда знать о том, что сейчас интересно людям; — оперативность, всегда добывать информацию первым;

— знание нескольких языков для общения с иностранными представителями и для правильного чтения статистик.

Дальше автора заинтересовала не менее интересная профессия под названием BIM-инженерпроектировщик. Это специалист, создающий информационные модели зданий. Его задача — объединить архитектурно-конструкторскую, технологическую и экономическую информацию в одном виртуальном проекте, чтобы получить реальную модель здания, а также помочь найти ошибки в эксплуатации строения, контролировать затраты и сроки строительства. Но и для этой специальности нужны навыки, такие как: — коммуникабельность, нужна при общении с заказчиками, архитекторами и строителями; — навык программирования потребуется, чтобы правильно создавать проекты и осваивать новые технологии BIM;

Представьте, какие объемы цифровой информации появляются всего за сутки? А за год? Количество новых пользователей в социальных сетях — это большие данные (BigData). Сколько пачек молока сегодня купили в том или ином регионе? А сколько из них были оплачены бесконтактным способом? Задача специалиста — разобраться в этих цифрах, увидеть скрытые закономерности и дать правильные рекомендации клиентам. Но чтобы дать рекомендации клиентам на понятном для них языке, аналитик BigData должен быть коммуникабельным и открытым. Ведь с закрытым для общения человеком диалог построить практически невозможно.

Итак, чем именно занимается аналитик BigData, что он должен знать и уметь, а также где и как получить необходимые профессиональные компетенции.

Как правило, аналитик данных работает с информационными массивами, самостоятельно выполняя при этом целый набор операций [2]: — сбор данных; — подготовка данных к анализу (выборка, очистка, сортировка); — поиск закономерностей в информационных наборах; — визуализация данных для быстрого понимания имеющихся результатов и будущих тенденций; — инициатива и креативность нужны, чтобы твои проекты были самые лучшие на рынке; — знание иностранных языков, чтобы общаться с иностранными заказчиками.

Результаты исследования

Изучая новые профессии, я нашла одну очень важную и интересную — Аналитик BigData. Такой специалист изучает большое количество массивных данных, затем систематизирует их в зависимости от поставленных целей и задач. Аналитик BigData с лёгкостью может помочь любой кампании защититься от разных мошенников за счёт компьютерных технологий, помогает магазинам/брендам, предвещая поведение и отношение людей к той или иной рекламе, тем самым помогает повысить уровень продаж. Но без идеального английского никуда, ведь большая часть технической документации написана

на нем.

— формулирование гипотез по улучшению конкретных бизнес-метрик за счет изменения других показателей.

Все эти задачи необходимы для достижения главной цели аналитика данных — извлечение из массивов информации сведений, ценных бизнесу для принятия оптимальных управленческих решений.

В некоторых компаниях в обязанности аналитика данных также входит их моделирование, т. е. разработка и тестирование моделей машинного обучения (Machine Learning). Однако, в большинстве случаев эта функция является областью ответственности исследователя или ученого по данным (Data Scientist).

Аналитик данных занимается анализом бизнес-процессов и очень плотно работает с другими IT-специалистами при описании потоков и хранилищ корпоративной информации. Таким образом, в область ответственности аналитика данных входят задачи Business Intelligence (BI) и оптимизации производственных процессов [2].

Исходя из вышеописанных задач, можно определить следующие области знаний, необходимые для аналитика данных: — информационные технологии — методы и средства интеллектуального анализа данных (Data Mining) — языки программирования (R, Python и пр.) и SQL-подобные языки для написания запро-

сов к нереляционным и реляционным базам данных, а также BI-системы, ETL-хранилища и витрины данных типа Tableau, PowerBI, QlikView и т. д., а также основы инфраструктуры Apache Hadoop; — математика (статистика, теория вероятностей, дискретная математика); — системный анализ, управление качеством, проектный менеджмент и методы анализа бизнес-процессов (подходы бережливого производства,

SWOT, ABC, PDCA, IDEF, EPC, BPMN, ССП и пр.).

Кроме того, весьма полезны будут прикладные знания и практический опыт, специфичные для предметной области, в которой работает Data Analyst. Например, основы бухучета пригодятся для аналитика данных в банке, а методы маркетинга помогут при анализе информации о потребностях клиентов или оценке новых рынков.

Специфика Big Data добавляет к этим базовым компетенциям Data Analyst еще навыки работы с озерами данных (Data Lakes), понимание вопросов информационной безопасности и управления данными (DataGovernance), а также владение типовыми сценариями цифровизации (цифровой трансформации) и применения технологий больших данных в различных предметных областях.

Обучают аналитиков BigData как в России, так и за рубежом. В нашей стране компетенции по данной профессии можно получить в Московском институте электронной техники, Оренбургском государственном университете, Донском государственном техническом университете, Уфимском государственном авиационном техническом университете. На рынке труда в России профессия аналитик BigData является востребованной вакансией, ведь в наше время проекты, направленные на развитие цифровизации — главная задача. За рубежом спрос на таких специалистов только возрастает, что очень перспективно и важно для тех, кто бы хотел обучиться этому.

1. 2. https://proektoria. online/ https://medium. com/ ЛИТЕРАТУРА: