Специалист в области извлечения данных

Специалист в области извлечения данных, или мастер интеллектуального анализа данных, занимается обнаружением скрытых сведений в массивах больших данных, а также определением их ценности и значимости для конкретного бизнеса или компании. Работа этого специалиста включает процессы, начиная с поиска и анализа данных, и заканчивая визуализацией результатов и созданием предиктивной (прогностической) аналитической модели. Эта профессия идеально подходит для тех, кто увлекается математикой, информатикой и физикой. Данный вид работы характеризуется высоким уровнем оплаты, интересностью и требует наличия высшего технического образования. Эта профессия идеальна для тех, кто увлекается математикой и информатикой.

Краткое описание

Мастер интеллектуального анализа данных (или специалист по извлечению данных) обладает глубокими знаниями в области математической статистики и владеет хотя бы одним (но предпочтительно несколькими) языками программирования.

Этот специалист не просто обрабатывает массу информации, его задача - поиск связей и скрытых знаний, а именно:

• данных, которые до этого были неизвестны;
• информации, которую не удаётся обнаружить при стандартном анализе;
• полезных (то есть, имеющих практическую ценность для исследований или пользователей) и таких, которые можно адаптировать для восприятия.

Согласно определению Григория Пятецкого-Шапиро, создателя термина Data Mining, это "процесс выявления в первичных данных ранее неизвестных, неочевидных, практически полезных и поддающихся интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных областях человеческой деятельности". Специалист, занимающийся Data Mining, применяет:

• методы машинного обучения и визуализации;
• деревья принятия решений;
• генетические алгоритмы;
• нейронные сети;
• ассоциативные связи;
• кластерный анализ.

Специалист по Data Mining обладает глубокими знаниями в области своей работы, адекватно оценивает ее специфику и основные задачи.

Особенности профессии Data Mining Specialist

Главная цель деятельности специалиста в области Data Mining - повышение эффективности работы различных компаний, улучшение качества взаимодействия с клиентами, способствование научным открытиям.

Например, используя данную технологию, можно провести анализ содержимого потребительской корзины, что в итоге способствует увеличению продаж и улучшению прибыльности бизнеса. Работа с данными на уровне интеллектуального анализа позволяет оценить взаимодействие медикаментов, обнаружить побочные эффекты, аллергии, а также определить возможность и целесообразность одновременного приема препаратов и т.д. Результаты работы специалиста по интеллектуальному анализу данных применяются в различных областях нашей жизни: бизнес-процессы (уменьшение рисков, аналитика), научные исследования, маркетинговые кампании, медицина, фармацевтика, телекоммуникации и т.д.

Функции специалиста по интеллектуальному анализу данных

Эксперт по интеллектуальному анализу данных должен обнаруживать закономерности и взаимосвязи в больших наборах данных, чтобы сделать прогнозы на будущее и предоставлять консультации бизнесу по стратегии. В обязанности специалиста по интеллектуальному анализу данных входит:

• хранение и управление данными в многомерных базах данных (Multi-dimensional Database);
• сбор данных и анализ тенденций, закономерностей;
• определение причин прошлых успехов или неудач бизнеса с помощью анализа данных;
• программирование и создание алгоритмов, предсказательных (прогнозных) моделей с использованием статистических методов и программного обеспечения;
• визуализация данных (создание отчетов, презентаций с графиками, диаграммами и т.д.).
• Осуществляет подготовку информации для основания решений;
• Анализирует бизнес-тенденции внутри организации и отрасли в общем;
• Представляет свои собственные бизнес-предложения, выдвигает стратегические советы;
• Предложения о новых рынках, методах улучшения эффективности или решений других бизнес-проблем

Специалист по Data Mining не просто определяет корреляции (соединения) между наборами данных, он раскрывает причинно-следственные связи, устанавливая, как данные одного блока информации влияют на данные другого блока.

Достоинства и недостатки профессии

Преимущества:

Высокий спрос на специалистов по Data Mining в самых разнообразных областях – от биотехнологий до ставок на спорт. Достойный уровень заработной платы. Профессия идеально подходит для людей, имеющих склонность к точным и естественно-научным дисциплинам. Большой выбор образовательных программ в российских университетах. Перспективы карьерного роста, возможность трудоустройства за границей или в компанию своей мечты, уехать на стажировку за рубеж. Разнообразие заданий – работа никогда не бывает монотонной.

Недостатки:

Высокая степень ответственности и требования, предъявляемые работодателями. Необходимость постоянного обучения, без которого специалист может быстро утратить свою профессиональную ценность. Без опыта работы трудно найти достойную вакансию." Работа, требующая низкой физической активности, может повлиять не только на зрение, но и на состояние опорно-двигательного аппарата. Можно снизить этот риск, регулярно выходя на прогулки, ходя в спортзал и используя очки для работы за компьютером.

Необходимые личные качества

Эффективная работа в области интеллектуальной обработки данных требует от специалиста:

• умственных способностей;
• широкого кругозора;
• заинтересованности;
• аналитического мышления;
• бизнес-интуиции;
• тщательности;
• ответственности;
• коммуникабельности;
• проявления инициативы.

Преимуществом будет владение грамотной речью и навыками общения: специалисту по Data Mining приходится взаимодействовать с руководством, сотрудниками различных отделов компании, коллегами, деловыми партнерами, убеждать их и отстаивать свою позицию.

Образование для Data Mining Specialist

Работодатели предпочитают нанимать специалистов по Data Mining с техническим, математическим или естественно-научным образованием. Оптимальным выбором будут следующие специальности:

• «Математика и компьютерные науки» (код: 02. 03. 01);
• «Прикладная математика и информатика» (код: 01. 03. 02);
• «Прикладная информатика» (код: 09. 03. 03);
• «Системный анализ и управление» (код: 27. 03. 03).

Специфический ЕГЭ по математике (то есть профильный, а не базовый), дополнительные предметы включают информатику, физику, иностранный язык. Можно приобрести ценные знания и умения на специализированных курсах, однако для успешного карьерного роста наличие высшего образования является крайне важным.

Топ вузов для специалиста в области интеллектуальной обработки данных

• Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики".
• Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана.
• Российский университет дружбы народов.
• Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова.
• Дальневосточный федеральный университет.
• Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова.
• Национальный исследовательский университет "Московский энергетический институт".
• Санкт-Петербургский государственный университет.
• Новосибирский государственный университет.
• Вятский государственный университет.

Интернет-курсы Coursera

В процессе онлайн-обучения студенты изучают основы Data Mining (специальность включает 6 курсов). Обучение на расстоянии дает возможность получить новую специальность в удобное для вас время, делая курс доступным для каждого. Программа на английском языке, выпускники получают сертификаты.

Место работы

Специалисты по Data Mining способны анализировать чрезвычайно сложные наборы данных и выделять основную информацию, которую нельзя определить другими способами.

Таким образом, эксперты в области интеллектуального анализа данных необходимы в организациях и корпорациях, оперирующих в самых разнообразных отраслях:

• медицинской сферы;
• фармацевтической промышленности;
• финансового сектора;
• системы правосудия;
• сферы образования;
• розничной торговли;
• логистических услуг;
• биотехнологий;
• маркетинга;
• промышленного сектора;
• IT, AI и телекоммуникаций;
• страхового бизнеса

Специалисты в области Data Mining испытывают дефицит на рынке труда, поэтому обычно не испытывают проблем с трудоустройством. Эксперты по интеллектуальному обработке данных востребованы в крупных метрополиях, но глобализация и переход на удаленную работу расширили возможности трудоустройства для жителей почти всех населенных пунктов.

Размер зарплаты

Уровень дохода зависит от направления деятельности компании, где работает специалист Data Mining. Факторы, влияющие на уровень дохода, включают профессиональные знания и личные характеристики, опыт и учебное заведение, где специалист получил образование.

Зарплата специалиста по data mining на октябрь 2023

Данные о зарплатах представлены на портале hh. ru.

Россия 65000—65000₽

Москва 1300—150000₽

Профессиональные навыки

• Инструменты для анализа данных, включая SQL, NoSQL, SAS, Hadoop.
• Языки программирования Python, Java, Perl.
• Визуализация данных.
• Machine Learning, алгоритм CART.
• Применение технического анализа и моделей для представления информации
• Использование ETL и IBM SPSS Modeler
• Умение работать в операционной системе Linux

Наличие технического и IT-обучения, высокие аналитические навыки могут оказаться неэффективными без бизнес-интуиции и понимания сферы деятельности, в которой работает специалист по добыче данных. Он также должен понимать бизнес-модель компании и ее цели. Поэтому, специалисту в области "добычи данных" необходимо быть в курсе отраслевых тенденций и методов ведения бизнеса.