Курсы Big Data

Для кого этот курс

Курсы обучения аналитиков Big Data предназначены для учащихся с разным уровнем подготовки:

• Для начинающих

• Углубленный курс для практикующих аналитиков

• Интенсив для руководителей

По окончании студент может устроиться на работу по трем специальностям:

• Data Analyst — аналитик или разработчик Big Data

• Data Engineer — инженер по машинному обучению или бизнес-аналитике

• Data Scientist — специалист по прогнозированию, моделированию и динамическому анализу

Программа обучения включает блоки по всем трем направлениям.

Сколько зарабатывают аналитики Big Data

В данный момент открыто 1450 вакансий на позицию аналитика данных. Заработная плата зависит от местонахождения работодателя и уровня знаний соискателя.

В городах Москва и Санкт-Петербург может зарабатывать:

• Аналитик-стажер 60-80 тысяч рублей
• Сопытом от 1 года — 80-100 тысяч рублей
• Свыше 3-х лет — от 200 тысяч рублей

• Junior до 50 тысяч рублей
• Middle до 80 тысяч рублей
• Senior 100-120 тысяч рублей

Есть несколько вакансий с заработком меньше указанных параметров, но это либо удаленная работа, либо сокращенный рабочий день.

Карьерный рост

Карьера специалиста аналитики данных может продвигаться в вертикальном направлении — от младшего до руководителя направления. Также возможен рост и по вертикали: Data Mining Specialist, Engineer и Scientist. В первом случае происходит поиск данных, во втором — разрабатывается инфраструктура, а в третьем создается прогноз и формируется стратегия развития.

Двигаться можно не только в рамках одной компании, но и со сменой деятельности. Маркетинговый аналитик легко перейдет в бизнес при наличии знаний и опыта по принятию стратегических бизнес-решений на основе аналитических данных.

Из чего состоит программа обучения

Каждый курс имеет свой набор модулей с практическими занятиями.

В целом, программа разделена на такие блоки:

1. Основы анализа и инструментов — язык SQL, Python и базовые библиотеки Python (NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn)

2. Принципы сбора, обработки и хранения структурированных и неструктурированных данных, работа с Hadoop

3. Алгоритмы обработки и анализа данных, изучение основ теории вероятностей и математической статистики

4. Прикладное машинное обучение и работа Apache Spark

5. Решение задачи ML с определенными данными в  BI-системах, real-time на основе Kafka и Apache Streaming

Ответы на вопросы

Сложно ли обучаться с нуля

При определенном подходе несложно. Каждый аналитик должен быть немного программистом и знать хотя бы основы Python — это стандарт работы с большими данными.

Также освоить новую профессия с нуля смогут и те, кто никогда не программировал, но имеет структурное и математическое мышление. Такие люди легко обучаются основам программирования и принципам обработки информации.

Даже гуманитарий сможет стать профессионалом. Одно из главных преимуществ Python — низкий порог входа. Код на нем лаконичный и обычно сходу понятен даже тем, кто никогда не сталкивался с программированием.

Сколько времени займет обучение

Время обучения биг-дата зависит от уровня начальной подготовки:

• С нуля — от 6 до 24 месяцев

• Для повышения квалификации — от 1 до 12 месяцев

• Интенсив для ТОПов — до 1 месяца в формате фуллтайм

Можно ли обучиться самостоятельно

Без помощи профессионалов практически невозможно. Big Data — инженерная профессия, для работы с которой нужно знать основы баз данных, классического машинного обучения и, языки программирования.