Профессия Data Mining Specialist

Data Mining Specialist (специалист по интеллектуальной обработке данных) находит скрытую информацию в хранилищах больших данных, определяет ценность и значение этой информации для конкретной компании или сферы бизнеса. Он работает с данными от поиска и аналитики до визуализации выводов и составления предиктивной (предсказательной, прогностической) аналитической модели. Профессия Data Mining Specialist подходит людям, влюбленным в математику, информатику и физику. Работа высокооплачиваемая, интересная, требует высшего технического образования. Кстати, недавно центр профориентации ПрофГид разработал точный тест на профориентацию, который сам расскажет, какие профессии вам подходят, даст заключение о вашем типе личности и интеллекте. Профессия подходит тем, кого интересует математика и информатика (см. выбор профессии по интересу к школьным предметам).

Читайте также

Профессия «Профессия бизнес-аналитик »

Профгид

Краткое описание

Специалист по интеллектуальной обработке данных (или по добыче, майнингу данных) обладает глубокими знаниями в сфере математической статистики и владеет одним (лучше несколькими) языками программирования. Он не просто обрабатывает большие объемы информации – он занимается поиском связей и скрытых данных (знаний), а именно:

• данных, неизвестных раньше;
• информации, которую невозможно увидеть при обычном анализе;
• полезных (представляют практическую ценность для исследования/потребителя) и тех, которые можно интерпретировать (адаптировать для восприятия) данных.

По определению автора термина Григория Пятецкого-Шапиро, Data Mining – это «процесс обнаружения в сырых данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности». Занимается этим процессом Data Mining Specialist.

Профессия техническая, при решении поставленных задач специалист Data Mining использует:

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

Data Mining Specialist хорошо разбирается в той области, с которой работает, правильно оценивая ее специфику, основные задачи.

Особенности профессии

Цель деятельности специалиста в сфере Data Mining – повысить эффективность работы любых компаний, улучшить качество работы с клиентами, способствовать научным открытиям. Например, с помощью этой технологии производится анализ потребительской корзины, в результате чего повышаются продажи и прибыльность бизнеса. Интеллектуальная обработка данных позволяет оценивать взаимодействие лекарственных препаратов: выявлять побочные эффекты, аллергические реакции, возможность и целесообразность одновременного приема лекарств и т. д. Результаты деятельности Data Mining Specialist используются во всех сферах нашей жизни: бизнес-процессы (сокращение рисков, аналитика), научные исследования, маркетинговые кампании, медицина, фармацевтика, телекоммуникации и т. д.

Что делает специалист Data Mining

Специалист по интеллектуальному анализу данных должен находить закономерности и взаимосвязи в больших объемах данных, чтобы делать прогнозы на будущее и консультировать бизнес по стратегии. Для этого Data Mining Specialist:

• хранит и управляет данными в многомерных базах данных (Multi-dimensional Database);
• собирает данные и анализирует тенденции, закономерности;
• находит причины прошлых успехов или провалов бизнеса с помощью анализа данных;
• программирует и создает алгоритмы, предиктивные (прогнозные) модели с использованием статистических методов и ПО;
• визуализирует данные (делает отчеты, презентации с графиками, диаграммами и т. д.) для тех, кто на их основе будет принимать решения;
• прогнозирует бизнес-тенденции внутри компании и отрасли в целом;
• выдвигает собственные бизнес-идеи, делает стратегические рекомендации;
• предлагает новые рынки, способы повышения производительности или решения других бизнес-задач.

Специалист Data Mining не просто находит корреляции (взаимосвязи) между блоками данных, он выявляет причинно-следственные отношения, устанавливает, как данные одной части информации влияют на данные другой части.

Плюсы и минусы профессии

Плюсы:

1. Высокая востребованность Data Mining Specialists в самых разных сферах – от биотехнологий до ставок на спорт.
2. Достойные заработные платы. 
3. Профессия идеально подойдет для людей, склонных к точным и естественно-научным дисциплинам.
4. Большое количество программ подготовки в российских вузах.
5. Перспективы развития, возможность получить работу в другой стране или компании мечты, отправиться на стажировку за границу.
6. Разнообразие задач – в работе нет монотонности.

Минусы:

1. Серьезная ответственность и требования, которые выдвигают работодатели.
2. Необходимо постоянное обучение, иначе специалист достаточно быстро теряет свою профессиональную значимость.
3. Без опыта работы очень сложно найти хорошую вакансию.
4. Труд малоподвижный, поэтому страдает не только зрение, но и опорно-двигательный аппарат. Этот недостаток можно свести к минимуму регулярными прогулками и посещением спортзала, использованием очков для работы за ПК.

Важные личные качества

Для успешной работы специалисту по интеллектуальной обработке данных нужны: 

• интеллектуальность;
• широкая эрудированность;
• увлеченность;
• аналитические способности;
• бизнес-чутье;
• скрупулезность;
• обязательность;
• контактность;
• инициативность.

Плюсом станут грамотная речь и коммуникативные навыки: специалисту Data Mining приходится общаться с руководителями, сотрудниками структурных подразделений компании, коллегами, бизнес-партнерами, убеждать их и защищать свою точку зрения.

Обучение на Data Mining Specialist

Работодатели чаще всего ищут специалистов Data Mining, имеющих техническое, математическое или естественно-научное образование. Хорошим решением станет выбор следующих специальностей:

• «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).

Профильный ЕГЭ – математика (именно профиль, а не база), дополнительные – информатика, физика, иностранный язык. Полезные знания и навыки можно получить на профильных курсах, но для успешного построения карьеры крайне необходимо высшее образование.

Лучшие вузы для специалиста по обработке интеллектуальных данных

1. НИУ ВШЭ.
2. МГТУ им. Н. Э. Баумана.
3. РУДН.
4. РЭУ им. Г. В. Плеханова.
5. ДВФУ.
6. МГУ им. М. В. Ломоносова.
7. НИУ МЭИ.
8. СПбГУ.
9. НГУ.
10. ВятГУ.

Онлайн-курсы Coursera

Во время обучения в режиме онлайн студенты осваивают азы Data Mining (специализация состоит из 6 курсов). Дистанционное обучение позволяет получать новую профессию в удобное время, что делает курс доступным для любого человека. Язык программы – английский, выпускники получают сертификаты.

Место работы

Data Mining Specialists могут выполнять поиск в чрезвычайно сложных наборах данных и извлекать важную информацию, которую невозможно обнаружить другими методами. Поэтому специалисты по интеллектуальному анализу данных востребованы в организациях и компаниях, работающих в самых разных сферах:

• здравоохранения;
• фармацевтики;
• финансов;
• правосудия;
• образования;
• розничной торговли;
• логистики;
• биотехнологий;
• маркетинга;
• промышленности;
• ИТ, ИИ и телекоммуникаций;
• страхования.

Data Mining Specialists в дефиците на рынке труда, и проблем с трудоустройством обычно нет. Специалисты по интеллектуальной обработке данных востребованы в крупных городах, но массовый переход на удаленную работу сделал возможным трудоустройство для жителей практически любых населенных пунктов.

Читайте также

Data Scientist — универсальный специалист по данным Big Data

Профгид

Заработная плата

Зарплата зависит от профиля деятельности компании, в которой специалист Data Mining работает. На уровень дохода влияют индивидуальные профессиональные знания и личностные характеристики, опыт и вуз, в котором специалист получил образование.

Профессиональные знания

1. Инструменты анализа данных, в первую очередь SQL, NoSQL, SAS, Hadoop.
2. Python, Java, Perl.
3. Визуализация данных.
4. Machine Learning, алгоритм CART.
5. Технический анализ, модели представления знаний.
6. ETL, IBM SPSS Modeler.
7. Работа с Linux.

Технический и айтишный бэкграунд, выдающиеся способности к анализу данных принесут мало пользы без делового чутья и четких представлений о предметной области, с которой работает Data Mining Specialist, о бизнес-модели компании и ее целях. Поэтому специалисту по «майнингу данных» надо разбираться в отраслевых тенденциях и методах ведения бизнеса.

Примеры компаний с вакансиями data mining specialist