Профессия "Middle Big Data Analyst"
Middle Big Data Analyst - это специалист среднего уровня, ответственный за анализ больших объемов данных, их обработку и поиск конкретных трендов или закономерностей, которые могут помочь предприятию в принятии управленческих решений.
- н/д средняя зарплата
- 264 вакансии
- 70 курсов
О профессии "Middle Big Data Analyst"
Функционал профессии "Middle Big Data Analyst"
- Сбор и обработка больших объемов данных
- анализ данных
- моделирование данных
- разработка алгоритмов
- проектирование баз данных
- визуализация данных
- мониторинг качества данных
- формулировка предложений по улучшению данных
- регрессионный анализ
- машинное обучение
- прогнозирование данных
- учет целостности данных
- оптимизация данных
- работа с облачными платформами
- работа с Hadoop
- работа с SQL
- работа с Python
- работа с R
- работа с NoSQL
- семантический анализ
- работа с алгоритмами классификации
- работа с алгоритмами кластеризации
- работа с алгоритмами регрессии
- майнинг данных
- управление данными
- тестирование гипотез
- разработка аналитических отчетов
- создание моделей предсказательной аналитики
- анализ статистических данных
- анализ временных рядов.
Профессиональные навыки профессии "Middle Big Data Analyst"
- Уметь использовать дескриптивный, пространственный, статистический анализ
- Опыт работы с основными алгоритмами, используемых de и ds
- Опыт работы с методологиями классификаций данных и умение внедрять их в процессы
- Опыт работы с business intelligence, sql
- Уметь использовать etl, olap
- Уметь использовать Data Mining
- Опыт раоты с витринами и хранилищами данных
- Опыт работы с искусственными нейронными сетями
Курсы для профессии "Middle Big Data Analyst"
Перейти в раздел- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Есть
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Есть
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Есть
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Есть
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Есть
- Начальный уровень
- Наставник: Есть
- Сертификат: Есть
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Есть
- Начальный уровень
- Наставник: Есть
- Сертификат: Есть
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Есть
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Есть
- Начальный уровень
- Наставник: Есть
- Сертификат: Есть
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Есть
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Есть
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Есть
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Есть
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Есть
- Начальный уровень
Где будешь работать?
- Технологические стартапы
- Исследовательские институты
- Крупные ритейлеры
- Финансовые учреждения
- Телекоммуникационные компании
- Консалтинговые агенства

Похожие профессии
"Intern Big Data Analyst" - это должность для начинающего специалиста в области анализа больших данных, который еще учится и развивает свои навыки. Как стажер по анализу больших данных, вы работаете с огромными объемами информации и используете специальные инструменты и методы, чтобы превратить эти данные в полезную информацию для компании. Ваши задачи могут включать сбор, организацию, анализ и представление этих данных в понятном и доступном формате. В этой должности вы будете тесно сотрудничать с опытными специалистами больших данных, менеджерами и другими членами команды, чтобы помочь решать сложные задачи и вопросы, которые могут быть слишком сложны для обычных аналитиков. Это отличный способ получить ценный опыт, налаживать профильные связи и открыть значительные возможности для карьерного роста. Просто говоря, эта позиция может быть вашим трэмплином к более высоким и престижным ролям в области больших данных и аналитики.
Junior Big Data Analyst – это начинающий специалист в области анализа больших объемов данных. Его задача — обрабатывать и анализировать большое количество информации и обнаруживать в ней ценные для бизнеса закономерности. Для этого он использует специальные программы и математические модели. Основные обязанности включают сбор и обработку данных, управление базами данных, проведение исследований и подготовку аналитических отчетов. Для работы в этой профессии требуется знание программирования, математики, аналитическое мышление и внимание к деталям. Обычно эту должность занимают молодые специалисты с высшим образованием в области IT, математики или статистики, которые хотят развиваться в технологии Big Data. Навыки работы с большими данными сегодня востребованы во многих сферах — от IT-компаний и банков до рекламы и медиа.
Senior Big Data Analyst – это специалист высокого уровня, который работает с большими объемами данных (big data). Его задача – исследовать эти данные, анализировать и выявлять тенденции, скрытые в них. Представьте, что вы копаетесь в огромной куче информации, чтобы найти в ней "золотые крупинки" - полезные и важные для бизнеса взаимосвязи и закономерности. Работа Senior Big Data Analyst требует хороших знаний математики, статистики, а также умения работать с специализированными программами для анализа данных. Этот специалист умеет "общаться" на языке данных (то есть владеет различными языками программирования), строит предсказательные модели и подготавливает отчеты, которые помогают руководству компании принимать обоснованные решения. На основе его работы формируется стратегия развития бизнеса, определяются ключевые направления работы, улучшаются продукты и услуги компании.
Специалист по интеллектуальной обработке данных, или Data Mining Specialist, – это человек, который с помощью специальных инструментов и методов анализирует большие массивы данных. Он как бы "добывает" полезную информацию из "горной породы" данных, потому его работу иногда сравнивают с работой золотоискателя. Исходя из полученной информации, специалист создает модели, прогнозы и рекомендации, которые помогают компаниям принимать обоснованные решения. Работа специалиста по интеллектуальной обработке данных требует глубоких знаний в области математики, статистики и информатики. Ему нужно уметь работать с большими данными, использовать программы для сбора и анализа информации и создавать алгоритмы для обработки данных. Этот специалист анализирует информацию о продажах, рынке, конкурентах и клиентах, чтобы помочь компании улучшить свои продукты и услуги.
Data Engineer - это специалист, который создает и обслуживает системы для сбора, обработки и анализа больших данных. Скажем, если вы владеете интернет-магазином, Data Engineer поможет вам собирать и анализировать информацию о покупателях: что они покупают, как и когда они это делают. Это поможет вам сделать ваш бизнес более эффективным. Работа Data Engineer - это не просто программирование, они должны знать, как обрабатывать огромные объемы информации, а также понимать, как ее анализировать. Это требует владения разного рода специализированными инструментами и языками программирования, а также понимания статистики и математики. Кроме того, для работы на этой должности необходимо умение работать в коллективе и объяснять сложные вещи простым языком.
"Разработчик моделей Big Data" - это профессия, которая заключается в создании и оптимизации моделей для анализа больших объемов данных. Это специалист, который может не только преобразовывать разрозненные данные в структурированную информацию, но и находить новые связи в этой информации, которые помогут решить конкретные бизнес задачи. Эта работа комбинирует знания в области математики, статистики и компьютерных наук. Разработчик моделей Big Data работает с специализированными программами для анализа данных, знает языки программирования (Python и SQL чаще всего), а также способен создать алгоритмы и модели для интерпретации данных. Он также участвует в создании стратегий для сбора, обработки и использования огромных объемов информации. Это креативная и аналитическая работа, востребованная во многих отраслях, от IT до розничной торговли.
Сразу после регистрации персональная траектория будет доступна в личном кабинете
