Veštine potrebne za rad sa Big Data obuhvataju analitičke sposobnosti i veštine rešavanja problema. Kako možete steći ove veštine?

Analitičar podataka je profesionalac čiji posao podrazumeva prikupljanje, prečišćavanje, vizuelizaciju i transformisanje ili modelovanje sirovih podataka u blokove informacija koje koriste marketari, diveloperi, pa čak i računovodstvo. Tok posla analitičara je definisaan potrebama kompanije ili druge organizacije, ali konačni rezultat je uvek isti: dobro struktuirani podaci. Ako ste analitičar podataka, od vas se očekuje da imate analitičan um, dobro znanje matematike i fleksibilnost. Skup određenih programerskih veština se takođe zahteva, premda je ovo uglavnom preduslov da radite kao data naučnik. Prema navodima organizacije Pejskejl iz 2019-te, plata analitičara podataka se kreće od oko 37 do 80 hiljada dolara godišnje, što može varirati u zavisnosti od organizacije s jedne, te nivoa iskustva kandidata, s druge strane.

Počnite svoju karijeru u analitici podataka

Kako se svakodnevno generišu neverovatne količine podataka, postoji velika potražnja za Big Data analitičarima.

Steknite odgovarajuću fakultetsku diplomu

Prvi i očigledni korak da počnete svoju karijeru je sticanje fakultetske diplome. Oblasti navedene u nastavku su naširoko prihvaćene:

  • Statistika
  • Informacione tehnologije
  • Kompjuterske nauke
  • Analiza sistema
  • Matematika
  • Inženjering

Adekvatno obrazovanje će postaviti temelj koji je potreban kako bi se vaše veštine analiziranja podataka dalje razvijale. Ljudi koji specijaliziraju statistiku i analizu podataka obično nemaju dovoljno veština pisanja izveštaja, ali to ne bi trebalo da bude vaša najveća briga.

Steknite sertifikate iz oblasti Big Data analize

Pored fakultetske diplome, veoma je korisno steći neke od sertifikata koji će biti od pomoći da utvrdite vaše veštine, naročito ukoliko nemate previše iskustva u industriji. Setifikati se od strane poslodavaca posmatraju kao dokaz ili uverenje da raspolažete veštinama analitike i rešavanja problema u odnosu na industrijske standarde. Neke od preporuka na osnovu liste korisnih sertifikacija za big data analitičare uključuju sledeće kurseve:

  • Amazon Web Services (AWS) Certified Big Data
  • Analytics: Optimizing Big Data Certificate
  • Hortonworks Certified Associate (HCA)
  • Cloudera Certified Professional (CCP)
  • Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst

Sticanje barem dva od ovih setifikata će obogatiti vašu biografiju kojom se prijavljujete za posao. Dok ste još na studijama, ne oklevajte i pohađajte dodatne kurseve i sertifikacije kojima dokazujete svoje veštine potrebne za Big Data analitiku. Oni će svakako biti od koristi kada budete tražili svoj prvi posao.

Razvijte neophodne veštine potrebne za Big Data analitiku

Kako univerzum big data analitike nastavlja da se širi, javlja se sve veća potreba da unapredite svoje veštine analize i rešavanja problema. Sve najvažnije veštine za jednog analitičara podataka opisane su u nastavku.

 

Matematika/Statistika

Solidno poznavanje matematike i statistike su dobra polazna osnova ukoliko ste zainteresovani za analitiku podataka. Sticanje izuzetne matematičke pismenosti je obavezno uzevši u obzir činjenicu da ćete imati posla sa mnoštvom brojeva. Većina ljudi diplomira u ovoj oblasti dok su na univerzitetu, osim toga, ako pohađate neki od kurseva, to je ipak bolje nego ništa.

Programiranje

Određeni programski jezici i alati se naširoko koriste u big data analitici. Ukoliko ste vešti sa ključnim programskim jezicima koji se koriste unutar industrije po vašem izboru, to može da vam pomogne na početku vaše karijere. Neki primeri programskih jezika i alata koji su neophodni da unapredite veštine potrebne za Big Data analitiku i rešavanje problema:

  • R – ovaj alat je u širokoj upotrebi među stručnjacima za analizu i vizuelizaciju podataka. Smatra se da je srednje teško savladati ga, ali kada steknete dobro razumevanje jezika, on postaje nezamenljiv alat.
  • Python – Stručnjaci daju prioritet ovom programskom jeziku iz nekoliko razloga. U big data analizi ovaj programski jezik je zgodan za rudarenje i analiziranje podataka. Njegova široka funkcionalnost proističe uglavnom iz toga što je to softver otvorenog koda koji ljudima daje mogućnost da razviju veliki broj biblioteka za taj jezik.
  • Pandas je jedna od biblioteka koja se koristi u okviru Python za sve od uvoženja, obrađivanja i prečišćavanja, pa do nekih naprednih baratanja podacima upotrebom sofisticiranog okvira. Relevantne Python biblioteke koje koriste stručnjaci za Big Data analizu su NumPy, SciPy, Scilkit. Naučite PyBrain i kreirajte neuralne mreže u mašinskom učenju.

Drugi korisni programski jezici i alati koji mogu unaprediti nivo vaših veština u big data analitici su SQL, Apache Hadoop, Apache Spark i NoSQl (više o ovim alatima možete pročitati ovde).

Istraživanje i rudarenje podataka

Sposobnost da istražujete nestruktuirane podatke i prepoznate njihov obim, karakteristike, obrasce, kao i njihovu tačnost upotrebom odgovarajućih alata za ekstrahovanje korisnih informacija iz postojećih baza podataka predstavlja čitavu suštinu big data analitike. Kako biste unapredili vašu sposobnost rešavanja problema, pokušajte da primenite svoje znanje na rešavanje svakodnevnih problema.

Veštine vizuelizacije

Kako biste objedinili veštine potrebne za Big Data analitiku, pokušajte da unapredite svoje sposobnosti vizuelizacije u realnom vremenu korišćenjem dostupnih skladišta podataka. Tableau i Power BI su primeri alata za vizuelizaciju koje koriste eksperti za analitiku podataka. U najvećem broju slučajeva, vaše kolege će od vas tražiti da predstavite obrađene podatke putem grafikona ili mapa.

Zaključak

Steći prave veštine potrebne za big data analitiku se u najvećoj meri oslanja na sticanje određenog iskustva i sertifikacija u tom polju. Iako je fakultetska diploma dobra polazna osnova, nedostatak primarnog univerzitetskog obrazovanja ne bi trebalo da vas obeshrabri. Fokusirajte se na razvijanje gore pomenutih vaština i pribavljanje sertifikata relevantnih u određenoj niši. Imaćete šanse da budete na samom vrhu među najboljim analitičarima podataka. Ako postavite dobre ciljeve i dosledno se bavite praksom, to će vas dovesti do uspeha. Oko većine alata koji su gore pomenuti okupila se i živa onlajn zajednica gde se možete obratiti za pomoć i ohrabrenje.