Большие данные: 70 невероятных бесплатных источников данных, которые вы должны знать к 2020 году

Технологии Big data

Несмотря на то, что сама технология хранения больших данных была изобретена сравнительно недавно на сегодняшний день её можно считать полностью устоявшейся и играющей немалую роль в большинстве направлений деятельности человека. Начиная разговор о технологиях, использующихся для обеспечения работы Big data нужно изначально разделить их на программное обеспечение процесса, оборудование и услуги сервисного обслуживания. А теперь обо всём подробнее.

Программы для обработки Big data

Стоит отметить, что на сегодняшний день имеется пять видов ПО.

1. SQL представляет собой язык структурированных обращений, который позволяет работать с Big data. С его помощью становится возможным создание модифицированных данных. Управление массивом накопленных данных осуществляется с помощью, соответствующей СУБД.
2. NoSQL этот подход расшифровывается как «не только SQL». Содержит несколько способов реализации базы Больших данных, отличающихся от традиционных, использующихся для стандартных баз. Такой подход хорошо использовать для информационной базы, собранной на основе данных из социальных сетей.
3. MapReduce используется для выполнения вычислений над большим количеством данных в параллельном режиме. При этом не данные отправляются в программу, а определённым данным предлагается отдельная программа. Обработка происходит последовательно двумя методами, из названий которых сложилась сама технология. При этом MAP выбирает нужные данные, а Reduce их агрегирует.
4. Hadoop чаще всего применяется для реализации контекстных и поисковых процессов на сайтах, имеющих высокую нагрузку. Характерной особенностью системы является защита от поломки. Каждый блок имеет копию на соседнем узле.
5. SAP HANA высокопроизводительная версия первого варианта ПО. Призвана обеспечить высокую скорость обработки принятых запросов.

Оборудование

Основным оборудованием считаются серверы и инфраструктурные объекты. Серверы представляют собой непосредственное хранилище для собранной информации, а инфраструктура — средства ускорения, источники питания, обеспечивающие бесперебойную работу, серверные консоли и тому подобное.

Услуги сервиса

Этот раздел обеспечения функционирования Big data обеспечивает построение самой архитектуры БД. А также её обустройство и оптимизацию под конкретные нужды и обеспечение безопасности хранения информации.

Все эти составляющие в комплексе представляют собой отдельные платформы, предназначенные для обработки баз Больших Данных.

Это искусственный интеллект?

Скорее, нет — но их не следует ставить далеко друг от друга. Нет — потому что искусственный интеллект, как предполагается — это некий субъект обработки информации. «Мозг», который сам «решает» (а не за него «решают» — пусть и «научили» до этого), что обрабатывать и зачем.

А Big Data – это объект обработки данных, чистая информация. Вместе с тем, во всех случаях, когда ее обрабатывает «интеллект» — качество конечного продукта такой обработки будет определенно выше, чем если бы данные были «простыми» (как вариант — малыми по объему, не обновляемыми и однообразными).

Таким образом, развитие подходов к применению «больших данных» — важнейший фактор развития технологий искусственного интеллекта, машинного обучения, эффективного делегирования различных интеллектуальных функций человека компьютеру. Между Big Data и AI теперь установлена неразрывная связь.

Идеальный Data Scientist: кто он и как им стать

Специалист по анализу данных может работать в отраслях, где актуальны принятие решений на основе данных, оцифровка и моделирование бизнес-процессов. То есть практически в любой отрасли. Активнее других этих специалистов ищут ИТ-компании, предприятия финансового сектора и сферы услуг для бизнеса.

Освоить базовые навыки работы с данными может практически любой человек, обладающий минимальными знаниями в высшей математике и программировании. При этом для новичков появляется все больше средств автоматического машинного обучения и конструирования архитектур, которые можно использовать без специализированных знаний в отрасли. Все, что нужно, — правильно настроить готовую модель для решения конкретной задачи и применения ее не специалистами машинного обучения. Она сама будет определять функцию потерь и визуализировать метрики качества, параметры производительности и другие показатели. На выходе получается обученная модель с анализом ее производительности на представленных данных.

Но чтобы стать действительно высококлассным специалистом, нужно копать глубже.

Знания и умения

Основы математической статистики, линейной алгебры, математического анализа и программирования — необходимая база для того, чтобы вырасти в хорошего специалиста по анализу данных. Так что если человек задумался о карьере в этой области до поступления в вуз, стоит выбрать университет, где можно получить эти знания.

Экономика образования

Как выбрать профессию, когда ее сменить и почему это важно

Также важно понимать, как устроена сфера, какие задачи и модели сегодня особенно актуальны, определиться, с каким типом данных интереснее работать, оценить ситуацию на рынке — выяснить, какие специалисты нужны бизнесу. Например, не так давно больше всего вакансий было в области компьютерного зрения, а сегодня уже на пике популярности обработка текстов

Завтра, вероятно, лидерство захватят графовые нейронные сети и рекомендательные системы. Все меняется очень быстро, поэтому идеальный вариант — не зацикливаться на одной области, ведь чем больше разнообразных задач способен решать специалист по работе с данными, тем больше он востребован.

Компетенции, необходимые специалисту в области больших данных, можно разделить на две большие группы: профессиональные и надпрофессиональные. К первым относятся такие навыки, как:

• инжиниринг данных (Data Engineering);
• поддержка инфраструктуры;
• внедрение моделей и поддержание их жизненного цикла;
• оценка рисков;
• понимание целей внедрения продукта;
• оценка экономического эффекта от внедрения продукта;
• умение быстро прототипировать решения.

Помимо этого, хорошего специалиста отличают: стремление постоянно углублять и актуализировать свои знания в соответствии с потребностями бизнеса и способность переключаться на новые задачи и методы.

Экономика образования

Пять ключевых soft skills для программиста

Часто переквалифицироваться на работу с большими данными хотят специалисты с опытом работы в других областях ИТ. Для них кратчайшим путем будут образовательные проекты крупных компаний.

Совет тем, кто мечтает о карьере специалиста по анализу данных: помните, что от вашей активности и организованности зависит гораздо больше, чем от выбора места обучения. Необходимы желание достигать результат, любопытство и целеустремленность, а также объединяющая всех специалистов по искусственному интеллекту вера в то, что вы меняете жизнь к лучшему.

Обучение на Big Data Analyst

Аналитику больших данных нужна подготовка в вузах, без высшего образования устроиться на работу практически невозможно

Стоит обратить внимание на следующие направления подготовки:

• «Математика и компьютерные науки» (код: 02.03.01);
• «Прикладная информатика» (код: 09.03.03);
• «Информатика и вычислительная техника» (код: 09.03.01);
• «Программная инженерия» (код: 09.03.04);
• «Механика и математическое моделирование» (код 01.03.03);
• другие направления подготовки, связанные с ИТ, математикой и компьютерными науками, информатикой, вычислительной техникой, управлением в технических системах. 

Пока ни один, даже самый крупный российский университет, не выдает дипломы, в которых записано, что выпускник может работать аналитиком больших данных. Но любая из программ, связанных с подготовкой программистов или ИТ-специалистов, станет хорошей базой для того, чтобы после окончания вуза (или параллельно с учебой) пройти курсы и получить профессию именно Big Data Analyst.  

И обязательно надо уделить внимание изучению технического английского языка

Принципы работы с большими данными

Исходя из определения Big Data, можно сформулировать основные принципы работы с такими данными:

1. Горизонтальная масштабируемость. Поскольку данных может быть сколь угодно много – любая система, которая подразумевает обработку больших данных, должна быть расширяемой. В 2 раза вырос объём данных – в 2 раза увеличили количество железа в кластере и всё продолжило работать.

3. Локальность данных. В больших распределённых системах данные распределены по большому количеству машин. Если данные физически находятся на одном сервере, а обрабатываются на другом – расходы на передачу данных могут превысить расходы на саму обработку. Поэтому одним из важнейших принципов проектирования BigData-решений является принцип локальности данных – по возможности обрабатываем данные на той же машине, на которой их храним.

Все современные средства работы с большими данными так или иначе следуют этим трём принципам. Для того, чтобы им следовать – необходимо придумывать какие-то методы, способы и парадигмы разработки средств разработки данных. Один из самых классических методов я разберу в сегодняшней статье.

Где можно получить образование по Big Data (анализу больших данных)?

GeekUniversity совместно с Mail.ru Group открыли первый в России факультет Аналитики Big Data.

Для учебы достаточно школьных знаний. У вас будут все необходимые ресурсы и инструменты + целая программа по высшей математике. Не абстрактная, как в обычных вузах, а построенная на практике. Обучение познакомит вас с технологиями машинного обучения и нейронными сетями, научит решать настоящие бизнес-задачи.

После учебы вы сможете работать по специальностям:

• .
• Искусственный интеллект,
• Машинное обучение,
• Нейронные сети.

Особенности изучения Big Data в GeekUniversity

Через полтора года практического обучения вы освоите современные технологии Data Science и приобретете компетенции, необходимые для работы в крупной IT-компании. Получите диплом о профессиональной переподготовке и сертификат.

Обучение проводится на основании государственной лицензии № 040485. По результатам успешного завершения обучения выдаем выпускникам диплом о профессиональной переподготовке и электронный сертификат на портале GeekBrains и Mail.ru Group.

Проектно-ориентированное обучение

Обучение происходит на практике, программы разрабатываются совместно со специалистами из компаний-лидеров рынка. Вы решите четыре проектные задачи по работе с данными и примените полученные навыки на практике. Полтора года обучения в GeekUniversity = полтора года реального опыта работы с большими данными для вашего резюме.

Наставник

В течение всего обучения у вас будет личный помощник-куратор. С ним вы сможете быстро разобраться со всеми проблемами, на которые в ином случае ушли бы недели. Работа с наставником удваивает скорость и качество обучения.

Основательная математическая подготовка

Профессионализм в Data Science — это на 50% умение строить математические модели и еще на 50% — работать с данными. GeekUniversity прокачает ваши знания в матанализе, которые обязательно проверят на собеседовании в любой серьезной компании.

GeekUniversity дает полтора года опыта работы для вашего резюме

В результате для вас откроется в 5 раз больше вакансий:

Для тех у кого нет опыта в программировании, предлагается начать с подготовительных курсов. Они позволят получить базовые знания для комфортного обучения по основной программе.

Самые последние новости криптовалютного рынка и майнинга:

The following two tabs change content below.

Mining-Cryptocurrency

Материал подготовлен редакцией сайта «Майнинг Криптовалюты», в составе: Главный редактор — Антон Сизов, Журналисты — Игорь Лосев, Виталий Воронов, Дмитрий Марков, Елена Карпина. Мы предоставляем самую актуальную информацию о рынке криптовалют, майнинге и технологии блокчейн. Отказ от ответственности: все материалы на сайте Mining-Cryptocurrency.ru имеют исключительно информативные цели и не являются торговой рекомендацией или публичной офертой к покупке каких-либо криптовалют или осуществлению любых иных инвестиций и финансовых операций.

Новости Mining-Cryptocurrency

• Фьючерсы на биткоин — что это такое, для чего нужны и где можно торговать? — 07.10.2020
• Что такое Big Data простыми словами? Применение и перспективы больших данных — 20.04.2020
• United Traders — инвестиции в IPO американских компаний и криптовалюту — 16.08.2019
• Что такое маржинальная торговля криптовалютой с плечом — принципы и биржи — 22.07.2019
• Жители Канады теперь смогут оплачивать налоги на недвижимость в биткоинах — 22.07.2019

Современные тенденции с учетом новых ролей

Классический процесс создания IT-продукта можно было поделить на три основных составляющих:

• управление процессами,
• инфраструктура,
• разработка.

С появлением новой предметной области (больших данных) и нового подхода к процессу поставки решений (DevOps) в эту схему добавились еще два блока:

• управление данными + развитие данных,
• управление поставкой решения (DevOps).

Можно сказать, что специалисты по управлению и развитию данными стали отвечать за их инвентаризацию и правила последующего использования. У нас этот блок включает в себя следующие роли: 

• Архитектор данных (Data Architect) занимается проектированием детального слоя big data: его задача — создать такую систему, которая сможет обработать тонны данных. Он умеет работать с командной строкой, создавать отказоустойчивые решения и анализировать состояние системы.
• Специалист по контролю данных (Data Quality) отвечает за их качество и проверяет, можно ли их использовать для поставленных целей.
• В обязанности дата-аналитика и дата-сайентиста входит непосредственная работа с данными: они создают алгоритмы для анализа массивов данных и проводят этот анализ для решения конкретных бизнес-задач. Именно эти специалисты могут извлечь из данных максимум пользы.
• Наконец, управлять таким количеством процессов без автоматизации сборки, тестирования и установки функционала стало невозможно — эта задача перешла специалистам DevOps (development + operations). 

Кто работает с большими данными?

Три основные профессии в больших данных: дата-инженер, дата-сайентист, аналитик данных.

Дата-сайентисты специализируются на анализе Big Data. Они ищут закономерности, строят модели и на их основе прогнозируют будущие события.

Например, исследователь больших данных может использовать статистику по снятиям денег в банкоматах, чтобы разработать математическую модель для предсказания спроса на наличные. Эта система подскажет инкассаторам, сколько денег и когда привезти в конкретный банкомат.

Чтобы освоить эту профессию, необходимо понимание основ математического анализа и знание языков программирования, например Python или R, а также умение работать с SQL-базами данных.

Курс

Data Scientist

Научитесь выявлять закономерности в данных и создавать модели для решения бизнес-задач. Вы освоите Python и SQL, познакомитесь с машинным обучением и определитесь со специализацией: Machine Learning, Computer Vision или разработчик Natural Language Processing.  Скидка 5% по промокоду BLOG.

Узнать больше

Аналитик данных использует тот же набор инструментов, что и дата-сайентист, но для других целей. Его задачи — делать описательный анализ, интерпретировать и представлять данные в удобной для восприятия форме. Он обрабатывает данные и выдает результат, составляя аналитические отчеты, статистику и прогнозы.

С Big Data также работают и другие специалисты, для которых это не основная сфера работы:

• дизайнеры интерфейсов, анализирующие данные поведенческих исследований для создания пользовательских интерфейсов;
• NLP-инженеры, которые разрабатывают программы для чат-ботов и автоматизации колл-центров, анализируя естественный язык;
• маркетологи-аналитики, которые исследуют массив данных для выстраивания маркетинговой политики и персонализации рекламы;
• инженеры и программисты на предприятиях, занимающиеся обработкой данных.

Курс

Аналитик данных

Освойте все инструменты, необходимые junior-аналитику и получите востребованную профессию за 6 месяцев. Дополнительная скидка 5% по промокоду BLOG.

Узнать больше

Дата-инженер занимается технической стороной вопроса и первый работает с информацией: организует ее сбор, хранение и первоначальную обработку.

Дата-инженеры помогают исследователям, создавая ПО и алгоритмы для автоматизации задач. Без таких инструментов большие данные были бы бесполезны, так как их объемы невозможно обработать

Для этой профессии важно знание Python и SQL, уметь работать с фреймворками, например со Spark

Курс

Data Engineer

Курс подходит для тех, кто имеет базовые знания языка Python. За два месяца вы освоите все важные этапы Data Engineering. Дополнительная скидка 5% по промокоду BLOG.

Узнать больше

Александр Кондрашкин о других профессиях, в которых может понадобиться Big Data: «Где-то может и product-менеджер сам сходить в Hadoop-кластер и посчитать что-то несложное, если обладает такими навыками. Наверняка есть множество backend-разработчиков и DevOps-инженеров, которые настраивают хранение и сбор данных от пользователей».

Востребованность больших данных и специалистов по ним

Востребованность больших данных растет: по исследованиям 2020 года, даже при пессимистичном сценарии объем рынка Big Data в России к 2024 году вырастет с 45 млрд до 65 млрд рублей, а при хорошем развитии событий — до 230 млрд.

Компании все чаще прибегают к анализу больших данных, так как те, кто этого не делает, замечают упущенную выгоду: The Bell приводит пример корпорации Caterpillar. В 2014 году ее дистрибьюторы ежегодно упускали от $9 до $18 млрд прибыли только из-за того, что не внедряли технологии обработки Big Data. Теперь 3,5 млн единиц техники компании оборудованы датчиками, которые собирают информацию о ее состоянии и степени износа ключевых деталей, что позволяет лучше управлять затратами на техобслуживание.

Вместе с популярностью больших данных растет запрос и на тех, кто может эффективно с ними работать. В середине 2020 года Академия больших данных MADE от Mail.ru Group и HeadHunter провели исследование и выяснили, что специалисты по анализу данных уже являются одними из самых востребованных на рынке труда в России. За четыре года число вакансий в этой области увеличилось почти в 10 раз.

Более трети вакансий для специалистов по анализу данных (38%) приходится на IT-компании, финансовый сектор (29%) и сферу услуг для бизнеса (9%). В сфере машинного обучения IT-компании публикуют 55% вакансий на рынке, 10% приходит из финансового сектора и 9% — из сферы услуг.

Где в реальном мире можно найти Big Data?

Сами по себе «большие данные» – это технологии обработки больших массивов данных, которые могут быть неоднородными по своей структуре. Самый простой пример из практики – те же «Яндекс.Пробки», которые в режиме реального времени отслеживают данные геолокации своих пользователей – расположение, направление движения, скорость, а также связывают это с другими данными. В итоге сервис знает, где сейчас движение затруднено из-за пробок, и даже может их прогнозировать.

На самом же деле, примеров Big Data в жизни гораздо больше, вот то, о чем рассказали опрошенные нами эксперты:

• один из трех крупнейших сотовых операторов годами собирает разные данные абонентов – отслеживает род деятельности, привычки, уровень доходов, принадлежность к тем или иным социальным группам, вероятность попасть в ЧП, и т.д. Благодаря этому, отмечает Александр Богуцкий, оператор может делать разные интересные предложения для абонентов, быстро «погашать» конфликтные ситуации, а еще следить за качеством связи;
• банки отслеживают транзакции с карт своих клиентов. Если, например, клиент внезапно рассчитается картой в совсем непривычной для него локации, если по карте идет дубль операции, повторяются суммы сделок, и т.д., то банк заподозрит неладное и заблокирует карту, говорит Максим Буртиков из координационного центра RIPE NCC. Без специальных инструментов Big Data отследить весь поток операций было бы невозможно;
• торговые сети анализируют активность покупателей, и могут организовать поставки продуктов так, чтобы их хватило на всех клиентов, но при этом не осталось просроченных товаров, приводит пример Алексей Чащегоров. При этом магазины даже одной сети могут сильно отличаться по структуре и объему потребления продуктов, поэтому без особых методов анализа тоже не обойтись;
• метеорологические службы тоже используют массу разных параметров, чтобы сделать прогноз погоды более точным, и тем самым снизить последствия экологических катастроф, подготовиться к ураганам и штормам, вовремя эвакуировать людей из зоны возможного бедствия, говорит Михаил Попов из TalkBank;
• банки при оценке кредитоспособности заемщика могут оценить большой массив данных, определив вероятность того, что конкретный клиент когда-нибудь выйдет на просрочку или по какой-то причине не сможет выплачивать долг, говорит Алексей Рыбаков из компании Omega. При этом банку нужно проанализировать такой объем данных, что стандартными инструментами кредитного скоринга сделать невозможно.

Другими словами, Big Data есть везде, где нужно проанализировать большой объем разных данных и сделать какой-то конкретный вывод из них. Более того, компания может и не объявлять, что использует технологии Big Data – но по факту она все равно может применять полученную информацию в своих целях.

Хороший пример – еще в 2011 году один студент из Австрии запросил у Facebook всю собранную соцсетью информацию о нем. Как результат – компания прислала на CD-диске PDF-файл на 1200 страниц, в котором вся информация была разбита на 57 категорий (например, информация о работе, образовании, друзьях, политических предпочтениях и т.д.). Более того, Facebook собирал даже удаленные сообщения и имена бывших друзей, а часть информации вообще не попала в документ. По словам пользователя, соцсеть знает о пользователях больше, чем КГБ знала о советских гражданах.

Сейчас же технологии шагнули еще дальше, и тот же Facebook явно собирает куда больше, и как соцсеть использует эти данные – только Марку Цукербергу известно.

Другие компании достаточно открыто рассказывают о том, как они используют результаты анализа таких массивов данных, говорит Александр Богуцкий:

Других примеров можно найти массу – страховые компании оценивают индивидуальные риски клиентов и определяют страховую премию, учитывая разную информацию, международные организации используют статистические данные, чтобы помогать в борьбе с бедностью, преступностью и стихийными бедствиями, и т.д. Но больше всего Big Data интересуются правительства.

Лучшие инструменты для работы с Big Data

Программное обеспечение Big Data Analytics широко применяется для эффективной обработки данных и достижения конкурентного преимущества на рынке. Эти программные аналитические инструменты помогают отслеживать текущие рыночные изменения, потребности клиентов и другую различную ценную информацию. Давайте рассмотрим самые популярные инструменты аналитики 2021 году.

Apache Hadoop

Apache Hadoop занимает первое место в нашем списке. Большие данные будет сложно обрабатывать без Hadoop, и специалисты по данным хорошо это знают. Hadoop — это не только полностью открытая и бесплатная система хранения больших данных, но и сопутствующий набор утилит, библиотек, фреймворков, дистрибутивов для разработки.

Эта основополагающая технология хранения и обработки больших данных является проектом верхнего уровня Apache Software Foundation.

Hadoop состоит из четырех частей:

1. HDFS — это распределенная файловая система, предназначенная для работы на стандартном оборудовании.
2. MapReduce — модель распределённых вычислений, представленная компанией Google, используемая для параллельных вычислений.
3. YARN— технология, предназначенная для управления кластерами.
4. Библиотеки — для работы остальных модулей с HDFS

X-plenty

Эта облачная масштабируемая платформа входит в число лидеров в своей нише, предлагая решения ETL и инструменты конвейера данных. X-plenty обрабатывает как структурированные, так и неструктурированные данные и объединяется с различными источниками, включая Amazon Redshift, хранилища данных SQL, базы данных NoSQL и облачные службы хранения. Основные преимущества:

• легкое преобразование данных;
• REST API;
• гибкость в использовании;
• превосходная безопасность;
• различные источники данных;
• клиентоориентированный подход.

Spark

Сегодня этот мощный инструмент аналитики с открытым исходным кодом является одним из основных в арсенале компаний, включая Amazon, eBay и Yahoo. Apache Spark — это технология для работы с большими данными посредством распределенных вычислений в оперативной памяти, что увеличивает скорость обработки. Он основан на Hadoop и является по сути эволюцией концепции MapReduce, используя другие типы вычислений, включая интерактивные запросы и потоковую обработку.

Spark создан для широкого спектра рабочих задач, таких как пакетные приложения, итерационные алгоритмы, интерактивные запросы и потоковая передача. Это делает его идеальным вариантом как для любительского использования, так и для профессиональной обработки больших объемов данных.

Cassandra

Если вы знакомы с базами данных NoSQL, вы наверняка сталкивались с Cassandra. Это бесплатная база данных NoSQL с открытым исходным кодом, и она хранит значения в виде пар ключ-значение. Этот инструмент — идеальный выбор, когда вам требуется масштабируемость и высокая доступность без ущерба для производительности.

Благодаря своим архитектурным особенностям Apache Cassandra имеет следующие преимущества:

• масштабируемость и надежность за счет отсутствия центрального сервера;
• гибкая схема данных;
• высокая пропускная способность, особенно для операций записи;
• собственный SQL-подобный язык запросов;
• настраиваемая согласованность и поддержка репликации;
• автоматическое разрешение конфликтов.

Talend

Talend — это аналитическая программа, а точнее бесплатный инструмент ETL с открытым исходным кодом, которая упрощает и оптимизирует интеграцию больших данных. ETL упрощает преобразование необработанных данных в информацию, которую можно использовать для практической бизнес-аналитики (BI). Программное обеспечение Talend может похвастаться такими функциями, как облако, большие данные, интеграция корпоративных приложений, качество данных и управление основными данными. Он также содержит единый репозиторий для хранения и повторного использования метаданных и проверки качества данных.

Особенности:

• более быстрая разработка и развертывание;
• меньше расходов и бесплатная загрузка;
• современное решение;
• единая платформа;
• огромное преданное сообщество.

Существует широкий спектр инструментов для работы с большими данными, которые помогают хранить, анализировать, составлять отчеты и делать с данными намного больше. Это программное обеспечение превращает скудные биты данных в мощное топливо, которое стимулирует глобальные бизнес-процессы и способствует принятию решений, основанных на знаниях.

Тенденции и перспективы

Появление новых технологий Data Science и DevOps дало жизнь новым областям специализации — сбору данных, их анализу и обработке, ускорению процесса поставки новых идей. Как и любая новая технология, Data Science и DevOps проходят стандартный жизненный цикл (известный как Gartner Hype Cycle) от стремительного взлета к тотальному разочарованию и только потом переходят в фазу продуктивного использования:

Сейчас Data Science и DevOps находятся на пике кривой, что объясняет повышенный спрос на специалистов в этих областях, — процесс же разработки с использованием классических инструментов уже дошел до плато производительности (хотя и продолжает трансформироваться, например, в части появления ETL-разработки). 

Любые технологии будущего ждет тот же путь: они дадут жизнь новым процессам и ролям, которые будут постепенно встраиваться в общую систему, занимая в ней свое место

И главное, чему нужно уделить внимание на «переходных» этапах, чтобы ускорить наступление фазы производительности — гармоничная интеграция новых ролей в текущие процессы. . При этом следует помнить, что цикл постоянно повторяется и в будущем нас ждут новые технологии, которые будут проходить тот же цикл развития

При этом следует помнить, что цикл постоянно повторяется и в будущем нас ждут новые технологии, которые будут проходить тот же цикл развития.

Как готовиться к собеседованиям

Не нужно углубляться только в один предмет. На собеседованиях задают вопросы по статистике, по машинному обучению, программированию. Могут спросить про структуры больших данных, алгоритмы, применение, технологии, про кейсы из реальной жизни: упали сервера, случилась авария — как устранять? Могут быть вопросы по предметной сфере — то, что ближе к бизнесу

И если человек слишком углубился в одну математику, и на собеседовании не сделал простое задание по программированию, то шансы на трудоустройство снижаются. Лучше иметь средний уровень по каждому направлению, чем показать себя хорошо в одном, а в другом провалиться полностью.

Есть список вопросов, которые задают на 80 процентах собеседований. Если это машинное обучение — обязательно спросят про градиентный спуск. Если статистика — нужно будет рассказать про корреляцию и проверку гипотез. По программированию скорее всего дадут небольшую задачу средней сложности. А на задачах можно легко набить руку — просто побольше их решать. 

От: admin

Эта тема закрыта для публикации ответов.