О профессии Data Mining Specialist: специалиста по интеллектуальной обработке данных, которую можно получить в Томске
Специалист по интеллектуальной обработке данных (Data Mining Specialist) — в буквальном переводе с английского звучит как "специалист по добыче данных". Это связано с тем, что Data Mining Specialist способен находить скрытую информацию в обширных массивах данных, опреедляет ценность этой информации и понимает, как она относится к предмету исследования или конкретной задаче, поставленной перед ним.
Специалист по интеллектуальной обработке данных используют статистическое программное обеспечение для анализа данных и разработки бизнес-решений. Таким образом, специалисты по интеллектуальному анализу должны обладать техническими навыками, особенно программным обеспечением и бизнес-аналитикой. Он также должен уметь визуализировать данные, делать их наглядными и понятными для тех, кто на их основе будет принимать решения.
Data Mining Specialist должен находить закономерности и связи в больших объемах данных, чтобы делать прогнозы и предлагать различные решения. Специалист по интеллектуальному анализу данных может превратить разрозненную информацию, которую он находит, в полезную информацию.
Результаты работы и идеи этого специалиста могут быть использованы для ряда целей: минимизация рисков и издержек, увеличение доходов, открытие новых рынков и понимания потребительского поведения для создания специализированных маркетинговых кампаний и т.д. Data Mining Specialist должен знать, какие вопросы по данным задавать, понимает разницу между корреляцией и причинно-следственными связями. Специалист по добыче данных должен также иметь возможность идентифицировать выбросы и аномалии в данных.
Что делает специалист по интеллектуальному анализу данных?
Специалисты по интеллектуальной обработке данных имеют ряд задач внутри организации. Специалист по интеллектуальному анализу использует специальныепрограммы анализа данных для исследований, и затем сообщает результаты анализа клиенту с использованием методов визуализации данных, таких как графики, гистограммы, диаграммы рассеяния и т.д.
Специалисты по интеллектуальному анализу работают с тремя типами данных: транзакционными, нерабочими и метаданными. Транзакционные данные - это данные, которые производятся ежедневно в продажах, например, или данные, созданные при посещении клиентов, а также инвентарные и эксплуатационные расходы. Нерабочие данные включают данные, полученные в отрасли, которые можно добывать для понимания конкретной компании, и часто прогнозируются. Метаданные относятся к дизайну базы данных, которая содержит эти другие данные.
Функции специалиста по интеллектуальному анализу данных:
- Хранение и управление данными в многомерных базах данных
- Сбор данных и анализ тенденций, шаблонов, составление отчетов
- Определение причин прошлых успехов или неудач бизнеса посредством анализа данных
- Использование статистических методов и программного обеспечения для создания алгоритмов и прогнозирующих моделей
- Создавать визуализацию данных для представления отчета лицам принимающим решения в форме отчетов или презентаций
- Прогнозировать будущие тенденции в организации и в отрасли в целом
- Создает эффективные бизнес-идеи, такие как стратегические рекомендации
- Определяет новые рынки и способы повышения производительности или другие улучшения
- Обучает внутренних сотрудников техническим процессам и обеспечивает наставничество для сотрудников.
Навыки, необходимые для того, чтобы стать специалистом по интеллектуальному анализу данных
Специалисту по интеллектуальной обработке данных необходимо уникальное сочетание технологических, деловых и межличностных навыков. Технические навыки, необходимые специалисту по интеллектуальному анализу, включают следующие:
- Знакомство с инструментами анализа данных, особенно SQL, NoSQL, SAS и Hadoop
- Владение языками программирования Java, Python и Perl
- Опыт работы с операционными системами, особенно LINUX
Для того, чтобы использовать шаблоны, которые специалист по интеллектуальному анализу находит в данных, он должен иметь хорошее понимание предметной области. Анализ данных - это ничто без четкого представления о знании предмета. Поэтому специалисты по добыче данных, работающие в организациях, должны понимать цели своей организации, а также иметь знания об отраслевых тенденциях и передовых методах.
Благодяря пониманию предметной области специалист по интеллектуальному анализу сможет перевести технические данные в презентации, которые могут понять нетехнические коллеги. Специалист по интеллектуальному анализу должен обладать хорошими навыками публичной речи и возможностью доносить результаты внутренним и внешним заказчикам.
