今天，只有那些與外界沒有聯繫的人才沒有聽說過大數據。在 Habré 上，大數據分析及相關主題很受歡迎。但對於那些想致力於大數據研究的非專業人士來說，並不總是清楚這個領域有什麼前景，大數據分析可以應用在哪裡，以及一個好的分析師可以指望什麼。讓我們試著找出答案。
人類產生的資訊量逐年增加。到 2020 年，儲存的資料量將增加到 40-44 ZB（1 ZB ~ 1 億 GB）。到 2025 年，將達到約 400 ZB。因此，使用現代技術管理結構化和非結構化資料是一個變得越來越重要的領域。無論是個體公司還是整個國家都對大數據感興趣。
順便說一句，正是在討論資訊熱潮和處理人類生成數據的方法時，大數據一詞出現了。據信，它是由《自然》雜誌的編輯克利福德·林奇於 2008 年首次提出的。
從那時起，大數據市場每年以百分之幾十的速度成長。專家表示，這種趨勢將持續下去。因此，根據公司估計 2021年，全球大數據分析市場總額將增加至67,2億美元，年增率約35,9%。
為什麼我們需要大數據分析？
它允許您從結構化或非結構化資料集中識別極其有價值的資訊。因此，企業可以識別趨勢、預測生產績效並優化自身成本。顯然，為了降低成本，企業已經準備好實施最新的解決方案。
用於分析大數據的技術和分析方法：
- 資料探勘;
- 眾包；
- 數據混合和整合；
- 機器學習；
- 人工神經網路;
- 模式識別;
- 預測分析；
- 仿真建模；
- 空間分析；
- 統計分析;
- 分析數據的可視化。
世界大數據分析
目前全球超過 50% 的公司使用大數據分析。儘管2015年這數字僅為17%。電信和金融服務業的公司最積極地使用大數據。還有一些專門從事醫療保健技術的公司。教育公司很少使用大數據分析：在大多數情況下，該領域的代表都宣稱他們打算在不久的將來使用科技。
在美國，大數據分析的使用最為活躍：來自各個領域的超過 55% 的公司都在使用這項技術。在歐洲和亞洲，對大數據分析的需求也不低——大約 53%。
那麼在俄羅斯呢？
據 IDC 分析師稱，。中歐和東歐此類解決方案市場的成長相當活躍，這一數字每年增長11%。到2022年，從數量上看來將達到5,4億美元。
從很多方面來說，市場的快速發展歸功於俄羅斯這一領域的成長。 2018年，俄羅斯聯邦銷售相關解決方案的收入佔整個地區大數據處理技術總投資的40%。
在俄羅斯聯邦，來自銀行和公共部門、電信業和工業的公司在大數據處理上的支出最多。
大數據分析師在俄羅斯做什麼？他賺多少錢？
大數據分析師負責檢查大量信息，包括半結構化和非結構化資訊。對於銀行組織來說，這些是交易，對於運營商來說是呼叫和流量，對於零售來說是客戶訪問和購買。如上所述，大數據分析使我們能夠發現「原始資訊歷史」中各種因素之間的聯繫，例如生產過程或化學反應。根據分析數據，從製造到醫藥等各個領域都開發了新的方法和解決方案。
大數據分析師所需的技能：
- 能夠快速了解正在執行分析的區域的特徵，並使自己沉浸在所需區域的各個方面。這可能是零售、石油和天然氣工業、醫藥等。
- 了解統計資料分析方法、數學模型建構（神經網路、貝葉斯網路、聚類、迴歸、因子、變異數和相關分析等）。
- 能夠從不同來源提取數據，將其轉換以進行分析，並將其載入到分析資料庫中。
- 精通 SQL。
- 英語能力足以輕鬆閱讀技術文件。
- 了解Python（至少是基礎知識）、Bash（在工作過程中沒有它是非常困難的），另外最好了解Java 和Scala 的基礎知識（積極使用Spark 所需的知識，Spark 是最重要的工具之一）最受歡迎的大數據處理框架）。
- 能夠使用 Hadoop。
那麼，大數據分析師能賺多少錢？
大數據專家現在供不應求，供不應求。這是因為企業逐漸體認到：發展需要新技術，技術開發需要專家。
那麼，美國的數據科學家和數據分析 據招聘機構 Glassdoor 稱。美國這些專家的平均年薪從100萬美元起。
在俄羅斯，機器學習專家每月收入為 130 至 300 萬盧布，大數據分析師每月收入為 73 至 200 萬盧布。這一切都取決於經驗和資格。當然，也有薪資較低的職缺，也有薪資較高的職缺。莫斯科和聖彼得堡對大數據分析師的需求最大。莫斯科佔據了大約 50% 的活躍職缺（根據 hh.ru 的數據），這並不奇怪。明斯克和基輔的需求少得多。值得注意的是，一些職缺提供靈活的工作時間和遠距工作。但總的來說，公司需要在辦公室工作的專家。
隨著時間的推移，我們預計對大數據分析師和相關專業代表的需求將會增加。如上所述，科技領域人才短缺的問題並未消除。但是，當然，為了成為大數據分析師，您需要學習和工作，提高上面列出的技能和其他技能。開始大數據分析師之路的機會之一是 並嘗試使用大數據。
來源： www.habr.com