В последнее время рынок труда демонстрирует огромную заинтересованность в специалистах, способных работать с большими данными. На тематических порталах появляются вакансии Big Data Engineer или Data Science-специалиста, но даже те, кто соответствует всем требованиям этих профессий, не всегда четко понимают разницу между ними. Далее – разбираемся сами и рассказываем вам, в чем отличие Big Data от Data Science и как попасть в одну из этих востребованных профессий.

Что такое Big Data и Data Science

Big Data или большие данные – предметная область, где проводится всесторонняя работа с огромными массивами информации. Для этого специалисты применяют различные методики – от механической выборки до алгоритмов. В исходном виде все данные не структурированы, поэтому Big Data Engineer должен их проверить, преобразовать и очистить, а затем провести моделирование.

Большие данные используются для того, чтобы помогать бизнесу принимать важные решения и находить наиболее выгодную стратегию. Три «кита» работы в сфере Big Data – это значительные объемы информации, высокая скорость профессионального роста и разнообразие выполняемых задач. 

Big Data Engineer определяет, как собрать данные, где их хранить и как сделать их доступными для использования. Чтобы это сделать, нужно знать математику, а также языки программирования (Python, R) и запросов (например, SQL), понимать, как работают базы данных, алгоритмы и структуры. Понадобятся навыки работы с инструментами типа Hadoop или Spark. Желательно разбираться в Machine Learning и владеть навыками визуализации и презентации данных.

Data Science – это наука о данных в целом, поэтому специалист в первую очередь исследователь, ученый. Он собирает, обрабатывает и проводит анализ структурированной и неструктурированной информации, причем ее объемы могут быть совсем скромными. Полученные результаты запускают процесс изменений в бизнес-процессах и становятся своеобразными локомотивами преобразований не только в предпринимательстве, но и в обычной жизни.

Специалист по Data Science использует данные различными способами, которые выходят за пределы классической статистики или бизнес-аналитики. Поэтому ему необходимы:

  • аналитический склад ума;
  • хорошее знание статистики, математики и алгоритмов (в том числе машинного обучения);
  • навыки построения и тестирования моделей;
  • знание Python и SQL;
  • умение визуализировать данные с помощью PowerBI или Tableau;
  • коммуникабельность;
  • способность работать в команде.

Но один из основных soft skills, который необходим Data Science-специалисту – это умение быстро и постоянно учиться, самостоятельно осваивать новые алгоритмы и способ обработки данных.

Несмотря на очевидные сходства между сферами Big Data и Data Science, разница между ними становится очевидной, если посмотреть на масштабы обрабатываемых данных и результат их обработки. В Big Data имеют место быть огромные массивы с информацией, которые нужно привести к «удобоваримому» формату. В случае с Data Science исследователь может работать и с небольшим количеством данных, но «вытрясти» из них результат, полезный для бизнеса. Например, понять, почему провалилась рекламная кампания.

В каких отраслях востребованы специалисты по Data Science и Big Data

Мы уже выяснили, что профессии в сфере обработки данных являются одними из самых востребованных на рынке труда. Где же работают специалисты по Data Science?

Алгоритмы изучения данных находят применение практически во всех областях digital-маркетинга, а именно:

  • интернет-реклама (инструменты Data Science позволяют выяснить, как повысить коэффициент вовлечения и кликабельность);
  • поиск в интернете (алгоритмы за доли секунд находят наиболее релевантный ответ на запрос пользователя);
  • системы рекомендаций – например, в онлайн-кинотеатрах или интернет-магазинах (с помощью Data Science легко предложить пользователю полезный и интересный продукт, а также облегчить поиск).

Конечно, Data Science-специалист может работать в банковской сфере, продажах и других отраслях, помогать при проведении социологических и медицинских исследований. 

Где работают специалисты по Big Data

Аналитика больших данных нужна во многих отраслях, которые так или иначе взаимодействуют с финансами или большим количеством пользователей.

В финансовой сфере Big Data помогают привести разрозненные данные (по валютам, транзакциям, фондовым биржам) к единому «знаменателю» и использовать их эффективнее.

В продажах сегодня идет борьба за каждого покупателя, а большие данные помогают собирать, анализировать и использовать все доступные пользовательские данные. Например, проанализировать регулярные покупки и предложить персональную скидку на избранные категории. Похожая ситуация наблюдается и в туристическом бизнесе.

В game-индустрии специалист по Big Data обрабатывает информацию об отношениях между пользователями, а также анализирует их игровое поведение.

В медицине аналитик больших данных оптимизирует потоки пациентов, анализирует оборот лекарств и использование оборудования, а также решает другие задачи.

Куда бы вы ни захотели пойти – в Data Science или Big Data – современные онлайн-школы научат вас всему. А наш сервис поможет подобрать подходящий курс и узнать обо всех действующих на него скидках.