Профессия будущего: в каких индустриях возрастает спрос на Big Data специалистов
Почему студенты выбирают новую профессию и зачем финансисты переквалифицируются в дата-сайентистов
В конце осени «Киевстар» четвертый раз подряд провел Big Data School – бесплатный образовательный интенсив для тех, кто хочет научиться работать с большими данными. В спецпроекте с мобильным оператором Mind рассказывал о том, где применяется Big Data, какой экономический эффект от аналитики уже сегодня получают украинские компании и как освоить самую перспективную профессию по работе с большими данными. В заключительной публикации цикла речь пойдет о нюансах «боевой подготовки» вчерашних студентов Big Data School 4.0.
Новые индустрии рождают спрос
С каждым годом расширяются сферы, где профессия Big Data аналитика становится все более востребованной. Она уже активно используется для оптимизации инфраструктуры города, производства новых материалов и конструкций, в медицинских разработках органического синтеза и планирования структуры белка и т. д. Кроме того, в мире есть тренд на понимание всего, что генерирует человечество, развитие компьютерного зрения и обработку естественного языка. Тут без больших данных – тоже никуда.
В профессию идут осознанно
Один из менторов школы Александр Гурбич рассказал Mind, что в этом году уровень студентов четвертого потока оказался ровнее, чем во все предыдущие. Более половины из тех, кто прошел отбор (а это 30 человек из 3000 подавших заявки) – вчерашние студенты вузов. Среди них нет слишком слабых новичков или over-квалифицированных специалистов. По мнению Александра Гурбича, это свидетельствует о том, что украинские айтишники стали лучше понимать, что представляет собой Big Data. Они подходят к выбору профессии осознанно, и спрос на нее растет. Таким студентам проще работать в группе над задачами и обмениваться знаниями друг с другом. Поэтому для них самих такой рост популярности направления – скорее преимущество.
Для преподавателей однородность – тоже плюс, так как они могут ориентироваться на одинаковый уровень в подаче материала. Александр Гурбич говорит, что в этом году благодаря одинаковой подготовке студентов смог дать более практический материал. И тут же заметил от студентов отдачу, так как они сразу использовали полученные знания при выполнении курсовых. «Фактически студенты сэкономили несколько лет опыта. Они уже увидели, как решать конкретные задачи, а не учить теорию, поэтому в дальнейшем им будет проще работать с полученными знаниями», – говорит ментор.
По его оценке, некоторые выпускники предыдущих потоков Big Data School стали одними из лучших специалистов по работе с большими данными в Украине. В школе они получили опыт работы с реальными данными, а не типичные наборы, с которыми зачастую работают на курсах, и ответы на задачи, которые можно найти в интернете. Реальные задачи на конкретных материалах в интенсивном режиме дают лучший обучающий эффект.
Помимо однородности уровня подготовки менторы выделяют еще одну особенность этого набора – студенты перестали быть стеснительными. Ментор Kyivstar Big Data School 4.0 Ника Тамайо Флорес говорит, что они охотно идут к преподавателям с вопросами, не стесняются и очень замотивированы получить знания от реальных специалистов в сфере аналитики.
Еще один способ «войти» в Big Data
В числе студентов Big Data School 4.0 – выпускники технических вузов, люди с опытом работы и даже сотрудники оператора, которые пришли за новыми знаниями, а также работники «Билайн» из Грузии и Кыргызстана. По условиям конкурса все подавали заявки с личной почты и проходили отбор на общих основаниях, а также выполняли тестовое задание. С ним, кстати, справился только каждый десятый соискатель. Впрочем, в 2019 году не все студенты школы – из сферы технологий.
Выпускник Big Data School 4.0 Тимур Пророченко – сотрудник финансового отдела «Киевстар». Говорит, что Big Data с его работой не связана, но новой сферой он интересуется всерьез. На курсы шел с желанием получить те знания, которых нет в онлайн-образовании. «Зачастую в интернете можно найти А и В, а про С даже не догадываешься. На таких курсах можно узнать обо всем и дальше решить, в изучение чего именно стоит углубиться», – говорит Тимур Пророченко. По его словам, у живого образования есть еще одно преимущество – особый драйв, который дают интенсивное погружение и работа в команде. Благодаря этому новая информация схватывается и закрепляется на лету.
Выпускник Владимир Голомб возглавляет управление экспертиз Запорожской торгово-промышленной палаты. Аналитика для него всегда была увлечением. В школу он пришел, чтобы систематизировать знания, полученные из различных источников. Сам факт поступления для него стал признанием его самостоятельных шагов в изучении предмета, ведь конкурс был – 1 к 100. Нагрузка в процессе обучения оказалась сильной. Но в результате интерес к сфере только вырос и в дальнейшем может перерасти в новую профессию. Владимир Голомб также акцентирует внимание на том, что усвоению знаний способствовала работа в команде, особенно над курсовым проектом: помимо информации от преподавателей сокурсники получали эксклюзив друг от друга.
Директор по развитию бизнеса на корпоративном рынке «Киевстар» Константин Вечер уверен: обучение работе с данными пригодится для продвижения по карьерной лестнице людям из разных профессий. «Умение анализировать – важное качество и навык руководителя. Мы хотим развивать это сообщество, привлекать специалистов, чтобы делать классные продукты и сервисы для партнеров», – утверждает Константин Вечер.
Реальные бизнес-задачи вместо формальных курсовых
Студенты Big Data School работают с реальными данными мобильного оператора. Менторы потока рассказали на выпускном, что наборы данных, которые получили разные группы студентов, отличались по качеству и детализации, в зависимости от задачи. Но все задания были «боевыми». Кто-то из команд с помощью аналитики искал, кому из абонентов можно предложить такие услуги «Киевстар», как мобильное телевидение GoTV или «Домашний интернет», кто из пользователей похож на лицо, принимающее решение.
«Киевстар» уже сегодня решает многие бизнес-задачи с помощью Big Data. В дальнейшем ее интеграция в бизнес будет только усиливаться, а количество источников – расти. Сейчас это данные за прошлый год. А в будущем, считают в компании, станет появляться все больше данных интернета вещей от всевозможных датчиков, которые только приходят в нашу жизнь. Но даже в поведении пользователей многое может указывать на их потребность в новых сервисах. Например, в курсовых работах студенты смогли примерно воссоздать профиль пользователя по агрегированным данным задания.
В дальнейшем Big Data будет развиваться благодаря взаимодействию различных компаний и обмену накопленными данными. Лидировать будут те, кто выйдет за рамки экосистемы своего бизнеса (ритейл, телеком и т. д.) и станет развивать аналитику с партнерами. Это значит, что сложность и увлекательность задач будет только увеличиваться. Вместе с этим – и потребность в аналитиках, а также их разнообразном бэкграунде.
