Что относится к применению big data в бизнесе

Big Data в бизнесе – быстрый анализ и точный прогноз

Работа с непрерывно растущими потоками данных самого разного вида требует постоянного увеличения ресурсов и усложнения технологических решений. В 2008–2011 гг. появилась новая концепция в сфере взаимодействия с большими массивами данных под названием Big Data. В чем уникальность этого подхода и почему с каждым годом растет объем инвестиций в этот рынок?

Как это работает

Big Data – это набор методов обработки и анализа больших объемов разнообразной информации, которую сложно обработать с помощью обычных технологий. В результате работы с таким материалом появляется полезная информация, скрытые закономерности, незаметные для человеческого мозга. Далее этот ценный продукт может использоваться, например, для корректировки бизнес-процессов компании.

Как понять, какие данные могут считаться большими, чтобы использовать эту технологию? Основными характеристиками такой информации являются так называемые три V:

В качестве исходного материала выступают электронные письма, данные из профилей пользователей, любые изображения, текст, аудио- и видеофайлы, непрерывные показания датчиков, финансовые показатели и многое другое.

В работе с большими массивами информации активно используется новый подход – машинное обучение. Человек создает программу, по которой компьютер далее самостоятельно учится, анализирует данные и принимает решение, получает результат. Это направление из области искусственного интеллекта.

Один из примеров работы Big Data – вы отвечаете на вопросы анкеты и получаете свою родословную. Еще пример – с помощью анализа разрозненных потоков документооборота можно найти неплательщиков налогов. Или интересный вариант сотрудничества Microsoft и Siemens по разработке рентгенаппарата, связанного с облачной системой на основе искусственного интеллекта. Эта система анализирует и хранит огромные базы снимков, при этом постоянно самообучается. Снимок получает врач и система, после этого сравниваются диагнозы и, в случае расхождения, врачу предлагают еще раз проверить заключение.

Условия применения Big Data

Часто Big Data используется компаниями в качестве нового инструмента для повышения эффективности бизнес-процессов. Есть способ управления компанией исключительно на основе анализа данных (Data Driven Management). Знаменитые Гугл, Яндекс и Фейсбук давно принимают решения на основе концепции Big Data.

Рассмотрим, какие условия необходимы при работе с большими массивами:

Сейчас, благодаря облачным сервисам, это направление доступно практически любым, даже небольшим, компаниям.

Где находятся генераторы Больших Данных? Основные источники Big Data:

Группы игроков на рынке Больших Данных

Рассмотрим, кто входит в структуру рынка и какой выбрать вариант для внедрения технологии в вашу компанию. На рынке Big Data можно выделить несколько направлений:

Какие задачи решают Большие Данные

Основные глобальные задачи, с которыми успешно справляется технология:

Если рассматривать более узкие задачи, которые помогает решать Big Data, то можно выделить изучение поведения клиентов и таргетинг, анализ и планирование финансовых операций, продажи и планирование запасов, анализ жизненного цикла продукта и др. Все большая роль отводится этой технологии в сфере управления человеческими ресурсами.

Преимущества технологии

Рассмотрим основные преимущества, которые вы можете получить от Big Data в сфере продаж и маркетинга:

Все эти возможности позволяют улучшить обслуживание покупателей и повысить их лояльность. Когда вы не угадываете, а точно знаете «боль» потребителей, вы можете предложить им те продукты, которые полностью удовлетворят потребности. В выигрыше остаются все.

Большие Данные – это полная информация о вашем бизнесе, подробные знания о конкурентах и клиентах.

Где используют методы Больших Данных

Наибольшее развитие концепции Big Data наблюдается в тех отраслях, где создаются и обрабатываются огромные потоки информации в режиме онлайн. Их используют в торговле, инжиниринге, здравоохранении, различных госучреждениях, телекоммуникациях, финансовой сфере и логистике. Основные три направления, в которых компании применяют Big Data, – это клиентский сервис (предпочтения клиентов), оценка эффективности бизнес-процессов и управление рисками. Рассмотрим популярные сферы применения технологии Больших Данных.

Сфера финансов

Big Data ускоряют принятие решения о выдаче кредита, на основе анализа операций клиента подбирают оптимальный пакет банковских услуг, анализируют его кредитоспособность. Компании, которые используют технологию, могут выполнить мгновенную обработку персональных данных клиента.

Торговля

За время деятельности магазина/компании накапливается много данных о покупателях, поставщиках, товарах и управлении запасами. На основе обработки этой информации можно управлять движением товара, прогнозировать продажи и уменьшать затраты.

Отрасль телекоммуникаций

Эта отрасль владеет одним из самых объемных массивов данных, проводит подробный анализ информации о клиентах. Компании выполняют сегментацию аудитории, анализ трафика, борьбу с мошенничеством. Главная задача – повышение лояльности текущих и привлечение новых клиентов.

Проблемы Big Data

Несмотря на быстрый рост популярности технологии, у нее есть свои сложности:

Примеры использования технологии

Тем не менее, рынок Больших Данных развивается ускоренными темпами. Растет число приложений, которые используют сложную прогнозную аналитику. Все больше появляется решений с алгоритмами машинного обучения, развивается обработка и аналитика медиа-данных (неструктурированная информация). Рассмотрим примеры удачных решений с применением Больших Данных:

Если вы хотите повысить эффективность компании, оптимизировать затраты, улучшить точность бизнес-прогнозов и свести к минимуму финансовые риски – обратите внимание на новую технологию, за которой будущее.

Источник

Зачем вам большие данные: примеры использования big data в 8 отраслях

Анализ больших данных помогает прогнозировать поведение клиентов, повышать продажи, выявлять мошенников и предотвращать аварии на производстве. Расскажем, как можно использовать большие данные в разных сферах и покажем кейсы big data от реальных компаний.

Big data в промышленности: предсказание аварий и оптимизация производства

Предиктивная аналитика. Сейчас на производстве часто внедряют IoT-системы: устанавливают датчики на оборудовании и в помещениях, а потом анализируют собранные ими данные. Эти данные и есть big data, их можно использовать для мониторинга состояния оборудования, моделирования производственных процессов, выявления и предотвращения сбоев.

Снижение стоимости продукции и оптимизация производства. Если собрать много данных о работе станков, проценте брака и каждом этапе производства, а потом их проанализировать, можно понять:

Все это помогает уменьшить издержки и снизить стоимость производства, а значит, повысить прибыль.

Поиск новых месторождений. При добыче природных ресурсов месторождения часто приходится искать почти вслепую. Однако с помощью анализа больших данных можно обнаруживать закономерности, изучать состояние почв, наличие подземных пустот, температуру пород — и таким образом эффективно искать перспективные месторождения, сравнивая новые участки с уже известными аналогами.

Big data в логистике: планирование грузоперевозок и оптимизация маршрутов.

Планирование грузоперевозок. В логистике на перевозку товаров влияет много разных факторов: загрузка складов, пробки на дорогах, состояние парка машин, расположение автозаправок. Если собрать все эти факторы вместе, сопоставить их и проанализировать, можно эффективнее планировать маршруты и время доставки, чтобы избежать простоев транспорта.

Сокращение времени доставки. Учет разных факторов перевозки товаров помогает не только планировать грузоперевозки, но и сокращать время доставки: выбирать самые короткие маршруты, избегать пробок и трудных участков пути, экономить бензин.

Например, в логистике есть «проблема последней мили» — она стоит примерно 28% от общей стоимости доставки. Так происходит, поскольку водителю приходится заезжать во дворы, искать парковку, останавливаться и разворачиваться.

Big data в ритейле: персональные предложения и оптимизация выкладки товаров

Повышение продаж. Информация о поведении клиентов в магазине или на сайте — это большие данные. На их основе можно предполагать, что именно люди будут покупать, и использовать это для повышения продаж:

Например, онлайн-ритейлер Amazon использует большие данные для системы рекомендаций товаров. Их система основана на машинном обучении — она учитывает поведение других покупателей, ваши предыдущие покупки, время года и десятки других факторов.

В итоге 35% всех продаж в Amazon генерируют рекомендации, а 86% пользователей сервиса утверждают, что рекомендации влияют на их решения о покупке.

Оптимизация выкладки товаров. Для расположения товаров на полках тоже можно использовать большие данные: анализировать предпочтения покупателей, информацию об ассортименте, форму и цвет упаковки, чтобы повысить продажи.

Big data в финансах: оценка платежеспособности и повышение качества сервиса

Оценка платежеспособности. Банкам важно выдавать кредиты только тем, кто точно сможет их вернуть, чтобы не понести убытки. Анализ больших данных помогает анализировать платежеспособность клиентов и оценивать риски.

Улучшение клиентского сервиса. Big data в банках также используют для того, чтобы делать клиентам персонализированные предложения. Это как в интернет-магазинах, только в качестве «рекомендуемых товаров» выступают банковские продукты и услуги.

Big data в HR: наем сотрудников и предупреждение увольнений

Наем сотрудников. На начальном этапе найма сотрудников часто требуется отсеять тех, кто мало заинтересован в работе или совсем для нее не подходит. Эту задачу можно решать с помощью больших данных: собирать информацию о кандидатах и резюме, выявлять в них закономерности, использовать эти данные для разработки скриптов или обучения роботов и нейросетей.

Оптимизация HR-стратегии. Компании часто анализируют поведение клиентов, и по тем же принципам можно анализировать поведение сотрудников: отслеживать эффективность их работы, переработки, признаки усталости или выгорания.

В Google есть отдел People Analytics, который анализирует большие данные, связанные с поведением сотрудников. У них есть несколько успешных кейсов применения big data:

Big data в медицине: прогноз заболеваний и сбор данных о пациентах

В медицинской сфере большие данные в перспективе можно использовать для диагностики и лечения, большинство интересных проектов пока находятся на стадии разработки или тестирования, но есть и уже реализованные.

Прогнозирование заболеваний. Если собрать достаточно данных о пациентах, можно делать предположения о том, чем они больны сейчас или могут заболеть в ближайшее время.

Ведение базы пациентов. У многих пациентов длинная история болезни, которая часто хранится в разных больницах и у разных врачей. Чтобы увидеть полную картину, нужно собрать данные в единую базу. С помощью технологий big data можно не только организовать такую базу, но и настроить в ней удобный поиск и аналитику.

Big data в образовании: помощь в выборе курсов и предотвращение отчислений

Помощь в выборе курсов. В образовании проекты big data помогают студентам с профориентацией: анализируют их способности и помогают выбрать направление обучения и будущую профессию.

Предотвращение отчислений. В США из университетов отчисляются 400 тысяч студентов в год. Чтобы решить эту проблему, в Университете Содружества Виргинии проанализировали данные об отчислениях и построили алгоритм, который выявляет студентов в группе риска.

Система оповещает, когда студент становится проблемным. И тогда с ним работают индивидуально, например, предлагают перевод на другой курс или помощь репетитора. По итогам семестра число студентов, закончивших курс, увеличилось на 16%.

Big data в маркетинге: повышение прибыли и привлечение клиентов

Создание коммерчески успешных продуктов. Большие данные о поведении клиентов помогут предсказывать спрос и позволяют до вывода продукта на рынок понять, будет ли он успешным.

Например, такие технологии использует Netflix. Этой платформой для просмотра фильмов и сериалов пользуются более 150 миллионов человек. В компании анализируют поведение клиентов: какие сериалы они смотрят, какие бросают, какие моменты перематывают. Это помогает лучше понимать психологию зрителей и грамотно рекомендовать им новые сериалы.

Таргетированная реклама и снижение стоимости привлечения клиента. Big data помогает лучше настраивать целевые аудитории и показывать таргетированную рекламу более точечно.

Например, ритейлер Ozon использует большие данные для таргетированной рекламы и рекомендации товаров. Для этого на сайте и в мобильном приложении собирают логи пользователей — фиксируют всё, что они просмотрели, пролистали, на что кликнули. На основе данных составляют прогноз: планирует ли пользователь покупку, товар какой категории, скорее всего, его заинтересует. Релевантные товары показывают в таргетированной рекламе.

Также в Ozon тестировали полки рекомендаций для различных товаров. Пользователей разделили на две группы: для первой рекомендации вручную составили эксперты, для второй — собрали автоматически на основе данных логов. В итоге во второй группе продажи оказались в 10 раз ваше.

Источник

Big Data: что это и где применяется?

Почему все вокруг говорят про большие данные? Какие именно данные считаются большими? Где их искать, зачем они нужны, как на них заработать? Объясняем простыми словами вместе с экспертом SkillFactory — ведущим автором курса по машинному обучению, старшим аналитиком в «КиноПоиске» Александром Кондрашкиным.

Что такое Big Data

Big Data (большие данные) — огромные наборы разнообразных данных. Огромные, потому что их объемы такие, что простой компьютер не справится с их обработкой, а разнообразные — потому что эти данные разного формата, неструктурированные и содержат ошибки. Большие данные быстро накапливаются и используются для разных целей.

Big Data — это не обычная база данных, даже если она очень большая. Вот отличия:

Объем информации в мире увеличивается ежесекундно, и то, что считали большими данными десятилетие назад, теперь умещается на жесткий диск домашнего компьютера.

60 лет назад жесткий диск на 5 мегабайт был в два раза больше холодильника и весил около тонны. Современный жесткий диск в любом компьютере вмещает до полутора десятков терабайт (1 терабайт равен 1 млн мегабайт) и по размерам меньше обычной книги.

В 2021 году большие данные измеряют в петабайтах. Один петабайт равен миллиону гигабайт. Трехчасовой фильм в формате 4K «весит» 60‒90 гигабайт, а весь YouTube — 5 петабайт или 67 тысяч таких фильмов. 1 млн петабайт — это 1 зеттабайт.

Data Scientist с нуля

Cтаньте дата-сайентистом и приручите большие данные. Вы научитесь выявлять закономерности в данных и создавать модели для решения бизнес-задач.

Скидка 45% по промокоду BLOG.

Как работает технология Big Data?

Источники сбора больших данных делятся на три типа:

Все, что человек делает в сети, — источник социальных больших данных. Каждую секунду пользователи загружают в Instagram 1 тыс. фото и отправляют более 3 млн электронных писем. Ежесекундный личный вклад каждого человека — в среднем 1,7 мегабайта.

Другие примеры социальных источников Big Data — статистики стран и городов, данные о перемещениях людей, регистрации смертей и рождений и медицинские записи.

Большие данные также генерируются машинами, датчиками и «интернетом вещей». Информацию получают от смартфонов, умных колонок, лампочек и систем умного дома, видеокамер на улицах, метеоспутников.

Транзакционные данные возникают при покупках, переводах денег, поставках товаров и операциях с банкоматами.

Как обрабатывают большие данные?

Массивы Big Data настолько большие, что простой Excel с ними не справится. Поэтому для работы с ними используют специальное ПО.

Его называют «‎горизонтально масштабируемым‎‎»‎, потому что оно распределяет задачи между несколькими компьютерами, одновременно обрабатывающими информацию. Чем больше машин задействовано в работе, тем выше производительность процесса.

Такое ПО основано на MapReduce, модели параллельных вычислений. Модель работает так:

MapReduce — не конкретная программа, а скорее алгоритм, с помощью которого можно решить большинство задач обработки больших данных.

Примеры ПО, которое основывается на MapReduce:

Специалисты по большим данным используют оба инструмента: Hadoop для создания инфраструктуры данных и Spark для обработки потоковой информации в реальном времени.

Где применяется аналитика больших данных?

Большие данные нужны в маркетинге, перевозках, автомобилестроении, здравоохранении, науке, сельском хозяйстве и других сферах, в которых можно собрать и обработать нужные массивы информации.

Бизнесу большие данные нужны, чтобы:

Анализ больших данных позволяет не только систематизировать информацию, но и находить неочевидные причинно-следственные связи.

Продажи товаров

Онлайн-маркетплейс Amazon запустил систему рекомендаций товаров, работающую на машинном обучении. Она учитывает не только поведение и предыдущие покупки пользователя, но и время года, ближайшие праздники и остальные факторы. После того как эта система заработала, рекомендации начали генерировать 35% всех продаж сервиса.

В супермаркетах «Лента» с помощью больших данных анализируют информацию о покупках и предлагают персонализированные скидки на товары. К примеру, говорят в компании, система по данным о покупках может понять, что клиент изменил подход к питанию, и начнет предлагать ему подходящие продукты.

Американская сеть Kroger использует большие данные для персонализации скидочных купонов, которые получают покупатели по электронной почте. После того как их сделали индивидуальными, подходящими конкретным покупателям, доля покупок только по ним выросла с 3,7 до 70%.

Найм сотрудников

Крупные компании, в том числе российские, стали прибегать к помощи роботов-рекрутеров, чтобы на начальном этапе поиска сотрудника отсеять тех, кто не заинтересован в вакансии или не подходит под нее. Так, компания Stafory разработала робота Веру, которая сортирует резюме, делает первичный обзвон и выделяет заинтересованных кандидатов. PepsiCo заполнила 10% нужных вакансий только с помощью робота.

Банки

Автомобилестроение

В 2020 году у автоконцерна Toyota возникла проблема: нужно было понять причину большого числа аварий по вине водителей, перепутавших педали газа и тормоза. Компания собрала данные со своих автомобилей, подключенных к интернету, и на их основе определила, как именно люди нажимают на педали.

Оказалось, что сила и скорость давления различаются в зависимости от того, хочет человек затормозить или ускориться. Теперь компания разрабатывает систему, которая будет определять манеру давления на педали во время движения и сбросит скорость автомобиля, если водитель давит на педаль газа, но делает это так, будто хочет затормозить.

Медицина

Американские ученые научились с помощью больших данных определять, как распространяется депрессия. Исследователь Мунмун Де Чаудхури и ее коллеги загрузили в прогностическую модель сообщения из Twitter, Facebook и Reddit с геометками. Сообщения отбирали по словам, которые могут указывать на депрессивное и подавленное состояние. Расчеты совпали с официальными данными.

Госструктуры

Большие данные просто необходимы госструктурам. С их помощью ведется не только статистика, но и слежка за гражданами. Подобные системы есть во многих странах: известен сервис PRISM, которыми пользуются ФБР и ЦРУ для сбора персональных данных из соцсетей и продуктов Microsoft, Google и Apple. В России информацию о пользователях и телефонных звонках собирает система СОРМ.

Маркетинг

Социальные большие данные помогают группировать пользователей по интересам и персонализировать для них рекламу. Людей ранжируют по возрасту, полу, интересам и месту проживания. Те, кто живут в одном регионе, бывают в одних и тех же местах, смотрят видео и читают статьи на похожие темы, скорее всего, заинтересуются одними и теми же товарами.

При этом регулярно происходят скандалы, связанные с использованием больших данных в маркетинге. Так, в 2018 году стриминговую платформу Netflix обвинили в расизме из-за того, что она показывает пользователям разные постеры фильмов и сериалов в зависимости от их пола и национальности.

Медиа

С помощью анализа больших данных в медиа измеряют аудиторию. В этом случае Big Data может даже повлиять на политику редакции. Так, издание Huffington Post использует систему, которая в режиме реального времени показывает статистику посещений, комментариев и других действий пользователей, а также готовит аналитические отчеты.

Система в Huffington Post оценивает, насколько эффективно заголовки привлекают внимание читателя, разрабатывает методы доставки контента определенным категориям пользователей. Например, выяснилось, что родители чаще читают статьи со смартфона и поздно вечером в будни, после того как уложили детей спать, а по выходным они обычно заняты, — в итоге контент для родителей публикуется на сайте в удобное для них время.

Логистика

Использование больших данных помогает оптимизировать перевозки, сделать доставку быстрее и дешевле. В компании DHL работа с большими данными коснулась так называемой проблемы последней мили, когда необходимость проехать через дворы и найти парковку перед тем, как отдать заказ, съедает в общей сложности 28% от стоимости доставки. В компании стали анализировать «последние мили» с помощью информации с GPS и данных о дорожной обстановке. В результате удалось сократить затраты на топливо и время доставки груза.

Внутри компании большие данные помогают отслеживать качество работы сотрудников, соблюдение контрольных сроков, правильность их действий. Для анализа используют машинные данные, например со сканеров посылок в отделениях, и социальные — отзывы посетителей отделения в приложении, на сайтах и в соцсетях.

Обработка фото

До 2016 года не было технологии нейросетей на мобильных устройствах, это даже считали невозможным. Прорыв в этой области (в том числе благодаря российскому стартапу Prisma) позволяет нам сегодня пользоваться огромным количеством фильтров, стилей и разных эффектов на фотографиях и видео.

Аренда недвижимости

Сервис Airbnb с помощью Big Data изменил поведение пользователей. Однажды выяснилось, что посетители сайта по аренде недвижимости из Азии слишком быстро его покидают и не возвращаются. Оказалось, что они переходят с главной страницы на «Места поблизости» и уходят смотреть фотографии без дальнейшего бронирования.

Компания детально проанализировала поведение пользователей и заменила ссылки в разделе «Места поблизости» на самые популярные направления для путешествий в азиатских странах. В итоге конверсия в бронирования из этой части планеты выросла на 10%.

Кто работает с большими данными?

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.

Data Scientist с нуля

Вы освоите Python и SQL, познакомитесь с машинным обучением и определитесь со специализацией: Machine Learning, Computer Vision или Natural Language Processing. Скидка 5% по промокоду BLOG.

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:

Освойте все инструменты, необходимые junior-аналитику и получите востребованную профессию за 6 месяцев.

Скидка 45% по промокоду BLOG.

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 подходит для тех, кто имеет базовые знания языка Python. За два месяца вы освоите все важные этапы Data Engineering.

Скидка 45% по промокоду BLOG.

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.

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.

Как начать работать с большими данными?

Проще будет начать, если у вас уже есть понимание алгоритмов и хорошее знание математики, но это не обязательно. Например, Оксана Дереза была филологом и для нее главной трудностью в Data Science оказалось вспомнить математику и разобраться в алгоритмах, но она много занималась и теперь анализирует данные в исследовательском институте.

Еще несколько историй людей, которые успешно освоили data-профессию

Если у вас нет математических знаний, на курсе SkillFactory «Data Science с нуля» вы получите достаточную подготовку, чтобы работать с большими данными. За год вы научитесь получать данные из веб-источников или по API, визуализировать данные с помощью Pandas и Matplotlib, применять методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных и многое другое.

Чтобы стать аналитиком данных, вам пригодится знание Python и SQL — эти навыки очень популярны в вакансиях компаний по поиску соответствующей позиции. На курсе «Аналитик данных» вы получите базу знаний основных инструментов аналитики (от Google-таблиц до Python и Power BI) и закрепите их на тренажерах.

Важно определиться со сферой, в которой вы хотите работать. Студентка SkillFactory Екатерина Карпова, рассказывает, что после обучения ей была важна не должность, а сфера (финтех), поэтому она сначала устроилась консультантом в банк «Тинькофф», а теперь работает там аналитиком.

Data Science с нуля

Освойте все необходимые инструменты для уровня junior и получите самую востребованную IT-профессию 2021 года.

Источник