Одним из главных приоритетных направлений научно-технологического развития Российской Федерации (Указ Президента РФ от 01 декабря 2016 г. № 642) является переход к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям, роботизированным системам, новым материалам и способам конструирования, создание систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.
Цифровизация затронула практически все отрасли экономики, промышленность, медицину, культуру, спорт, туризм и так далее.
Конечно, развитие цифровых технологий не могло не отразиться на востребованности рынка труда в новых профессиях, специальностях, обладающих целым набором новых навыков и компетенций.
Автором проведено исследование лишь части новых профессий, появившихся за последние годы в области информационных технологий (IT). Специалисты данной области знаний работают в различных направлениях. В рамках исследования проведен анализ публикаций по вопросам рынка труда и наличия новых направлений обучения в ВУЗах, проведено интервьюирование специалистов в области геоинформатики института горного дела Уральского отделения Российской академии наук и центра компетенций Технопарка «Университетский» (г. Екатеринбург).
Исследование
В ходе исследования автором изучено несколько профессий в сфере информационных технологий [1]. Первая профессия, изученная автором, называется компьютерный криминалист. Это специалист, занимающийся расследованием киберпреступлений, а также являющийся аналитиком данных с навыками программиста. Во время расследований компьютерный криминалист может провести кибератаку подозреваемого и выступить в роли хакера абсолютно законно. Ведь всё это делается ради безопасности людей. Чтобы быть профессионалом в своем деле, ты должен обладать следующими качествами и навыками:
− коммуникабельность, ведь без нее никуда! Каждый раз ты будешь консультировать пострадавшего, общаться с ним и выяснять проблему;
− знание иностранных языков поможет тебе правильно прочесть программу и выполнить свою работу на отлично;
− мобильность, ведь ты всегда должен выезжать на «место преступления»;
− находчивость;
− организованность.
Следующая профессия, изученная автором — разработчик мобильных приложений. Это специалист, разрабатывающий новые приложения. Его задача заключается в том, что нужно сделать так, чтобы было удобно получать информацию, безопасно передаваемую в сети. Но для этого нужны следующие навыки:
− информативность, ты всегда должен знать, что сейчас интересно людям;
− ты должен обладать навыками программирования для того, чтобы созданное приложение работало;
− креативность и инициативность, чтобы создавать неповторимые дизайны;
− знание иностранных языков, чтобы писать программы для создания приложения.
Затем автором изучена интересная профессия под названием data-журналист. Это специалист, который собирает данные из различных источников, после чего обрабатывает их и превращает в интересные статьи. По сути это исследователь, который все время изучает цифры и статистику, чтобы установить истину или найти что-то очень интересное. Навыки, которые понадобятся, чтобы стать профессионалом в этом деле:
− знание законов о СМИ;
− эрудиция, ведь чтобы писать статьи ты должен быть начитанным и грамотным;
− информативность, всегда знать о том, что сейчас интересно людям;
− оперативность, всегда добывать информацию первым;
− знание нескольких языков для общения с иностранными представителями и для правильного чтения статистик.
Дальше автора заинтересовала не менее интересная профессия под названием BIM-инженер-проектировщик. Это специалист, создающий информационные модели зданий. Его задача — объединить архитектурно-конструкторскую, технологическую и экономическую информацию в одном виртуальном проекте, чтобы получить реальную модель здания, а также помочь найти ошибки в эксплуатации строения, контролировать затраты и сроки строительства. Но и для этой специальности нужны навыки, такие как:
− коммуникабельность, нужна при общении с заказчиками, архитекторами и строителями;
− навык программирования потребуется, чтобы правильно создавать проекты и осваивать новые технологии BIM;
− инициатива и креативность нужны, чтобы твои проекты были самые лучшие на рынке;
− знание иностранных языков, чтобы общаться с иностранными заказчиками.
Результаты исследования
Изучая новые профессии, я нашла одну очень важную и интересную — Аналитик BigData. Такой специалист изучает большое количество массивных данных, затем систематизирует их в зависимости от поставленных целей и задач. Аналитик BigData с лёгкостью может помочь любой кампании защититься от разных мошенников за счёт компьютерных технологий, помогает магазинам/брендам, предвещая поведение и отношение людей к той или иной рекламе, тем самым помогает повысить уровень продаж. Но без идеального английского никуда, ведь большая часть технической документации написана на нем.
Представьте, какие объемы цифровой информации появляются всего за сутки? А за год? Количество новых пользователей в социальных сетях — это большие данные (BigData). Сколько пачек молока сегодня купили в том или ином регионе? А сколько из них были оплачены бесконтактным способом? Задача специалиста — разобраться в этих цифрах, увидеть скрытые закономерности и дать правильные рекомендации клиентам. Но чтобы дать рекомендации клиентам на понятном для них языке, аналитик BigData должен быть коммуникабельным и открытым. Ведь с закрытым для общения человеком диалог построить практически невозможно.
Итак, чем именно занимается аналитик BigData, что он должен знать и уметь, а также где и как получить необходимые профессиональные компетенции.
Как правило, аналитик данных работает с информационными массивами, самостоятельно выполняя при этом целый набор операций [2]:
– сбор данных;
– подготовка данных к анализу (выборка, очистка, сортировка);
– поиск закономерностей в информационных наборах;
– визуализация данных для быстрого понимания имеющихся результатов и будущих тенденций;
– формулирование гипотез по улучшению конкретных бизнес-метрик за счет изменения других показателей.
Все эти задачи необходимы для достижения главной цели аналитика данных — извлечение из массивов информации сведений, ценных бизнесу для принятия оптимальных управленческих решений.
В некоторых компаниях в обязанности аналитика данных также входит их моделирование, т. е. разработка и тестирование моделей машинного обучения (Machine Learning). Однако, в большинстве случаев эта функция является областью ответственности исследователя или ученого по данным (Data Scientist).
Аналитик данных занимается анализом бизнес-процессов и очень плотно работает с другими IT-специалистами при описании потоков и хранилищ корпоративной информации. Таким образом, в область ответственности аналитика данных входят задачи Business Intelligence (BI) и оптимизации производственных процессов [2].
Исходя из вышеописанных задач, можно определить следующие области знаний, необходимые для аналитика данных:
– информационные технологии — методы и средства интеллектуального анализа данных ( Data Mining ) — языки программирования (R, Python и пр.) и SQL-подобные языки для написания запросов к нереляционным и реляционным базам данных, а также BI-системы, ETL-хранилища и витрины данных типа Tableau, PowerBI, QlikView и т. д., а также основы инфраструктуры Apache Hadoop ;
– математика (статистика, теория вероятностей, дискретная математика);
– системный анализ, управление качеством, проектный менеджмент и методы анализа бизнес-процессов (подходы бережливого производства, SWOT, ABC, PDCA, IDEF, EPC, BPMN, ССП и пр.).
Кроме того, весьма полезны будут прикладные знания и практический опыт, специфичные для предметной области, в которой работает Data Analyst. Например, основы бухучета пригодятся для аналитика данных в банке, а методы маркетинга помогут при анализе информации о потребностях клиентов или оценке новых рынков.
Специфика Big Data добавляет к этим базовым компетенциям Data Analyst еще навыки работы с озерами данных (Data Lakes), понимание вопросов информационной безопасности и управления данными (DataGovernance), а также владение типовыми сценариями цифровизации (цифровой трансформации) и применения технологий больших данных в различных предметных областях.
Обучают аналитиков BigData как в России, так и за рубежом. В нашей стране компетенции по данной профессии можно получить в Московском институте электронной техники, Оренбургском государственном университете, Донском государственном техническом университете, Уфимском государственном авиационном техническом университете. На рынке труда в России профессия аналитик BigData является востребованной вакансией, ведь в наше время проекты, направленные на развитие цифровизации — главная задача. За рубежом спрос на таких специалистов только возрастает, что очень перспективно и важно для тех, кто бы хотел обучиться этому.
Литература:
1. https://proektoria.online/
2. https://medium.com/
