Основные причины высокого с
Posted: Wed Jun 04, 2025 10:52 am
проса: Увеличение объемов данных: по оценкам IDC, к 2025 году объем мировых цифровых данных достигнет 175 зеттабайт. Автоматизация процессов: бизнес стремится оптимизировать процессы с помощью аналитики и ИИ. Цифровая конкуренция: компании соревнуются в способности использовать данные для прогнозирования поведения клиентов и улучшения продукта. ТОП-10 популярных профессий в сфере цифровых данных 1.
Аналитик данных (Data Analyst) Одна из базовых ролей в База данных китайцев за рубежом в Америке и ндустрии. Аналитик занимается сбором, обработкой и визуализацией данных. Использует инструменты, такие как Excel, SQL, Tableau, Power BI, Python. Ключевые навыки: аналитическое мышление, знание статистики, SQL, умение работать с BI-системами. 2. Инженер данных (Data Engineer) Отвечает за построение инфраструктуры и архитектуры хранения данных.
Создает пайплайны, интегрирует источники, обеспечивает стабильность и масштабируемость платформ. Ключевые инструменты: Hadoop, Apache Spark, Kafka, ETL, Python, Scala. 3. Учёный по данным (Data Scientist) Более продвинутая позиция, где от специалиста требуется не только анализ, но и моделирование поведения, прогнозирование, обучение моделей. Работает с машинным обучением, глубоким обучением и ИИ.
Аналитик данных (Data Analyst) Одна из базовых ролей в База данных китайцев за рубежом в Америке и ндустрии. Аналитик занимается сбором, обработкой и визуализацией данных. Использует инструменты, такие как Excel, SQL, Tableau, Power BI, Python. Ключевые навыки: аналитическое мышление, знание статистики, SQL, умение работать с BI-системами. 2. Инженер данных (Data Engineer) Отвечает за построение инфраструктуры и архитектуры хранения данных.
Создает пайплайны, интегрирует источники, обеспечивает стабильность и масштабируемость платформ. Ключевые инструменты: Hadoop, Apache Spark, Kafka, ETL, Python, Scala. 3. Учёный по данным (Data Scientist) Более продвинутая позиция, где от специалиста требуется не только анализ, но и моделирование поведения, прогнозирование, обучение моделей. Работает с машинным обучением, глубоким обучением и ИИ.