Основными спикерами этих бесед становятся не только профессиональные профориентологи, но и родители школьников. Вот, например, Алексей Петрин окончил школу №1557 имени Петра Леонидовича Капицы в 2004‑м, он выпускник МИЭТ и замечательный папа двух учеников (6‑го и 8‑го классов). А еще он заместитель директора по монетизации данных в компании «Первый ОФД», которая является оператором фискальных данных.

Он и рассказал ребятам и их учителям, что специалисты компании анализируют данные, которые поступают из кассовых аппаратов в Федеральную налоговую службу – ФНС (разумеется, информация в компании анализируется в обезличенном и агрегированном виде). Может, для кого-то покажется это удивительным, но в таких данных содержится огромное количество важной для производителей информации!

Только она должна быть нужным образом обработана и проанализирована. И тогда она становится интересной многим компаниям: производителям товаров (что производить, какой формат/вкус), продавцам (какой товар закупать), рекламным агентствам (какой эффект оказала реклама). На рынок вышел новый товар, или поменялась упаковка. А каков результат? Понравилось ли это покупателю? А вот об этом и узнают благодаря работе специалистов компании – оператора фискальных данных!

Занимаются этим разработчики и аналитики. Разработчики – это те программисты, которые должны создавать и поддерживать эффективную базу данных (в ней содержится более 35 миллиардов записей!). Задача программистов-аналитиков – правильно «вытащить» данные из этой базы, проанализировать и сделать выводы. Кстати, направление предпрофессионального ИТ-класса нашей школы как раз программирование! В дальнейшем наши айтишники могут выбрать для своей специализации работу с большими данными – Big Data. Это очень востребованные на рынке труда специалисты, их не хватает!

В качестве управленца – заместителя директора Алексей Петрин в том числе взаимодействует с программистами (а это значит, общается с ними на одном языке) и выстраивает бизнес-модель компании.

Что такое Big Data и кто и как с этим работает, ученики школы №1557 разбирались уже вместе с проф­ориентологом Анной Агароник.

Big Data – это цифровые данные большого объема и высокой скорости накопления, которые хранятся на серверах. Чтобы работать с Big Data, необходимо знать экономически эффективные способы обработки информации. Детальное понимание информации позволяет:
– анализировать и оптимизировать бизнес-процессы;
– делать прогнозы;
– строить модели;
– автоматизировать рутину.

Эта сфера молода и динамична, стремительно растут новые специальности и направления. Если вы хорошо знаете математику, умеете вникать в большие массивы данных, находя в них закономерности, любите изучать языки программирования, то это направление ваше. Рассмотрим три лидирующие профессии:
1. Data Scientist. Основная цель – извлечение информации, полезной для бизнеса с точки зрения принятия оптимальных управленческих решений. Как работают с данными:
– ищут в них закономерности;
– очищают и форматируют;
– визуализируют;
– прорабатывают гипотезы для улучшения бизнес-метрик;
– строят модели машинного обучения.

2. Data Analyst. Аналитик данных должен уметь выполнять те же функции, что и исследователь данных, но работает с данными он уже постфактум!

3. Data Engineer. Чтобы аналитик и исследователь могли извлекать из больших данных знания, нужно эти данные соответствующим образом собирать.

Инженер данных настраивает инфраструктуру для Big Data, корпоративных хранилищ информации, ETL-систем, внутренних баз данных и сторонних источников. Плюсы:
– востребованность;
– высокие зарплаты;
– можно создавать новые методы обработки, анализа и хранения данных;
– работа в крупных корпорациях (например, «Яндекс» или Mail.ru) в РФ и за рубежом.

Минусы:
– иногда требуются дополнительные знания (например, для банка – бухгалтерский учет или экономика);
– могут не срабатывать известные методы и более 60% идей, поэтому нужно иметь терпение!

Источник