Специалист по работе с данными
Артонкина Н.В.

Аннотация

Современный человек потребляет и производит огромный объем информации. Когда мы делаем покупки, путешествуем, передвигаемся по городу, в массивах данных фиксируется и накапливается информация о трансакциях и маршрутах, записи с камер наблюдения и т.п. С точки зрения бизнеса в «сыром» виде они не представляют ценности, но становятся ценными после обработки. Такой обработкой занимаются специалисты по работе с данными — об этом рассказывает автор.

Содержание

1
Введение

2
Таблица 1. Разновидности данных

3
Обучение
Профессиональный стандарт «специалист по большим данным»

4
Таблица 2. Трудовые функции специалиста по «большим данным»
Таблица 3. Специализации при работе с Big Data

5
Сертификация
Профиль должности

6
Профессиональный стандарт «специалист по управлению данными и информационными объектами»

7
Обучение и сертификация
Таблица 4. Трудовые функции специалиста по управлению данными и информационными объектами

8
Таблица 5. Специализации в области работы с НСИ

9
Профиль должности
Обучение и сертификация
Профессиональный стандарт «администратор баз данных»

10
Таблица 6. Трудовые функции администратора баз данных
Таблица 7. Специализации в области администрирования баз данных

11
Заключение
Профиль должности
Источники

Ключевые слова: большие данные, анализ данных, управление данными, мастер-данные, управление мастер-данными, базы данных
Журнал: «Мотивация и оплата труда» — №1, 2019 (© Издательский дом Гребенников)
Объем в страницах: 12.
Кол-во знаков: около 19,746.

1. Naur P. (1975). Concise Survey of Computer Methods. Studentlitteratur, Lund, Sweden, 397 p.

2. Наука о данных. — Подробнее .

3. McKinsey: двенадцать новых технологий через 10 лет радикально изменят рынок труда на планете. — Подробнее .

4. Проект Приказа Министерства труда и социальной защиты РФ «Об утверждении профессионального стандарта «Специалист по большим данным». — Подробнее .

5. Профессиональный стандарт «Специалист по управлению данными и информационными объектами». — Подробнее .

6. Ассоциация АПКИТ. — https://apkit.ru.

7. Школа анализа данных. — Подробнее .

8. Техносфера. — Подробнее .

9. Технопарк. — Подробнее .

10. Специалист по большим данным. — Подробнее .

11. Data Engineer. — Подробнее .

12. Специализация «Машинное обучение и анализ данных». — Подробнее .

13. Анализ данных в R. — Подробнее .

14. Анализ данных. — Подробнее .

15. Big Data Analysis with Apache Spark. — Подробнее .

16. Каталог курсов обучения, сертификаций и тестов. — Подробнее .

17. Machine Learning. — Подробнее .

18. Приказ Минтруда России от 17 сентября 2014 г. №647 «Об утверждении профессионального стандарта «Администратор баз данных». — Подробнее .

19. Математико-механический факультет СПбГУ. — Подробнее .

20. Институт компьютерных наук и технологий. — Подробнее .

21. Факультет прикладной математики, информатики и механики. — Подробнее .

22. Факультет компьютерных технологий и прикладной математики. — Подробнее .

23. Институт прикладной математики и компьютерных наук. — Подробнее .

24. Факультет пpикладной математики и информатики. — Подробнее .

25. Математическое обеспечение и администрирование информационных систем. — Подробнее .

26. Институт цифровой экономики и информационных технологий. — Подробнее .

27. Администратор баз данных: подготовка по специальности. — Подробнее .

28. Курсы. — Подробнее .

29. Каталог. — Подробнее .

30. Сертификация MCSA: SQL 2016 DATABASE DEVELOPMENT. — Подробнее .

31. Выделяйтесь на фоне конкурентов. — Подробнее .

Артонкина Надежда Викторовна

Артонкина Надежда Викторовна

Руководитель отдела организационного и документационного обучения ООО «НФП Бизнес решения».

г. Москва

Другие статьи автора 28