Содержание

Профессии, связанные с металлообработкой | Статьи ООО «СИЭНСИПАЛС»

1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТЕРМИНОВ

1.1. В настоящей Политике конфиденциальности используются следующие термины:
1.1.1. «Администрация сайта» – уполномоченные сотрудники на управления сайтом, действующие от имени ООО «СИЭНСИПАЛС», которые организуют и (или) осуществляет обработку персональных данных, а также определяет цели обработки персональных данных, состав персональных данных, подлежащих обработке, действия (операции), совершаемые с персональными данными.
1.1.2. «Персональные данные» — любая информация, относящаяся прямо или косвенно к определяемому физическому лицу (субъекту персональных данных).
1.1.3. «Обработка персональных данных» — любое действие (операция) или совокупность действий (операций), совершаемых с использованием средств автоматизации или без использования таких средств с персональными данными, включая сбор, запись, систематизацию, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передачу (распространение, предоставление, доступ), обезличивание, блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

1.1.4. «Конфиденциальность персональных данных» — обязательное для соблюдения Организацией или иным получившим доступ к персональным данным лицом требование не допускать их распространения без согласия субъекта персональных данных или наличия иного законного основания.
1.1.5. «Пользователь сайта (далее Пользователь)» – лицо, имеющее доступ к Сайту, посредством сети Интернет и использующее Сайт Организации.
1.1.6. «IP-адрес» — уникальный сетевой адрес узла в компьютерной сети, построенной по протоколу IP.
1.1.7. «Cookies» — небольшой фрагмент данных, отправленный веб-сервером и хранимый на компьютере пользователя, который веб-клиент или веб-браузер каждый раз пересылает веб-серверу в HTTP-запросе при попытке открыть страницу соответствующего сайта.


2. ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ

2.

1. Порядок ввода в действие и изменения Политики конфиденциальности:
2.1.1. Настоящая Политика конфиденциальности (далее – Политика конфиденциальности) вступает в силу с момента его утверждения приказом Руководителей Организации и действует бессрочно, до замены его новой Политикой конфиденциальности .
2.1.2. Изменения в Политику конфиденциальности вносятся на основании Приказов Руководителей Организации.
2.1.3. Политика конфиденциальности персональных данных действует в отношении информации, которую ООО «СИЭНСИПАЛС» (далее – Организация) являясь владельцем сайтов, находящихся по адресу: cncpals.ru, а также его поддоменах (далее – Сайт и/или Сайты), может получить от Пользователя Сайта при заполнении Пользователем любой формы на Сайте Организации. Администрация сайта не контролирует и не несет ответственность за сайты третьих лиц, на которые Пользователь может перейти по ссылкам, доступным на Сайтах.
2.1.4. Администрация сайта не проверяет достоверность персональных данных, предоставляемых Пользователем.
2.2. Порядок получения согласия на обработку персональных данных и их обработки:
2.2.1. Заполнение любой формы Пользователем на Сайте означает дачу Организации согласия на обработку его персональных данных и с настоящей Политикой конфиденциальности и условиями обработки персональных данных Пользователя, так как заполнение формы на Сайте Пользователем означает конклюдентное действие Пользователя, выражающее его волю и согласие на обработку его персональных данных.
2.2.2. В случае несогласия с условиями Политики конфиденциальности и отзывом согласия на обработку персональных данных Пользователь должен направить на адрес эл. почты и/или на почтовый адрес Организации заявление об отзыве согласия на обработку персональных данных.
2.2.3. Согласие Пользователя на использование его персональных данных может храниться в Организации в бумажном и/или электронном виде.
2.2.4. Согласие Пользователя на обработку персональных данных действует в течение 5 лет с даты поступления персональных данных в Организацию.
По истечении указанного срока действие согласия считается продленным на каждые следующие пять лет при отсутствии сведений о его отзыве.
2.2.5. Обработка персональных данных Пользователя без их согласия осуществляется в следующих случаях:
Персональные данные являются общедоступными.
По требованию полномочных государственных органов в случаях, предусмотренных федеральным законом.
Обработка персональных данных осуществляется для статистических целей при условии обязательного обезличивания персональных данных.
В иных случаях, предусмотренных законом.
2.2.6. Кроме персональных данных при посещении Сайта собираются данные, не являющиеся персональными, так как их сбор происходит автоматически веб-сервером, на котором расположен сайт, средствами CMS (системы управления сайтом), скриптами сторонних организаций, установленными на сайте. К данным, собираемым автоматически, относятся: IP адрес и страна его регистрации, имя домена, с которого Пользователь осуществил перехода на сайты организации, переходы посетителей с одной страницы сайта на другую, информация, которую браузер Посетителя предоставляет добровольно при посещении сайта, cookies (куки), фиксируются посещения, иные данные, собираемые счетчиками аналитики сторонних организаций, установленными на сайте. Эти данные носят неперсонифицированный характер и направлены на улучшение обслуживания Пользователя, улучшения удобства использования сайта, анализа посещаемости. Эти данные собираются автоматически, отправку этих данных Пользователь может запретить, отключив cookies (куки) в браузере, в котором открывается сайт.
2.2.7. Порядок обработки персональных данных:
К обработке персональных данных Пользователей могут иметь доступ только сотрудники Организации, допущенные к работе с персональными данными Пользователей и подписавшие соглашение о неразглашении персональных данных Пользователей.
Перечень сотрудников Организации, имеющих доступ к персональным данным Пользователей, определяется приказом Руководителей Организации.
Обработка персональных данных Пользователей может осуществляться исключительно в целях установленных настоящей политикой и при условии соблюдения законов и иных нормативных правовых актов Российской Федерации.


3. ПРЕДМЕТ ПОЛИТИКИ КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТИ

3.1. Настоящая Политика конфиденциальности устанавливает обязательства Администрации сайта по неразглашению и обеспечению режима защиты конфиденциальности персональных данных, которые Пользователь предоставляет при заполнении любой формы на Сайте.
3.2. Персональные данные, разрешённые к обработке в рамках настоящей Политики конфиденциальности, предоставляются Пользователем путём заполнения регистрационной формы на Сайте и включают в себя следующую информацию:

3.2.1. фамилию, имя, отчество Пользователя.
3.2.2. контактный телефон Пользователя.
3.2.3. адрес электронной почты (e-mail).
3.3. Любая иная персональная информация неоговоренная выше подлежит надежному хранению и нераспространению, за исключением случаев, предусмотренных п. 2.5. настоящей Политики конфиденциальности.


4. ЦЕЛИ СБОРА ПЕРСОНАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ

4.1. Персональные данные Пользователя Администрация сайта может использовать в целях:
4.1.1. Установления с Пользователем обратной связи, включая направление уведомлений, запросов, касающихся использования Сайта, оказания услуг, обработка запросов и заявок от Пользователя.
4.1.2. Осуществления рекламной деятельности с согласия Пользователя.
4.1.3. Регистрации Пользователя на Сайтах Организации для получения индивидуальных сервисов и услуг.

4.1.4. Совершения иных сделок, не запрещенных законодательством, а также комплекс действий с персональными данными, необходимых для исполнения данных сделок.


5. СПОСОБЫ И СРОКИ ОБРАБОТКИ ПЕРСОНАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ

5.1. Обработка персональных данных Пользователя осуществляется без ограничения срока, любым законным способом, в том числе в информационных системах персональных данных с использованием средств автоматизации или без использования таких средств.
5.2. При утрате или разглашении персональных данных Администрация сайта информирует Пользователя об утрате или разглашении персональных данных.
5.3. Администрация сайта принимает необходимые организационные и технические меры для защиты персональной информации Пользователя от неправомерного или случайного доступа, уничтожения, изменения, блокирования, копирования, распространения, а также от иных неправомерных действий третьих лиц.


6. ОБЯЗАТЕЛЬСТВА СТОРОН

6.1. Пользователь обязан:
6.1.1. Предоставить информацию о персональных данных, необходимую для пользования Сайтом.
6.1.2. Обновить, дополнить предоставленную информацию о персональных данных в случае изменения данной информации.
6.2. Администрация сайта обязана:
6.2.1. Использовать полученную информацию исключительно для целей, указанных в п. 4 настоящей Политики конфиденциальности.
6.2.2. Обеспечить хранение конфиденциальной информации в тайне, не разглашать без предварительного письменного разрешения Пользователя, а также не осуществлять продажу, обмен, опубликование, либо разглашение иными возможными способами переданных персональных данных Пользователя, за исключением случаев, указанных в п. 2.5. настоящей Политики Конфиденциальности.
6.2.3. Принимать меры предосторожности для защиты конфиденциальности персональных данных Пользователя согласно порядку, обычно используемого для защиты такого рода информации в существующем деловом обороте.

6.2.4. Осуществить блокирование и/или удаления персональных данных, относящихся к соответствующему Пользователю, с момента обращения или запроса Пользователя или его законного представителя либо уполномоченного органа по защите прав субъектов персональных.


7. ОТВЕТСТВЕННОСТЬ СТОРОН

7.1. Администрация сайта, не исполнившая свои обязательства, несёт ответственность в соответствии с действующим законодательством Российской Федерации, за исключением случаев, предусмотренных п. 2.5. и 7.2. настоящей Политики Конфиденциальности.
7.2. В случае утраты или разглашения Конфиденциальной информации Администрация сайта не несёт ответственность, если данная конфиденциальная информация:
7.2.1. Стала публичным достоянием до её утраты или разглашения.

7.2.2. Была получена от третьей стороны до момента её получения Администрацией сайта.
7.2.3. Была разглашена с согласия Пользователя.


8. РАЗРЕШЕНИЕ СПОРОВ

8.1. До обращения в суд с иском по спорам, возникающим из отношений между Пользователем сайта и Администрацией сайта, обязательным является предъявление претензии (письменного предложения о добровольном урегулировании спора).
8.2. Получатель претензии в течение 30 календарных дней со дня получения претензии, письменно уведомляет заявителя претензии о результатах рассмотрения претензии.
8.3. При не достижении соглашения спор будет передан на рассмотрение в судебный орган в соответствии с действующим законодательством Российской Федерации.
8.4. К настоящей Политике конфиденциальности и отношениям между Пользователем и Администрацией сайта применяется действующее законодательство Российской Федерации.


9. ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ УСЛОВИЯ

9.1. Администрация сайта вправе вносить изменения в настоящую Политику конфиденциальности без согласия Пользователя.
9.2. Новая Политика конфиденциальности вступает в силу с момента ее размещения на Сайте, если иное не предусмотрено новой редакцией Политики конфиденциальности.
9.3. Действующая Политика конфиденциальности размещена на страницах сайта находящийся по адресу: cncpals.ru, а также на его поддоменах.

описание, где получить в России, перспективы

О профессии Аналитика данных

Зарплаты: сколько получает Аналитик данных (Data Analyst)

*

Начинающий: 50000 ⃏ в месяц

Опытный: 75000 ⃏ в месяц

Профессионал: 150000 ⃏ в месяц

* — информация по зарплатам приведна примерно исходя из вакансий на профилирующих сайтах. Зарплата в конкретном регионе или компании может отличаться от приведенных. На ваш доход сильно влияет то, как вы сможете применить себя в выбранной сфере деятельности. Не всегда доход ограничивается только тем, что вам предлагают вакансии на рынке труда.

Востребованность профессии

Данная профессия является одной из самых востребованной на рынке труда. Сбор и анализ данных необходим любому проекту независимо от направленности, будь то игры, бизнес, медиа или медицина. Спрос на специалистов этого профиля стабильный, поэтому с поиском работы затруднений не возникнет.

Для кого подходит профессия

Основные критерии для специалиста данной области:

  • аналитический склад ума;
  • хорошая память;
  • развитое абстрактное мышление;
  • усидчивость;
  • терпеливость;
  • умение выполнять монотонную работу;
  • внимательность;
  • навык работы с базами данных и специальными программами;
  • умение обрабатывать и использовать полученные в ходе исследований данные.

Обязанности

Алгоритм работы системного аналитика:

  • Сбор и изучение полученных данных необходимых для совершения анализа;
  • Предварительна обработка данных и выдвижение гипотез;
  • Анализ собранной информации, исправление ошибок;
  • Составление прогнозов, планов и рекомендаций основываясь на полученной информации;
  • Оформление и визуализация результатов анализа и формирование выводов. Презентация заказчику

Оцените профессию: 12345678910 Профессия больше подходит тем, кому нравятся следующие предметы в школе: математика информатика

Инженер по расчетам и режимам ГЭС/ГАЭС

Инженер по расчетам и режимам ГЭС/ГАЭС выполняет работы по сбору и анализу фактической и прогнозной гидрометеорологической информации. Полученная информация используется совместно с характеристиками и параметрами оборудования гидротехнического сооружения и водохранилища гидроэлектростанции для расчетов режимов работы ГЭС/ГАЭС. На основании проведенных расчетов принимаются технические решения в сфере проектирования, эксплуатации и оперативного диспетчерского управления режимом работы ГЭС/ГАЭС и в других смежных областях, деятельность которых зависит от режимов работы ГЭС/ГАЭС.

Для расчетов используется специализированное программное обеспечение и алгоритмы, которые позволяют определить фактические параметры режима работы ГЭС/ГАЭС за отчетный период: отметки уровней верхнего и нижнего бьефа ГЭС/ГАЭС (бьеф — часть реки, канала, водохранилища или другого водного объекта, примыкающая к гидротехническому сооружению), запасы воды в водохранилищах, турбинные расходы воды в нижний бьеф, фактические значения бокового и суммарного притока воды в водохранилища и др. С учетом прогнозной информации от Гидрометцентра России фактическая гидрометеорологическая информация используется для определения: минимальной и максимальной мощности ГЭС/ГАЭС, величины ремонтного снижения мощности, сезонных и технических ограничений мощности и др.; отметки наполнения и сработки водохранилищ, среднесуточных расходов и выработки электроэнергии, гидрографов притока (график изменения во времени расходов воды в реке или другом водотоке за год, несколько лет или часть года: сезон, половодье или паводок), режимов пропусков половодий и паводков; выработки электроэнергии, собственного потребления электроэнергии и мощности, полезного отпуска, ожидаемых сроков по завершению реконструкции оборудования, а также предложениий по срокам отключения основного оборудования ГЭС/ГАЭС в рамках формирования годового графика ремонтов оборудования ГЭС/ГАЭС на долгосрочном горизонте планирования.

Конструктор политики конфиденциальности и обработки персональных данных

2.1. Автоматизированная обработка персональных данных – обработка персональных данных с помощью средств вычислительной техники.

2.2. Блокирование персональных данных – временное прекращение обработки персональных данных (за исключением случаев, если обработка необходима для уточнения персональных данных).

2.3. Веб-сайт – совокупность графических и информационных материалов, а также программ для ЭВМ и баз данных, обеспечивающих их доступность в сети интернет по сетевому адресу httpsː//thismywebsite·com.

2.4. Информационная система персональных данных — совокупность содержащихся в базах данных персональных данных, и обеспечивающих их обработку информационных технологий и технических средств.

2.5. Обезличивание персональных данных — действия, в результате которых невозможно определить без использования дополнительной информации принадлежность персональных данных конкретному Пользователю или иному субъекту персональных данных.

2.6. Обработка персональных данных – любое действие (операция) или совокупность действий (операций), совершаемых с использованием средств автоматизации или без использования таких средств с персональными данными, включая сбор, запись, систематизацию, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передачу (распространение, предоставление, доступ), обезличивание, блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

2.7. Оператор – государственный орган, муниципальный орган, юридическое или физическое лицо, самостоятельно или совместно с другими лицами организующие и (или) осуществляющие обработку персональных данных, а также определяющие цели обработки персональных данных, состав персональных данных, подлежащих обработке, действия (операции), совершаемые с персональными данными.

2.8. Персональные данные – любая информация, относящаяся прямо или косвенно к определенному или определяемому Пользователю веб-сайта httpsː//thismywebsite·com.

2.9. Персональные данные, разрешенные субъектом персональных данных для распространения, — персональные данные, доступ неограниченного круга лиц к которым предоставлен субъектом персональных данных путем дачи согласия на обработку персональных данных, разрешенных субъектом персональных данных для распространения в порядке, предусмотренном Законом о персональных данных (далее — персональные данные, разрешенные для распространения).

2.10. Пользователь – любой посетитель веб-сайта httpsː//thismywebsite·com.

2.11. Предоставление персональных данных – действия, направленные на раскрытие персональных данных определенному лицу или определенному кругу лиц.

2.12. Распространение персональных данных – любые действия, направленные на раскрытие персональных данных неопределенному кругу лиц (передача персональных данных) или на ознакомление с персональными данными неограниченного круга лиц, в том числе обнародование персональных данных в средствах массовой информации, размещение в информационно-телекоммуникационных сетях или предоставление доступа к персональным данным каким-либо иным способом.

2.13. Трансграничная передача персональных данных – передача персональных данных на территорию иностранного государства органу власти иностранного государства, иностранному физическому или иностранному юридическому лицу.

2.14. Уничтожение персональных данных – любые действия, в результате которых персональные данные уничтожаются безвозвратно с невозможностью дальнейшего восстановления содержания персональных данных в информационной системе персональных данных и (или) уничтожаются материальные носители персональных данных.

Big Data — большая ответственность, большой стресс и деньги | GeekBrains

Подробная информация о Big Data (Большие данные): технологии big data, применение, методы обработки больших данных.

https://d2xzmw6cctk25h.cloudfront.net/post/1959/og_image/069d4ef4f1a6ea909efbb5449d11fb3c.png

Термин Big Data (большие данные) подпорчен современным фантастическим преувеличением новых вещей. Как ИИ поработит людей, а блокчейн построит идеальную экономику — так и большие данные позволят знать абсолютно все про всех и видеть будущее. 

Но реальность, как всегда, скучнее и прагматичнее. В больших данных нет никакой магии — как нет ее нигде — просто информации и связей между разными данными становится так много, что обрабатывать и анализировать все старыми способами становится слишком долго.

Появляются новые методы, вместе с ними — новые профессии. Декан факультета Big Data в GeekBrains Сергей Ширкин рассказал, что это за профессии, где они нужны, чем там надо заниматься и что надо уметь. Какие используются методы и технологии обработки больших данных, инструменты и сколько обычно платят специалистам.

Что такое «большие данные»

Вопрос «что называть большими данными» довольно путаный. Даже в публикациях научных журналов описания расходятся. Где-то миллионы наблюдений считаются «обычными» данными, а где-то большими называют уже сотни тысяч, потому что у каждого из наблюдений есть тысяча признаков. Поэтому данные решили условно разбить на три части — малые, средние и большие — по самому простому принципу: объему, который они занимают.

Малые данные — это считанные гигабайты. Средние — все, что около терабайта. Одна из основных характеристик больших данных — вес, который составляет примерно петабайт. Но путаницу это не убрало. Поэтому вот критерий еще проще: все, что не помещается на одном сервере — большие данные.

В малых, средних и больших данных разные принципы работы. Большие данные как правило хранятся в кластере сразу на нескольких серверах. Из-за этого даже простые действия выполняются сложнее.

Например, простая задача — найти среднее значение величины. Если это малые данные, мы просто все складываем и делим на количество. А в больших данных мы не можем собрать сразу всю информацию со всех серверов. Это сложно. Зачастую надо не данные тянуть к себе, а отправлять отдельную программу на каждый сервер. После работы этих программ образуются промежуточные результаты, и среднее значение определяется по ним.

Сергей Ширкин 

Какие компании занимаются большими данными

Первыми с большими данными, либо с «биг дата», начали работать сотовые операторы и поисковые системы. У поисковиков становилось все больше и больше запросов, а текст тяжелее, чем цифры. На работу с абзацем текста уходит больше времени, чем с финансовой транзакцией. Пользователь ждет, что поисковик отработает запрос за долю секунды — недопустимо, чтобы он работал даже полминуты. Поэтому поисковики первые начали работать с распараллеливанием при работе с данными.

Чуть позже подключились различные финансовые организации и ритейл. Сами транзакции у них не такие объемные, но большие данные появляются за счет того, что транзакций очень много.

Количество данных растет вообще у всех. Например, у банков и раньше было много данных, но для них не всегда требовались принципы работы, как с большими. Затем банки стали больше работать с данными клиентов. Стали придумывать более гибкие вклады, кредиты, разные тарифы, стали плотнее анализировать транзакции. Для этого уже требовались быстрые способы работы.

Сейчас банки хотят анализировать не только внутреннюю информацию, но и стороннюю. Они хотят получать большие данные от того же ритейла, хотят знать, на что человек тратит деньги. На основе этой информации они пытаются делать коммерческие предложения.

Сейчас вся информация связывается между собой. Ритейлу, банкам, операторам связи и даже поисковикам — всем теперь интересны данные друг друга.

Каким должен быть специалист по большим данным

Поскольку данные расположены на кластере серверов, для их обработки используется более сложная инфраструктура. Это оказывает большую нагрузку на человека, который с ней работает — система должна быть очень надежной.  

Сделать надежным один сервер легко. Но когда их несколько — вероятность падения возрастает пропорционально количеству, и так же растет и ответственность дата-инженера, который с этими данными работает.

Аналитик big data должен понимать, что он всегда может получить неполные или даже неправильные данные. Он написал программу, доверился ее результатам, а потом узнал, что из-за падения одного сервера из тысячи часть данных была отключена, и все выводы неверны.

Взять, к примеру, текстовый поиск. Допустим все слова расположены в алфавитном порядке на нескольких серверах (если говорить очень просто и условно). И вот отключился один из них, пропали все слова на букву «К». Поиск перестал выдавать слово «Кино». Следом пропадают все киноновости, и аналитик делает ложный вывод, что людей больше не интересуют кинотеатры.

Поэтому специалист по большим данным должен знать принципы работы от самых нижних уровней — серверов, экосистем, планировщиков задач — до самых верхнеуровневых программ — библиотек машинного обучения, статистического анализа и прочего. Он должен понимать принципы работы железа, компьютерного оборудования и всего, что настроено поверх него.

В остальном нужно знать все то же, что и при работе с малыми данным. Нужна математика, нужно уметь программировать и особенно хорошо знать алгоритмы распределенных вычислений, уметь приложить их к обычным принципам работы с данными и машинного обучения.

Какие используются инструменты и технологии big data

Поскольку данные хранятся на кластере, для работы с ними нужна особая инфраструктура. Самая популярная экосистема — это Hadoop. В ней может работать очень много разных систем: специальных библиотек, планировщиков, инструментов для машинного обучения и многого другое. Но в первую очередь эта система нужна, чтобы анализировать большие объемы данных за счет распределенных вычислений. 

Например, мы ищем самый популярный твит среди данных разбитых на тысяче серверов. На одном сервере мы бы просто сделали таблицу и все. Здесь мы можем притащить все данные к себе и пересчитать. Но это не правильно, потому что очень долго.

Поэтому есть Hadoop с парадигмами Map Reduce и фреймворком Spark. Вместо того, чтобы тянуть данные к себе, они отправляют к этим данным участки программы. Работа идет параллельно, в тысячу потоков. Потом получается выборка из тысячи серверов на основе которой можно выбрать самый популярный твит.

Map Reduce более старая парадигма, Spark — новее. С его помощью достают данные из кластеров, и в нем же строят модели машинного обучения. 

Какие профессии есть в сфере больших данных

Две основные профессии — это аналитики и дата-инженеры. 

Аналитик прежде всего работает с информацией. Его интересуют табличные данные, он занимается моделями. В его обязанности входит агрегация, очистка, дополнение и визуализация данных. То есть, аналитик в биг дата — это связующее звено между информацией в сыром виде и бизнесом. 

У аналитика есть два основных направления работы. Первое — он может преобразовывать полученную информацию, делать выводы и представлять ее в понятном виде.

Второе — аналитики разрабатывают приложения, которые будет работать и выдавать результат автоматически. Например, делать прогноз по рынку ценных бумаг каждый день. 

Дата инженер — это более низкоуровневая специальность. Это человек, который должен обеспечить хранение, обработку и доставку информации аналитику. Но там, где идет поставка и очистка — их обязанности могут пересекаться

Bigdata-инженеру достается вся черная работа. Если отказали системы, или из кластера пропал один из серверов — подключается он. Это очень ответственная и стрессовая работа. Система может отключиться и в выходные, и в нерабочее время, и инженер должен оперативно предпринять меры.

Это две основные профессии, но есть и другие. Они появляются, когда к задачам, связанным с искусственным интеллектом, добавляются алгоритмы параллельных вычислений. Например, NLP-инженер. Это программист, который занимается обработкой естественного языка, особенно в случаях, когда надо не просто найти слова, а уловить смысл текста. Такие инженеры пишут программы для чат-ботов и диалоговых систем, голосовых помощников и автоматизированных колл-центров. 

Есть ситуации, когда надо проклассифицировать миллиарды картинок, сделать модерацию, отсеять лишнее и найти похожее. Эти профессии больше пересекаются с компьютерным зрением. 

Сколько времени занимает обучение

У нас обучение идет полтора года. Они разбиты на шесть четвертей. В одних идет упор на программирование, в других — на работу с базами данных, в третьих — на математику.

В отличии, например, от факультета ИИ, здесь поменьше математики. Нет такого сильного упора на математический анализ и линейную алгебру. Знания алгоритмов распределенных вычислений нужны больше, чем принципы матанализа. 

Но полтора года достаточно для реальной работы с обработкой больших данных только если у человека был опыт работы с обычными данными и вообще в ИТ. Остальным студентам после окончания факультета рекомендуется поработать с малыми и средними данными. Только после этого специалиста могут допустить к работе с большими. После обучения стоит поработать дата-саентистом — поприменять машинное обучение на разных объемах данных.

Когда человек устраивается в большую компанию — даже если у него был опыт — чаще всего его не допустят до больших объемов данных сразу, потому что цена ошибки там намного выше. Ошибки в алгоритмах могут обнаружиться не сразу, и это приведет к большим потерям.

Какая зарплата считается адекватной для специалистов по большим данным

Сейчас есть очень большой кадровый голод среди дата-инженеров. Работа сложная, на человека ложится много ответственности, много стресса. Поэтому специалист со средним опытом получает около двухсот тысяч. Джуниор — от ста до двухсот. 

У аналитика данных стартовая зарплата может быть чуть меньше. Но там нет работы сверх рабочего времени, и ему не будут звонить в нерабочее время из-за экстренных случаев.

Как готовиться к собеседованиям

Не нужно углубляться только в один предмет. На собеседованиях задают вопросы по статистике, по машинному обучению, программированию. Могут спросить про структуры больших данных, алгоритмы, применение, технологии, про кейсы из реальной жизни: упали сервера, случилась авария — как устранять? Могут быть вопросы по предметной сфере — то, что ближе к бизнесу

И если человек слишком углубился в одну математику, и на собеседовании не сделал простое задание по программированию, то шансы на трудоустройство снижаются. Лучше иметь средний уровень по каждому направлению, чем показать себя хорошо в одном, а в другом провалиться полностью.

Есть список вопросов, которые задают на 80 процентах собеседований. Если это машинное обучение — обязательно спросят про градиентный спуск. Если статистика — нужно будет рассказать про корреляцию и проверку гипотез. По программированию скорее всего дадут небольшую задачу средней сложности. А на задачах можно легко набить руку — просто побольше их решать. 

Где набираться опыта самостоятельно

Python можно подтянуть на Питонтьютор, работы с базой данных — на SQL-EX. Там даются задачи, по которым на практике учатся делать запросы. 

Высшая математика — Mathprofi. Там можно получить понятную информацию по математическому анализу, статистике и линейной алгебре. А если плохо со школьной программой, то есть сайт youclever.org

Распределенные же вычисления тренировать получится только на практике. Во-первых для этого нужна инфраструктура, во-вторых алгоритмы могут быстро устаревать. Сейчас постоянно появляется что-то новое. 

Какие тренды обсуждает сообщество

Постепенно набирает силу еще одно направление, которое может привести к бурному росту количества данных — Интернет вещей (IoT). Большие данные такого рода поступают с датчиков устройств, объединенных в сеть, причем количество датчиков в начале следующего десятилетия должно достигнуть десятков миллиардов.  

Устройства самые разные — от бытовых приборов до транспортных средств и промышленных станков, непрерывный поток информации от которых потребует дополнительной инфраструктуры и большого числа высококвалифицированных специалистов. Это означает, что в ближайшее время возникнет острый дефицит дата инженеров и аналитиков больших данных.

5 профессий, связанных с текстом — Учёба.ру

1.​ Журналист

На первый взгляд может показаться, что даже работа пишущего журналиста связана не с текстами, а больше — с поиском информации, общением с лидерами мнений. Нужно посещать профильные мероприятия, презентации и конференции, брать интервью.

С одной стороны, зачастую это и правда так. С другой, профессия журналиста достаточно гибкая, чтобы каждый мог выбрать подходящую себе специализацию. Новостные журналисты действительно большую часть времени ищут информацию, а тексты пишутся достаточно быстро. Однако если вы станете экспертом в какой-то теме (музыка, кино, IT, медицина и т. д.), вам с радостью будут заказывать сложные аналитические статьи, тематические колонки, обзоры, в которых вы вполне сможете раскрыть свой писательский талант. Можно также обратить внимание на репортажи: для создания эффекта присутствия необходимо отлично владеть словом.

В любом случае, для работы журналистом, помимо умения писать тексты, понадобятся навыки коммуникации, способность договариваться с людьми и быстро находить информацию, а также наблюдательность, точность и внимательность.

Где учат:

2.​ Переводчик

Несмотря на обилие современных средств, «живые» переводчики все еще высоко ценятся, особенно когда речь идет о редких языках. Для технических переводов в первую очередь будут важны точность и ясность текста, а в случае с публицистикой и, тем более, с художественными произведениями, потребуется чувство стиля, богатая лексика и писательские навыки. Помимо непосредственно текстов, вы также можете переводить фильмы, где тоже понадобится все вышеперечисленное.

Кроме владения русским языком необходимо отличное знание иностранного (лучше — не одного, а нескольких), усидчивость, умение соблюдать сроки. Вам нужно будет достаточно хорошо разбираться в теме в случае технических или публицистических переводов, знать творчество и стиль автора, если дело касается художественных текстов, или же уметь быстро находить необходимую информацию.

Где учат:

3.​ Сценарист

Сценарное дело — достаточно широкая профессия. Вы можете писать сценарии как для кино (игрового или документального), так и для мультфильмов, сериалов, телепередач, рекламы, клипов и даже игр. У каждого из этих направлений есть свои особенности, но все сценарии так или иначе подчиняются законам драматургии, которые необходимо хорошо знать.

В сценарии меньше, чем в художественном тексте, имеет значение богатство и красота языка, зато на первый план выходит действие, четкие мотивы персонажей, отточенность диалога.

Несмотря на то, что «костяк» работы — это непосредственное написание текста, нужно понимать, что «кино» в широком смысле слова — творчество совместное, и, помимо своего видения, сценаристу придется обращать внимание на мнение продюсера, режиссера, актеров. Нужно быть готовым к тому, что сюжет может преобразиться до неузнаваемости.

Таким образом, чтобы стать сценаристом, помимо владения словом и знания законов драматургии нужно уметь услышать коллег, не бояться постоянного переделывания и переписывания текста, а также учиться доносить свою мысль и отстаивать точку зрения, когда это принципиально.

Где учат:

4.​ Редактор

Под одним названием профессии «редактор» в действительности скрываются две не всегда пересекающиеся задачи. Часто здесь подразумевается литературный редактор: человек, который доводит до совершенства журналистские или писательские тексты, исправляет стилистические ошибки и неточности. Однако, как правило, это только часть (причем небольшая) работы. В книжном бизнесе литературный редактор может быть отдельным человеком, но и там, и, особенно, в СМИ в список его основных задач входит общение с авторами, составление плана, оценка текстов и их перспективности, распределение обязанностей, контроль сроков и качества выполнения работы, решение других организационных вопросов.

Чтобы стать хорошим редактором, необходимо быть начитанным, уметь быстро оценивать качество текста, находить и исправлять или указывать на его недостатки, иметь определенные лидерские качества и навыки коммуникации, а также навыки планирования своих и чужих действий на несколько шагов вперед.

Где учат:

5.​ Писатель

Писатель — одна из самых привлекательных и при этом самых непростых профессий для тех, кто любит текст. С одной стороны, вам практически не нужно ни с кем договариваться — долго согласовывать и переделывать тексты. Писатель — сам себе хозяин: целыми днями пишешь, а затем отправляешь материалы редактору. С другой, основная сложность писательства как профессии заключается в том, что лишь небольшой процент пишущих людей способен не просто добиться того, чтобы их опубликовали (хотя и это непросто), но еще и достигнуть такой популярности и таких тиражей, чтобы с процента от них можно было жить. Гонорары начинающих авторов художественной литературы ниже, чем месячная зарплата промоутера, а книги часто пишутся не один год. Несколько лучше обстоят дела у авторов нон-фикшн, но и там не стоит ждать мгновенного успеха, большого заработка и миллионных тиражей.

В отличие от работы редактора и журналиста, особенность работы писателя заключается как раз в достаточно сильной изоляции. Подавляющее большинство работы — это сидение за компьютером, написание и переделывание текстов. Фактически единственный человек, с которым общается писатель, — это редактор. Да и то, большая часть коммуникации, как правило, проходит по электронной почте или по телефону.

При этом нужно понимать, что просто научиться быть писателем нельзя: хорошее произведение помогает создать только опыт — как профессиональный, так и жизненный. Также много значит умение этот опыт переработать и выразить в понятном другим людям увлекательном тексте.

Где учат:

Не знаешь, кем быть?Поможем выбрать перспективную специальность, подберем вузы и колледжи, расскажем, как поступить.Пройти профориентацию

Разработчик в области квантовых технологий

Квантовая механика — раздел физики, занимающийся изучением поведения элементарных частиц в различных условиях. Процессы, происходящие на таком микроуровне, часто противоречат многим законам классической физики и механики. Доказано, что на микроуровне частицы ведут себя совсем не так, как ведут себя макрообъекты, состоящие из этих частиц, и подчиняются совсем другим физическим законам. Например, согласно принципу суперпозиции, квантовая частица может одновременно быть в нескольких местах и состояниях. Этот принцип описывается с помощью мысленного эксперимента с котом в коробке, предложенного австрийским физиком-теоретиком Эрвином Шрёдингером.

За время развития квантовой механики ученые научились управлять квантовыми свойствами больших ансамблей частиц. Сегодня многие технологии, которые не кажутся нам такими уж новыми, работают на принципах квантовой механики. Например, работа лазера или транзистора основана на принципах квантовой механики. Работа самой обычной флешки опирается на эффект туннелирования, то есть способность частицы «проходить сквозь стену». Конечно, речь не идет о кирпичной стене. Частицы могут взаимодействовать друг с другом, например, в атоме электрон притягивается к ядру, так как электрон заряжен отрицательно, а ядро положительно. Оторвать электрон от ядра не просто, поскольку это притяжение создает как называемый потенциальный барьер. Вот этот барьер физики и считают стенкой. В классической физике, если у частицы энергия меньше «высоты барьера», то преодолеть барьер нельзя. Скажем, если пускать мяч в горку, он может перекатиться через вершину, только если его скорости хватит чтобы достигнуть вершины. В данном примере мяч преодолевает барьер, созданный гравитацией. В квантовом же мире мяч может оказаться на другой стороне на середине подъема, то есть протуннелировать. В квантовом мире – через не слишком толстый барьер с некоторой вероятностью частица может проскочить. Именно на этом принципе работает флеш-память, которую мы используем везде, от телефонов до видеокамер. Именно использование квантовых эффектов позволило сделать флеш-память такой компактной и быстрой.

Однако сегодня перед физиками стоит большая задача: научиться управлять квантовыми свойствами индивидуальных частиц. То есть в основе такой технологии лежит управление состоянием одной частицы: электрона, фотона, протона и т.д. Как отмечают эксперты, основные перспективные области для применения квантовых технологий – это вычисления и вычислительная техника, сенсорика, то есть восприятие машинами окружающей реальности, и телекоммуникации и связь. Уже сегодня, по результатам первых достижений в этом направлении, появились суперчувствительные квантовые датчики, мощные квантовые компьютеры и квантовая криптография, выводящая шифрование данных на новый уровень.

Квантовые датчики делают измерения и оценку состояний объектов более точной. Например, такой датчик может фиксировать изменение температуры в отдельно взятой органелле клетки при проведении каких-либо биологических или медицинских исследований. Также квантовые датчики, применяемые в медицине, могут диагностировать определённые болезни на ранних сроках, когда никакое другое оборудование не может выявить болезнь.

Квантовый компьютер позволяет существенно сократить время сложных вычислений, на которые бы у обычной машины ушли бы годы. Сейчас квантовые компьютеры используются для решения узкоспециализированных задач при работе с огромными наборами данных, когда необходимо контролировать несколько вариаций этих данных, однако в будущем, отмечают эксперты, квантовые компьютеры могут использоваться и для решения обычных пользовательских задач.

Появление квантовой криптографии отчасти связано с созданием квантовых компьютеров. Дело в том, что сейчас вся защита информации, размещенной в интернете, основана на сложности вычислений. По сути, она основана на нашей вере в то, что разложить составное многозначное число на множители из простых чисел достаточно сложно и очень долго. Это трудоемкая задача даже для машины, а при увеличении длины разлагаемого числа на простые сложность задачи растет кратно. Квантовый компьютер значительно сокращает это время: задачу, которая могла бы решаться веками, он может решить за ночь. Квантовая криптография обеспечивает защиту информации на математически строгом уровне, основывая сам принцип защиты информации на сложных математических вычислениях, в противовес простому разложению сложного числа на простые. При использовании квантов в криптографии ключ, который служит для дешифровки передаваемой зашифрованной информации, передается с помощью одного фотона, одной частицы, которая при перемещении от отправителя зашифрованного сообщения к получателю не может быть незаметно перехвачена и скопирована. В самом квантовом состоянии этого фотона кодируется ключ. Если фотон дошел до адресата без изменений, это значит, что ключ точно секретный. Прочитать такой ключ можно всего один раз, дальше квантовое состояние частицы меняется.

Не отстают квантовые технологии и в более простых и обыденных вещах, таких, как телевизор или лампочки освещения. Сегодня в эти области активно пробивают себе дорогу квантовые точки и квантовые ямы, которые за счет эффектов квантового ограничения позволяют получить яркие цвета с малыми энергетическими затратами.

Квантовые технологии сегодня – одно из перспективных направлений развития науки в России. Однако, то, что сейчас сделано учеными – только первые шаги в изучении и освоении этой технологии, в будущем ученым предстоит сделать еще очень многое. Уже через несколько лет эксперты ожидают настоящий технологический прорыв в этой области и появление новых устройств, которые полностью изменят нашу жизнь, как раньше это сделали компьютеры, интернет, мобильные телефоны и многие другие устройства, без которых современный человек не представляет жизни.

Разработчик в области квантовых технологий – это ученый, который, используя знания и принципы квантовой механики, а также физические явления, происходящие на уровне малых частиц, работает над созданием квантовых устройств. Так как квантовые технологии охватывают множество областей, то специалист может работать в разных направлениях, например, разрабатывать процессор для квантового компьютера, или устройства для шифрования данных.

Сегодня эта профессия только формируется. Это специалист, стоящий на стыке нескольких профессий, при этом понимающий современную физику и разные аспекты современных технологий. Он должен быть и нанотехнологом и электроинженером и оптиком одновременно, и еще немного математиком и химиком. И, кроме того, обладать пониманием квантовой механики.

Сегодня квантовые технологии требуют универсальных людей, способных как провести расчеты, так и «протравить» свою разработку на чипе и разработать работающую электронную схему, и уметь смешивать химические реактивы и пр.

Интересные факты

Единица информации, обрабатываемой обычным компьютером, называется бит. Значение бита может быть равно 0 или 1. В квантовом компьютере единицей информации служат кубиты, которые также могут иметь два положения, но есть у них и третье — одновременно 1 и 0.14 декабря 1900 года – один из самых важных дней в развитии науки физики. Именно этот день считается днем рождения квантовой теории, легшей в основу формирования квантовой механики – одного из разделов теоретической физики. 14 декабря Макс Планк на заседании Немецкого физического общества зачитал свою статью «К теории распределения энергии излучения в нормальном спектре», в которой предложил универсальную постоянную h, впоследствии названную в его честь – постоянной Планка.

Видео о профессии