Как стать специалистом по моделированию данных в 2024 году?

Моделирование данных — это процветающая область и захватывающий вариант для тех, кто хочет построить карьеру в науке о данных. Специалисты по моделированию данных — это системные аналитики, отвечающие за определение потребностей организации и разработку моделей данных для удовлетворения этих потребностей. Специалисты по моделированию данных часто работают с архитекторами данных и администраторами баз данных, чтобы гарантировать, что бизнес-данные хорошо управляются и оптимизируются для достижения критически важных целей. Спрос на специалистов по моделированию данных растет семимильными шагами.

Что такое моделирование данных и зачем оно вам нужно?

Моделирование данных оценивает и измеряет, как организация управляет потоком данных в системе управления базами данных и из нее. Поскольку оно отвечает за создание пространства, необходимого для ваших данных, моделирование данных является одной из важнейших частей проекта Big Data. Моделирование данных структурирует пространство для ваших данных и следит за факторами, связанными со средой, в которой находятся ваши данные. Короче говоря, моделирование данных — это управление данными в организации.

Моделирование данных также определяет, как следует обрабатывать данные, как нейроны данных соединяются друг с другом, а также определяет, как генерируются данные и какую историю они расскажут в будущем.

Учитывая влияние, которое оно оказывает на организацию, решения относительно моделирования данных должны приниматься на ранних этапах процесса сбора данных. Организация должна решить, какую историю расскажет каждый набор данных, и чтобы данные рассказали идеальную историю, их нужно смоделировать до совершенства.

Многочисленные программные приложения используют процессы моделирования данных, чтобы обеспечить максимально безупречный клиентский опыт. С изменением культуры мира крайне важно, чтобы данные, которыми вы владеете, были изменены таким образом, чтобы наилучшим образом соответствовать потребностям конечного клиента. Обеспечение идеального клиентского опыта — это то, над чем работают многие организации, и этот опыт может быть достигнут только с помощью использования идеальных стратегий моделирования данных.

Процесс моделирования данных

Моделирование данных служит средством дополнения бизнес-моделирования и работы над созданием достаточной базы данных. Процесс проектирования базы данных включает создание трех основных схем: концептуальной, логической и физической. Язык определения данных используется для преобразования этих схем в активную базу данных. Модель данных, которая полностью атрибутирована и охватывает все основные аспекты, включает подробные описания для каждой сущности, содержащейся в ней.

Хотя модели данных могут быть созданы с использованием многочисленных методов, есть две методологии, которые производят наилучшую модель. Они известны как процессы моделирования данных снизу вверх и сверху вниз.

• Модель «снизу вверх»: Модели «снизу вверх», также известные как модели интеграции, создаются посредством реинжиниринга. Этот метод обычно начинается с существующих структурных форм для данных и базовых отчетов. Эта модель может оказаться невыполнимой для обмена данными, учитывая, что они создаются без конкретной ссылки на все другие отделы/части организации.
• Модель данных сверху вниз: модели данных сверху вниз создаются с помощью абстрактной методологии, собирая информацию от людей, которые имеют достаточный опыт в предметной области. Система для этой модели данных может не быть реализована во всех сущностях, но модель служит блестящим шаблоном или точкой отсчета.

Кто такой разработчик моделей данных?

Разработчик моделей данных — системный аналитик и инженер, который проектирует компьютерные базы данных и модели данных, используемые для превращения сложных организационных данных в пригодные для использования компьютерные системы. Они используют реляционные, размерные и NoSQL базы данных для управления потоком информации между отделами в организации. Разработчики моделей данных используют свое понимание потоков данных для предложения инновационных решений в области данных, чтобы помочь организации достичь своих конечных целей во всех областях деятельности, включая жизненный цикл продукта и клиентский опыт.

Роль и обязанности разработчиков моделей данных

Специалисты по моделированию данных проектируют и управляют системами данных для поддержки организационных целей и системных требований. Быть специалистом по моделированию данных означает работать с другими ИТ-специалистами, такими как специалисты по данным и администраторы баз данных, для проектирования критически важных моделей данных, которые помогают процессам принятия решений и взаимодействия с клиентами в организации. Вы будете отвечать за понимание того, как организация использует свои основные данные, и за поддержание целостности данных путем устранения избыточности.

Большинство специалистов по моделированию данных начинают свою карьеру в качестве аналитиков данных и впоследствии продвигаются по карьерной лестнице по мере приобретения опыта и сертификации, необходимых в области моделирования данных.

В качестве специалиста по моделированию данных вы будете выполнять следующие обязанности:

• Анализ и перевод бизнес-потребностей для создания моделей данных решений
• Оценка текущих систем данных
• Работа с архитекторами данных и администраторами баз данных для разработки концептуальных моделей данных и потоков данных
• Разработка идеальных методов кодирования данных для обеспечения согласованности в системе.
• Оценка изменений в существующих системах на предмет перекрестной совместимости.
• Реализация стратегий работы с данными и создание физических моделей данных
• Обновление и улучшение локальных и метаданных моделей
• Оценка внедренных систем данных для выявления отклонений, несоответствий и эффективности
• Устранение неполадок и оптимизация систем данных

Что нужно, чтобы стать специалистом по моделированию данных?

Навыки, необходимые для моделирования данных, существенно отличаются от навыков, необходимых для программирования и системного администрирования. В то время как программисты и администраторы должны иметь достаточные знания в технической области, специалисты по моделированию данных должны быть более склонны к логической стороне вещей. Навыки, необходимые для моделирования данных, включают следующее:

• Концептуальный дизайн
• Абстрактное мышление
• Общение с пользователем
• Внутренняя коммуникация

Исходя из этих требований, человек, не обладающий необходимыми знаниями в области программного обеспечения и систем, но обладающий доказанной способностью мыслить концептуально и абстрактно, будет считаться идеальным специалистом по моделированию данных.

Коммуникационные навыки необходимы всем разработчикам моделей данных. Организации ищут сильных коммуникационных навыков у разработчиков моделей данных, поскольку разработчикам моделей необходимо переводить и уравновешивать все требования пользователей. Более того, им также необходимо документировать конечные результаты в перспективе, которая будет понятна всем пользователям.

Образование

Многие рекрутеры, ищущие специалистов по моделированию данных, хотят кандидатов со степенью бакалавра, желательно в области информатики, прикладной математики или компьютерных наук. Эти степени считаются идеальными для специалиста по моделированию данных, и кандидат считается подходящим в большинстве случаев. Однако некоторые работодатели могут также захотеть поискать специалистов по моделированию данных с несколькими курсами по управлению информационными системами или управлению бизнесом. Специалисты по моделированию данных также должны иметь навыки администрирования баз данных и знать, как просматривать базу данных и думать о правдоподобных результатах для различных сложностей данных.

Прежде чем начать карьеру в области моделирования данных, вы должны продемонстрировать следующие девять навыков:

1. Цифровая логика: Цифровая логика также известна как булева логика, и она является основой для всех современных компьютерных систем и языков программирования. Это система, которая упрощает сложные проблемы до значений «да/нет», «истина/ложь» или «1/0», которые помещаются в уравнения для создания операций ввода и вывода. Как фундаментальная концепция, лежащая в основе кодирования, важно обладать этим навыком, чтобы очищать и организовывать неструктурированный набор данных.
2. Архитектура и организация компьютера: этот навык основывается на первом перечисленном навыке цифровой логики. Логика, архитектура и организация взаимосвязаны, и для оптимизации производительности необходимо твердое понимание всех этих вещей. Архитектура компьютера — это логический набор правил, которые позволяют программисту взаимодействовать между оборудованием и программным обеспечением, а также то, как оно функционирует и реализуется внутри. Организация компьютера — это выражение его архитектуры и того, как структурирована сама система. Глубокое понимание архитектуры и организации компьютера позволит вам максимально повысить эффективность при работе с данными.
3. Представление данных: Представление данных подразумевает разбиение сложной информации на более простые биты, например, кодирование в числа. Это позволяет упростить сбор, обработку и анализ данных, что может сэкономить драгоценное время и деньги.
4. Архитектура памяти: После того, как вы поймете, как лучше всего представлять и кодировать данные, важно иметь возможность сохранять их для будущего извлечения. Архитектура памяти касается того, как двоичные цифры хранятся в ячейках компьютера, а также хранения более сложных данных в программах электронных таблиц и баз данных. Самая важная часть архитектуры памяти — это возможность найти метод, который наилучшим образом сочетает скорость, долговечность, надежность и экономичность, не ставя под угрозу целостность данных.
5. Знакомство с многочисленными инструментами моделирования, которые в настоящее время используются в организациях: список инструментов, которые существуют для помощи в моделировании данных, обширен, однако некоторые из лучших инструментов включают PowerDesigner, Enterprise Architect и Erwin. Организации используют эти инструменты для структурирования и определения данных для получения оптимальных результатов. Уже будучи знакомым с этими инструментами, вы можете сэкономить драгоценное время на обучение на рабочем месте и сможете более эффективно анализировать свои наборы данных.
6. Адаптация к новым методам моделирования: Моделирование данных будет продолжать развиваться. Различия в инфраструктуре, источниках данных и моделях, вероятно, станут более сложными в ближайшие годы. Способность быстро изучать и адаптировать методы моделирования из тематических исследований или других проверенных подходов является важнейшим навыком для разработчика моделей данных, чтобы оставаться в курсе событий.
7. Язык SQL и его реализация: SQL означает «язык структурированных запросов» и имеет первостепенное значение для становления разработчиком моделей данных, поскольку это стандартный язык программирования для манипулирования, управления и доступа к данным, хранящимся в реляционных базах данных. Его простота разработки и переносимость помогли сделать его практически универсальным языком для запросов к базам данных. Короче говоря, без основ SQL невозможно стать разработчиком моделей данных.
8. Достаточный опыт использования систем баз данных: Системы управления реляционными базами данных (СУБД), обладающие возможностями обработки больших данных, такими как возможность быстрого сохранения и извлечения данных. Опыт работы с ними абсолютно необходим для управления сложной средой данных.
9. Образцовые навыки общения, которые помогут вам ориентироваться в организациях со сложной иерархией: моделирование данных — это не только владение техническими навыками. Вам также необходимо уметь передавать свои знания о сложных технических данных таким образом, чтобы их могли понять и те, кто занимает нетехнические должности в сфере данных. Специалисты по моделированию данных должны уметь общаться со всеми уровнями бизнеса, чтобы наилучшим образом помогать внедрять хорошо обоснованные изменения и способствовать росту. Это может быть довольно сложно, но важно уметь общаться и информировать всех, понимая при этом нюансы деловой политики.

Как продвинуться в качестве специалиста по моделированию данных?

Как только начинающий моделер начинает период обучения, его назначают опытному наставнику. Опытным наставником предпочтительно должен быть человек, имеющий за плечами многолетний опыт моделирования данных и принявший участие во многих обучающих программах как в качестве ученика, так и в качестве тренера. Наставник должен хорошо разбираться в методах, используемых для моделирования данных в отрасли, и должен знать все системы, используемые в конкретной организации. Опыт наставника и используемая им методология обучения обычно определяют, насколько хорошо моделер данных может применять свои навыки в организации.

Для специалистов по моделированию данных существует множество возможностей для продвижения по службе. Карьера специалиста по моделированию данных может расти со временем, и вскоре он может возглавить собственный отдел или даже стать менеджером ИТ-фирмы, которая работает в сфере маркетинга данных или моделирования данных.

Перспективы карьеры

Вступая в карьеру в качестве разработчика моделей, вам придется работать с аналитиками данных и архитекторами, чтобы определить ключевые измерения и факты для поддержки системных требований вашего клиента или компании. Вам потребуется управлять и поддерживать целостность и качество данных. Важно иметь знания предметной области, чтобы иметь возможность интерпретировать результаты.

Большинство специалистов по моделированию данных начинают свой путь в качестве аналитиков, а затем продвигаются по иерархической лестнице, проявляя себя и приобретая опыт на нижних уровнях. Существует много возможностей для обучения, и специалисты по моделированию данных могут быть уверены в высокой компенсации. Фактически, по данным Glassdoor, средняя зарплата на рынке специалистов по моделированию данных прогнозируется на уровне 78 601 доллара. Специалисты по моделированию данных также получают хорошую зарплату, поэтому нет недостатка в адекватных денежных и карьерных возможностях.

Работа разработчиком моделей данных

Существует множество различных типов вакансий по моделированию данных. Некоторые специалисты по моделированию данных работают в ИТ-отделе компании, разрабатывая базы данных и системы данных. Другие работают в сфере исследований и разработок, создавая модели для проверки теорий или помогая разрабатывать новые продукты. Третьи работают в маркетинге, используя данные для создания лучших профилей клиентов или понимания поведения потребителей.

Зарплата специалиста по моделированию данных (в зависимости от местоположения и опыта)

С ростом спроса на профессионалов с навыками моделирования данных, нет недостатка в возможностях карьерного роста в этой области. Таким образом, специалисты по моделированию данных по всему миру получают солидную зарплату, льготы и преимущества.

В этом разделе мы собрали последние данные о зарплатах специалистов по моделированию данных в Индии, США и Великобритании.

Зарплата специалиста по моделированию данных в США

В соответствии с ЗарплатаСредняя зарплата специалиста по моделированию данных в США по состоянию на 26 сентября 2022 года составляет 102 340 долларов США в год. Диапазон зарплат специалиста по моделированию данных (от 89 340 до 117 090 долларов США) может варьироваться в зависимости от образования, сертификатов, дополнительных навыков и опыта работы.

• Fresher — зарплата специалиста по моделированию данных начального уровня в США начинается от 104 526 долларов в год.
• Опытные специалисты — большинство опытных специалистов по моделированию данных в США могут зарабатывать до 156 000 долларов в год.

Зарплата специалиста по моделированию данных в Индии

По данным Glassdoor, средняя зарплата моделировщика данных в Индии составляет ₹12,51,051 в год. Зарплата варьируется от ₹8.3 лакхов до ₹28.3 лакхов в зависимости от образования, сертификации, дополнительных навыков и многолетнего опыта.

• Новичок. Новички с опытом работы менее четырех лет могут зарабатывать около 8,3 лакха рупий в год, работая специалистом по моделированию данных в Индии.
• Опытные специалисты по моделированию данных могут зарабатывать больше: кандидаты с 14-летним опытом моделирования данных зарабатывают до 28,3 лакха рупий в год.

Зарплата специалиста по моделированию данных в Великобритании

По данным Glassdoor, средняя зарплата Data Modeler в Великобритании составляет £47 665 в год. Средняя дневная зарплата Data Modeler в Великобритании составляет £527.

• Fresher – Начальная зарплата на должности Data Modeler в Великобритании начинается от 28 575 фунтов стерлингов в год.
• Опытный специалист – зарплата самого опытного специалиста по моделированию данных в Великобритании может достигать 75 000 фунтов стерлингов в год.

Часто задаваемые вопросы

1. Сколько зарабатывает специалист по моделированию данных в год?

Специалист по моделированию данных в Индии зарабатывает в среднем 20,3 лакха рупий в год, при этом заработная плата варьируется от 12,0 лакха рупий в год до 31,8 лакха рупий в год в зависимости от образования, сертификации, дополнительных навыков и опыта.

10% лучших специалистов по моделированию данных зарабатывают более 28,6 лакхов рупий в год.

Специалист по моделированию данных в США может зарабатывать от 89 340 до 117 090 долларов США, тогда как средняя базовая зарплата составляет приблизительно 102 340 долларов США в год.

Средняя зарплата специалиста по моделированию данных в Великобритании составляет 47 665 фунтов стерлингов в год.

2. Является ли моделирование данных перспективной карьерой?

Моделирование данных — это новая область в отрасли науки о данных с многочисленными вакансиями. Специалисты по моделированию данных работают с архитекторами данных и администраторами баз данных, чтобы гарантировать, что бизнес-данные хорошо управляются и оптимизируются для достижения бизнес-целей. Успешные специалисты по моделированию данных могут получать высокую зарплату в зависимости от их знаний и опыта.

Для работы в качестве Data Modeler обычно требуется степень бакалавра в области компьютерных наук, информационных технологий или смежной области. Предпочтительно иметь от 2 до 4 лет практического опыта в области физического и реляционного моделирования данных. Кроме того, вам необходимо знание управления метаданными и связанных с ними инструментов, математических основ и статистического анализа.

3. Чем занимается разработчик моделей данных?

Data Modelers — системные аналитики, которые проектируют компьютерные базы данных и модели данных, используемые для превращения сложных организационных данных в пригодные для использования компьютерные системы. Они используют реляционные, размерные и NoSQL базы данных для управления потоком информации между отделами в организации. Data Modelers используют свое понимание потоков данных, чтобы предлагать инновационные решения для данных, помогающие организации достигать своих конечных целей во всех областях деятельности, включая жизненный цикл продукта и клиентский опыт.

Специалист по моделированию данных работает с учеными по данным и администраторами баз данных для разработки критически важных моделей данных, которые помогают процессам принятия решений и обслуживания клиентов в организации. Они помогают понять, как организация использует свои основные данные, и помогают поддерживать целостность данных, устраняя избыточность.

4. Какую степень нужно иметь, чтобы стать разработчиком моделей данных?

Чтобы стать Data Modeler, вам нужна степень бакалавра в области компьютерных наук, информационных технологий, прикладной математики или смежной дисциплины. Эти степени считаются идеальными для data modeler, и большинство рекрутеров считают кандидата подходящим.

У вас должен быть практический опыт работы в аналогичной роли. Кроме того, вам необходимо обладать навыками решения проблем, общения и межличностной многозадачности. Знание управления метаданными, связанных инструментов, математических основ и статистического анализа является предпочтительным. Кандидаты, хорошо разбирающиеся в Oracle, SQL Server и Microsoft Office, а также в других инструментах, имеют дополнительное преимущество.

Основные навыки, необходимые для того, чтобы стать специалистом по моделированию данных:

• Моделирование данных
• SQL
• Хранилище данных
• Эрвин
• Архитектура данных

5. Занимаются ли инженеры по обработке данных моделированием данных?

Моделирование данных обычно выполняется аналитиками данных, которые работают с архитекторами данных и администраторами баз данных для определения потребностей организации и разработки моделей данных для удовлетворения этих потребностей.

Инженеры по данным обычно знают больше о самих данных – где они находятся, как они структурированы и отформатированы, и как извлекать данные. Они знают меньше о том, как бизнес использует данные. Это делает роль инженера по данным идеальной для переноса данных в облако и преобразования необработанных данных в модели данных.

С другой стороны, аналитики данных знают меньше о необработанных данных, но имеют полное представление о том, как бизнес будет использовать данные и как включить их в аналитику. Таким образом, они являются идеальными кандидатами для моделирования и преобразования данных.

Выберите правильный курс

Курсы Simplilearn по аналитике данных обеспечивают всестороннее понимание ключевых концепций, инструментов и методов анализа данных. Благодаря признанной в отрасли сертификации, практическим проектам и обучению под руководством экспертов наши курсы помогают учащимся получить навыки, необходимые для успеха в мире, управляемом данными. Повысьте свою карьеру с Simplilearn сегодня!

Важность сертификации

Если вы хотите построить карьеру в качестве специалиста по моделированию данных и получать зарплаты, указанные в этом руководстве, ваш первый шаг — получить необходимые навыки и сертификаты. Миллионы специалистов по данным по всему миру начинают свое образование в области науки о данных с помощью онлайн-курсов Программы послевузовского образования Simplilearn по аналитике данных. Этот курс поможет вам освоить востребованные навыки, которые работодатели и клиенты ищут при найме специалистов по моделированию данных. Учитесь в своем собственном темпе и проходите практическое обучение у ведущих экспертов отрасли. По завершении курса вы получите всемирно признанный сертификат от Университета Пердью и Simplilearn, который добавит огромную ценность вашему резюме.

Вы готовы начать карьеру в качестве специалиста по моделированию данных и хотите получить высокооплачиваемую работу у лучших работодателей в этой области? Зарегистрируйтесь в Simplilearn сегодня и получите эксклюзивный доступ к нашим курсам и мастер-классам под руководством экспертов от IBM и других лидеров отрасли.