Как парсинг дополняет навыки специалистов по анализу данных

О навыках специалистов по анализу данных с каждой секундой становится все больше и больше информации, но большинство этих данных доступны только через веб-браузер. Представьте себе потенциальные возможности применения всех этих данных, если бы они были структурированы и представлены в готовом к анализу виде. Именно это и есть парсинг сайтов - инструмент для преобразования неструктурированных данных в машиночитаемые структурированные данные, готовые к анализу.

Существует множество различных подходов к получению данных из Интернета, таких как написание пользовательского парсера с нуля, инструменты парсеров и компании, работающие по модели "данные как услуга". В то время как существуют специализированные службы, удовлетворяющие потребности предприятий в веб-данных, парсинг старниц сайтов как навык также набирает популярность. Специалисты по анализу данных могут изучить парсинг, чтобы повысить ценность своих навыков.  

Должны ли специалисты по анализу данных изучать парсинг

Однако существует четкое различие между услугами по парсингу корпоративного уровня и обучением сбору простой HTML-страницы в Интернете. Мы поговорим об этом позже, а сейчас давайте посмотрим, стоит ли специалистам по анализу данных изучать веб-парсинг как навык.

Эволюция Data Scientist

Data Scientist - одна из самых востребованных профессий в технологической отрасли. Ожидается, что этот спрос будет расти по мере того, как все больше компаний будут осознавать ценность больших данных как инструмента бизнес-аналитики. Большие данные помогают компаниям получить представление о предпочтениях клиентов, предсказать будущие отраслевые тенденции и позволяют отслеживать деятельность конкурентов в режиме реального времени. Роль специалиста по анализу данных, ответственного за превращение данных в идеи, перестала быть малоизвестной и за последние несколько лет приобрела широкую популярность.

Термин "data scientist" был введен Джеффом Хаммербахером и Ди Джей Патилом в 2008 году в Кремниевой долине. С момента его появления наборы навыков и обязанности, связанные с этой ролью, постоянно развиваются в связи с новыми задачами, которые постоянно возникали. В настоящее время данные растут как по объему, так и по разнообразию, способствуя появлению дополнительных проблем с их анализом.

Такой сценарий требует от специалиста по анализу данных большего, например, способности применять нетрадиционные методы для извлечения, добычи и анализа массивов данных.

Хотя когда этот термин только появился в объявлениях о вакансиях, специализированных курсов для специалистов по анализу данных не было, сейчас существуют специальные учебные программы и курсы для специалистов по анализу данных.

Набор навыков специалиста по анализу данных

Как и задачи в области больших данных, навыки специалистов по анализу данных также развиваются. Вот основные навыки, которыми должен обладать каждый, кто выбирает науку о данных в качестве карьерного пути.

• Программирование
• Статистика
• Машинное обучение
• Многомерное исчисление и линейная алгебра
• Обработка данных
• Визуализация данных и коммуникация

Интернет - самый большой и постоянно растущий источник больших данных, поэтому нет никаких сомнений в том, что парсинг сайтов станет отличным дополнением к вашему набору навыков как специалиста по анализу данных. Владение этим уникальным навыком также поможет вам выделиться при поиске работы.

Специалист по анализу данных обязательно изучает парсинг

Когда дело доходит до базового парсинга сайтов, вам не нужно изучать программирование и изобретать колесо, благодаря удобным инструментам DIY. Существуют инструменты для парсинга сайтов, которые доступны в виде хостинговых решений, десктопных клиентов и расширений для браузеров.

Как специалист по исследованию данных, вы будете много работать с данными, и ноу-хау парсинга окажется бесценным во многих случаях. Допустим, вам нужно экспортировать таблицу Википедии в CSV-файл для быстрого поиска. В этом случае вам может помочь изучение того, как спарсить веб-страницу с помощью Google docsmight.

Если вы любите все делать с нуля, изучение программирования может помочь вам выполнять парсинг без помощи готовых инструментов. Вы можете ознакомиться с нашей недавней статьей о лучших языках программирования для парсинга, чтобы начать работу.

Собственный парсер, который вы создадите самостоятельно, может быть полезен при сборе небольших объемов данных с относительно простых веб-сайтов. Однако она не будет достаточной для регулярного сбора данных в больших объемах. Поскольку для этого потребуется надежная инфраструктура, постоянное обслуживание и мониторинг, всегда лучше отдать проект веб-парсинга на аутсорсинг специализированному поставщику услуг.

В заключение

Специалисты по анализу данных могут изучить парсинг в качестве приятного дополнения к своему набору навыков, если они хотят быть динамичными и брать на себя больше межфункциональных ролей, чтобы помочь развитию бизнеса с помощью решений, основанных на данных.

Техническое ноу-хау парсинга не призвано заменить аналитические навыки, которыми должен обладать специалист по анализу данных, а скорее дополнить их. Кандидаты, которые могут использовать широкий спектр навыков, связанных с большими данными, будут полезны для команды и получат больше возможностей. Парсинг сайтов - это один из тех относительно простых навыков, которые позволят вам на много лет опередить конкурентов.