Чистая работа
Как утилизаторы спасают мир от цифрового мусора и где можно освоить эту профессию
Копии видеозаписей, дубли фотоснимков и ненужные письма в почте — каждый из нас ежедневно производит множество файлов, которые постепенно превращаются в цифровой мусор. Как от него избавляться и кому можно поручить эту работу?
Кто такой утилизатор цифрового мусора
Утилизатор цифрового мусора в сфере big data — это специалист, который занимается сортировкой, систематизацией и уничтожением лишних данных как на физических носителях, так и в облачных хранилищах.
Ежегодно основной объем ненужной информации растет за счет развития сферы больших данных. В 2023 году в мире генерировалось 120 зеттабайт (Зб) данных, или 328,77 млн терабайт в день, а к 2025 году этот объем составит более 180 Зб. Big data могут перегружать системы, поэтому растет потребность в профессионалах, которые могут чистить носители от лишней информации, копий и «битых» данных, чтобы избежать переполнения серверов.
Сфера задач
Специалист этой профессии будет анализировать данные в Сети при помощи инструментов big data и разрабатывать специальные алгоритмы, которые автоматически удаляют лишнюю информацию. Отдельные специалисты также будут работать над новыми способами сжатия файлов для снижения их «веса».
Утилизатор может работать не только с системами компаний, но и с данными, которые производит любой пользователь интернета, когда посещает сайты, отправляет письма или совершает другие действия в онлайне. Такой специалист способен выявлять дублирующую информацию, спам-рассылки, старые переписки и неработающие или вредоносные файлы, которые находятся в Сети и переносятся с одного сервера на другой.
Основные навыки
Поскольку работа утилизатора цифрового мусора, по сути, связана с профессиями дата-инженера и отчасти — дата-аналитика, то такому сотруднику потребуются знания:
- структур данных и математических алгоритмов — это позволит понимать, как именно хранятся данные, чтобы правильно извлекать их и обрабатывать;
- языков программирования: на Python пишутся алгоритмы для обработки данных, а на Java и Scala — инструменты для обработки данных;
- SQL (структурированного языка запросов) и баз данных: такие запросы позволяют извлекать информацию из баз данных;
- инструментов для работы с большими данными;
- облачных технологий — во многих компаниях работа с данными ведется именно в облаках;
- основ машинного обучения: навыки работы с ИИ помогут в моделировании данных и статистическом анализе, а внедрение новых инструментов позволит автоматизировать многие процессы.