Locuri de muncă pentru analizele de date mari - Aptitudini - Categorii de locuri de muncă - Salariu

• Ce este Big Data Analytics?

Ce este Big Data Analytics?

Big Data este practic un set de date atât de mari și complexe încât sistemul normal de prelucrare a datelor nu este capabil să controleze aceleași. Acum, Big Data Analytics se ocupă în principal de cantitatea uriașă de examinare a datelor, analizează același lucru pentru a obține și înțelege modelul critic și alte aspecte diferite. Conform tehnologiei actuale, cu o analiză Big Data continuă și continuă, acum suntem capabili să inițiem și să analizăm diferitele perspective ale acestui proces de tranzacție de date mari. Cele mai importante implementări cu trei căi pentru Big Data Analytics sunt:

• Analizați și abordarea optimizată în ceea ce privește tranzacțiile și luarea deciziilor
• Pe baza procesului actual, o abordare rentabilă joacă un rol important în timp ce joacă cu aceste seturi mari de date
• Produse și servicii noi pot fi produse conform standardului actual de piață

Avantajele Big Data Analytics:

1. Datele mari se ocupă practic de cantitatea uriașă de date și astfel analiza pentru aceleași duce la abordări și soluții inovatoare diferite. Analiza de date mari oferă o mulțime de soluții optimizate din perspectiva afacerii.
2. Oferă sprijin extensiv și analitic industriei medicale și domeniilor medicale de bază
3. Din perspectiva actuală a științei datelor și a evoluției cercetării, acesta joacă, de asemenea, un rol foarte important
4. Analiza de date mari este de asemenea utilă pentru abordările financiare, piețele de tranzacționare și corecțiile de securitate, conform standardelor actuale ale industriei

Categorii de locuri de muncă pentru analizele de date mari

Pe baza standardelor actuale ale pieței, găsiți mai jos câteva categorii de locuri de muncă importante care pot fi descrise folosind analiza datelor mari.

1. Analistul științelor datelor: analiștii științei datelor, oamenii de știință ai datelor sunt categoriile de locuri de muncă importante, bazate pe abordarea și studiile de analiză a datelor. Ei au făcut parte din echipa de știință a datelor și ar fi responsabili pentru analiza de date mari și preluarea de informații importante din aceeași. Ar trebui să fie bine versați cu R,
2. , Limbaje de programare etc.
3. Big Data-Hadoop Developer: Aceasta este o altă categorie importantă de locuri de muncă, care se bazează pe domeniul de analiză a datelor mari. Dezvoltatorii folosesc pentru a face aplicații bazate pe platforma Hadoop care pot fi utilizate de clienți.
4. Tester Hadoop: este din perspectiva testării și asigurării calității, iar testatorii ar trebui să aibă cunoștințe despre platforma Hadoop și despre artefactele de date mari.
5. Hadoop Architect: Este mai mult ca un rol avansat pentru dezvoltatorii Hadoop. Ei se ocupă de analiza complexă a datelor și arhitecturile de bază ale aplicațiilor bazate pe platformele Hadoop.
6. Soluție arhitect: Arhitectul de soluții de date mari este, de asemenea, unul dintre rolurile importante ale activității în industriile de analiză a datelor. Practic, se ocupă de problema lumii reale și, conform analizei, creează o soluție optimizată pentru a rezolva problema. Toate acestea se bazează pe cadrul de date mari. Pe baza scenariului în cauză, ei decid diferitele artefacte ale soluției, cum ar fi limbajele de programare care trebuie puse în aplicare și ceilalți parametri legate de cadru. Acestea ar trebui să fie bine versate cu limbajele de programare, bazele de date corespunzătoare, cadrul de date mari și alte instrumente necesare pentru a analiza înregistrările de date mari și a procesa soluția optimizată.

Set de îndemânare necesar pentru joburi de date de date mari

În conformitate cu scenariul actual al pieței, există deschideri uriașe în ceea ce privește joburile de analiză de date mari. Dar pentru a fi ales, sunt necesare un set de competențe și studii adecvate pentru joburile de analiză a datelor mari. Găsiți mai jos câteva seturi de abilități importante care sunt necesare pentru a juca pentru diferite roluri de muncă din perspectiva analizelor de date mari.

• Big Data - Dezvoltator / analist Hadoop: Pentru a fi dezvoltator sau analist Hadoop, sunt necesare următoarele câteva seturi de abilități importante.
  1. O înțelegere corectă a fișierelor de jurnal Hadoop și a artefactelor corespunzătoare
  2. Gestionarea fișierelor de jurnal și înțelegerea revizuirii sunt, de asemenea, necesare
  3. Abilități de înțelegere și decizie adecvate în timp ce gestionează fluxurile de locuri de muncă
  4. Ei bine, vers cu funcțiile de programare de locuri de muncă Hadoop
  5. Cunoașterea coordonării clusterului și a managementului fluxului de lucru
  6. O înțelegere corectă a cadrului clusterului Hadoop și a artefactelor aferente
  7. Cunoașterea și scrierea corectă a cunoștințelor în limbile Python, HiveQL, R
  8. Înțelegere și experiență adecvată în gestionarea fluxurilor de lucru și a programului
  9. Înțelegerea și funcționarea cunoștințelor privind instrumentele de încărcare a datelor și analiza datelor
• Big Data - Hadoop Architect: Este mai mult ca un rol avansat pentru dezvoltatorii Hadoop. Pentru a fi arhitect Hadoop, sunt necesare următoarele câteva seturi de abilități importante.
  1. O înțelegere corectă a arhitecturii cadrului Hadoop și personalizarea aplicațiilor
  2. Analiza și înțelegerea corectă a documentației cerințelor
  3. Înțelegerea cunoștințelor de programare a clusterului
  4. Înțelegere minuțioasă a arhitecturii Hadoop
  5. Cunoașterea și scrierea corectă a cunoștințelor în limbile Python, HiveQL, R
  6. Înțelegere și experiență adecvată în gestionarea fluxurilor de lucru și a programului
  7. Înțelegerea și funcționarea cunoștințelor privind instrumentele de încărcare a datelor și analiza datelor
  8. Înțelegerea și funcționarea cunoștințelor despre Hive, Pig, Java MapReduce, HBase
• Big Data - Tester Hadoop: Acest rol este mai mult din perspectiva testării. Pentru a fi un Tester Hadoop, sunt necesare următoarele câteva seturi de abilități importante.
  1. O înțelegere corectă a strategiilor de testare și documentarea artefactelor Hadoop
  2. Ei bine verset cu limbaj Java pentru a executa artefacte testabile MapReduce
  3. Înțelegere de bază a cadrului Hadoop pentru a scoate erorile din acesta.
  4. Cunoașterea și scrierea corectă a cunoștințelor în limbile Python, HiveQL, R
  5. Testare și cunoștințe practice despre stup, porc
  6. Abordare bazată pe soluții și experiență de lucru în cadrele MRUnit, JUnit

Salariul pentru Big Data Analytics Jobs

În conformitate cu scenariul actual al pieței, există deschideri uriașe pentru joburi de analiză de date mari. Vă rugăm să găsiți sub media salariilor (aproximative) obținute din sondajul diferit. Cifrele de mai jos arată salariile aproximative ale profesioniștilor din domeniul analizelor de date din India.

Companie	Interval de salariu (INR)
Soluții tehnologice cognitive	378K - 870K
Fractal Analytics	600K - 1000K
Servicii de consultanta Tata	476K - 750K
Wipro	634K - 1548K
Deloitte	763K - 1259K
CGI	571K - 620K
Amdocs	715K - 856K

Concluzie - Big Data Analytics Jobs

În conformitate cu standardele actuale de piață și analiza de mai sus, este destul de clar că există o cerere imensă pentru profesioniștii din domeniul analizei de date mari. Dar pentru a fi în această poziție, este necesară o înțelegere și o cunoaștere adecvată a datelor mari și a artefactelor Hadoop. Astfel, se poate concluziona că locurile de muncă ale analizelor de date mari sunt una dintre carierele în plină expansiune din industria software actuală.

Articole recomandate

Acesta a fost un ghid pentru joburile Big Data Analytics, Aici am discutat responsabilitatea Big Data Analytics, abilitățile necesare pentru Big Data Analytics Jobs, modelul de salarizare, etc. De asemenea, puteți privi articolul următor pentru a afla mai multe -

1. Cariere în Big Data
2. Întrebări de interviu pentru date Analytics
3. Provocări și soluții ale Big Data Analytics