Ce este Big Data Analytics?
Analiza Big Data este un sub-câmp al informaticii și al ingineriei software care se ocupă cu stocarea, manipularea și analiza datelor mari. Datele mari sunt definite ca date care au volum mare, viteză mare, varietate mare și veridicitate ridicată. De obicei, astfel de date au dimensiunea de 1 TB sau mai mare, sunt generate cu o viteză foarte mare (imaginați-vă sisteme tranzacționale ale Walmart sau Amazon), constau într-o varietate bogată de tipuri de date, cum ar fi texte, imagini, videoclipuri, fișiere jurnal, web resturi etc. Datele mari sunt un domeniu relativ nou și au intrat în lumina reflectoarelor extraordinare în ultimii ani. O mulțime de noi dezvoltări se întâmplă în întreaga lume și, prin urmare, cererea pentru un astfel de profesionist este căutată peste tot. Odată cu venirea la salariul Big Data Analytics, tendințele de salarizare și compensare ale profesioniștilor din datele mari sunt mai bune decât alte profiluri de inginerie software aproape pe toate piețele din regiuni și țări și se îmbunătățesc constant, deci probabil acesta este cel mai bun moment pentru a investi în învățare și trecerea la o carieră de date mari.
Eligibilitate pentru Big Data Analytics
Există multe modalități de a intra în domeniul analizei de date mari. Aproape toate pozițiile necesită cel puțin o diplomă în inginerie informatică sau un domeniu aferent. Cunoașterea a cel puțin unui limbaj de programare este benefică - Jaava este deosebit de utilă. Înțelegerea programării orientate pe obiecte, a sistemului de gestionare a bazelor de date și a abilităților de raționament analitic și logic este de asemenea utilă.
- Se poate începe direct ca mai proaspăt și poate începe să lucreze în domeniul analizei de date mari. În acest caz, de obicei, un stagiar începe ca dezvoltator Java sau dezvoltator Hadoop și se ocupă cu injecția, stocarea și procesarea datelor. Cunoașterea scării este un mare ajutor.
- Inginerul software experimentat poate trece la domeniul de analiză a datelor mari, urmând un curs de pregătire pe termen scurt, ateliere și certificări online. Majoritatea celorlalți profesioniști din domeniu trec la câmpul de date mari din cauza salariului pentru analiza datelor. De asemenea, se asigură că se obține înțelegerea conceptuală și de domeniu necesară, iar experiența de lucru disponibilă deja se mărește în migrarea cu succes în datele mari.
- Cei care provin dintr-un domeniu diferit sau un domeniu de inginerie diferit și doresc să migreze în date mari, fără cunoștințe anterioare de programare, trebuie să urmeze a treia rută. Acești profesioniști au nevoie de o înțelegere cuprinzătoare a domeniului și de o cantitate bună de codificare hands-on. Acestea ar trebui să urmeze cursuri de date mari pe termen lung, să se familiarizeze cu Java sau cu orice alt limbaj de programare și apoi să solicite interviuri.
Perspectivele de carieră ale analizelor de date mari
Există mai multe roluri și responsabilități pe care le ocupă un profesionist de date mari. Posturile de muncă sunt disponibile de la dezvoltatorii de juniori la vicepreședinții seniori și directorul ingineriei. Unele dintre denumirile și profilurile căutate ale profesioniștilor de date mari urmează: -
- Ingineri mari de date
- Dezvoltatori Hadoop
- Analiști de date mari
- Administrator Hadoop
- Arhitect Hadoop
- Dezvoltatori de aplicații Hadoop
- Oamenii de știință de date
- Arhitect de informații de afaceri
1) Rolul și responsabilitățile dezvoltatorului Hadoop:
- Definirea fluxurilor de locuri de muncă în sistemul Hadoop
- Gestionarea și revizuirea fișierelor jurnal Hadoop
- Utilizarea zookeeper pentru serviciile de coordonare cluster
- Prin intermediul programatorului, gestionarea posturilor Hadoop
- Scrierea și gestionarea programelor MapReduce care rulează pe clusterul Hadoop
2) Rolurile și responsabilitățile administratorului Hadoop:
- Întreținerea și asistența HDFS
- Planificarea și screening-ul clusterelor Hadoop
- Conectivitate și securitate probleme de urmărire și întreținere
- Configurarea și acordarea de privilegii noilor utilizatori Hadoop
3) Datele și responsabilitățile inginerului / arhitectului de date:
- Inginerii de date sunt responsabili de proiectarea, construirea și gestionarea și depanarea aplicațiilor și infrastructurii de date mari. inginerii de date îi ajută pe oamenii de știință de date să efectueze analiza datelor și alte lucrări similare.
- Seturile de abilități necesare pentru inginerii de date și dezvoltatorii Hadoop sunt la fel de programare Pig, Hadoop, framework MapReduce, scripturi Hive, gestionare a bazelor de date MySQL, Cassandra, MongoDB, gestionare de date de tip NoSQL, SQL, streaming de date ca scânteie și programare. Cunoașterea instrumentelor ETL, a API-urilor de date și modelarea datelor.
- Inginerii de infrastructură de date dezvoltă, întrețin, construiesc și testează sisteme de gestionare a datelor extrem de scalabile, care gestionează surse uriașe de date în timp real.
4) Compensarea pe tot globul
Salariul mediu din SUA pentru analiza datelor mari pentru inginerii mari de date este de aproximativ 117.000 USD. Salariul pentru analiza datelor mari variază între 89.000 și 242.000 USD. Rata este și mai mare pentru oamenii de știință de date cu o experiență de cinci ani sau mai mult. Câteva exemple sunt aici.
- Aplicația de partajare a călătoriei Lyft plătește cel mai înalt salariu de analiză de date mari pentru inginerii de date mari și oamenii de știință de date, în medie, aproximativ 167.000 USD.
- Facebook și Amazon plătesc la o rată de 159.000 USD și 151.000 USD, respectiv pe an.
- Apple plătește aproximativ 150.000 de dolari pe an, în timp ce Airbnb plătește aproximativ 117.000 de dolari.
- Twitter și LinkedIn plătesc aproximativ 135.000 de dolari și respectiv 139.000 de dolari pe an, oamenilor de știință ai datelor.
- Cercetătorii de date Microsoft și IBM au aproximativ 119.000 USD, respectiv 111.000 USD pe an.
Sursa ((https://blockgram.com/2018-big-data-and-data-science-salary-guide/)
Sursa de mai sus oferă structuri salariale de date mari analitice ale profesioniștilor de date mari bazate pe rol și este prezentată în tabelul de mai jos: -
| Tipul postului | Salariu (anual) |
| Ingineri mari de date | $ 147.000 de |
| Experți în învățarea mașinilor | $ de 112, 000 |
| Analisti de afaceri | $ 89000 de |
| Managerii de informații | $ 97000 de |
| Experți în informații de afaceri | $ 102.000 |
Grafice și grafice ale salariului Big Data Analytics
(sursa: - Tabelul oferit mai sus)
Concluzie - Big Data Analytics Salary
Big Data Analytics pare a fi purtătorul de torțe al IT. Big Data Analytics a devenit foarte crucial pentru că ajută la îmbunătățirea proceselor de afaceri, la creșterea procesului decizional și la oferirea celei mai mari avantaje în fața concurenților care încă nu pot realiza potențialul acesteia. Acei profesioniști care sunt foarte bine calificați în oportunitățile Big Data Analytics sunt departe și mai larg. Acești profesioniști cu experiență în analizele de date mari au o cerere mare. Toate organizațiile caută modalități de a exploata și de a beneficia de puterea Big Data. Numărul de înregistrări de locuri de muncă în acest domeniu pe Într-adevăr sau Monster sau altă platformă de locuri de muncă a crescut substanțial în ultimii doi ani.
Acest val sau valul uriaș se datorează atât de multor organizații care implementează Analytics și caută astfel ingineri mari de date și oameni de știință de date. Multe studii au descoperit că interesul general al punerii în aplicare a Big Data Analytics în industrii crește în special în rândul întreprinderilor americane. Majoritatea organizațiilor o pun în aplicare sau planifică activ să-și adauge capacitatea în următorii doi-trei ani. Un profesionist cu abilități în domeniul analitic și al datelor bi poate exploata oportunitățile uriașe ale Big Data și poate deveni un atu indispensabil pentru o organizație care stimulează atât businessul, cât și cariera.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru salariul pentru analiza datelor mari. Aici am discutat despre conceptele de bază și informațiile privind salariul de analiză de date mari. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe:
- Big Data este o bază de date?
- Instrumente pentru analiza datelor mari
- 5 Cea mai bună diferență între Big Data Vs Învățarea mașinii
- Top 5 tendințe de date mari pe care companiile vor trebui să le stăpânească
- Ghid pentru comenzile de interogare MySQL