Co je Big Data Analytics?

Big Data je v podstatě soubor dat, která jsou tak velká a složitá, že normální systém zpracování dat je nedokáže ovládat. Nyní se Big Data Analytics zabývá hlavně obrovským množstvím vyšetřování dat, jejich analýzou a získáním a pochopením kritického vzoru a dalších různých aspektů. Podle současné technologie, s nepřetržitou a probíhající analýzou velkých dat, jsme nyní schopni iniciovat a analyzovat různé postřehy těchto velkých transakcí s datovými transakcemi. Nejdůležitější třícestné implementace pro Big Data Analytics jsou:

  • Analyzujte a optimalizujte přístup k datovým transakcím a rozhodování
  • Na základě současného procesu hraje nákladově efektivní přístup důležitou roli při hraní s těmito velkými soubory dat
  • Nové produkty a služby lze vyrábět podle současného tržního standardu

Výhody analýzy velkých dat:

  1. Velká data se v zásadě zabývá obrovským množstvím dat, a proto analýza stejných vede k různým inovativním přístupům a řešením. Analýza velkých dat poskytuje řadu optimalizovaných řešení z obchodního hlediska.
  2. Poskytuje rozsáhlou a analytickou podporu zdravotnickým a klíčovým průmyslovým odvětvím
  3. Z hlediska současné vědy o datu a výzkumu postupuje také velmi důležitou roli
  4. Analytika velkých dat je také nápomocná k finančním přístupům, obchodním trhům a bezpečnostním opravám podle současných průmyslových standardů

Kategorie úloh velkých datových analytiků

Na základě současných tržních standardů najdete níže několik důležitých kategorií pracovních míst, které lze popsat pomocí analýzy velkých dat.

  1. Data Science Analyst: Data Science Analysts, Data Scientists jsou důležité pracovní kategorie založené na přístupu a analýze velkých datových analytiků. Používali se k oddělení týmu pro vědu o údajích a byli by zodpovědní za analýzu velkých dat a za získávání důležitých informací z nich. Měli by být dobře obeznámeni s R,
  2. , Hive atd. Programovací jazyky.
  3. Big Data-Hadoop Developer: Toto je další důležitá kategorie úloh, která je založena na poli analýzy velkých dat. Vývojáři používají k vytváření aplikací založených na platformě Hadoop, které mohou zákazníci využít.
  4. Hadoop Tester: Je to z pohledu testování a zajištění kvality a testeři by měli mít znalosti na platformě Hadoop a artefakty velkých dat.
  5. Hadoop Architect: Je to spíš jako pokročilá role pro vývojáře Hadoop. Zabývají se komplexní analýzou dat a jádrovými architekturami aplikací založených na platformách Hadoop.
  6. Solution Architect: Architekt velkých datových řešení je také jednou z důležitých úloh v průmyslových analytických oborech. V zásadě se zabývají problémem reálného světa a podle analýzy vytvářejí optimalizované řešení k vyřešení problému. To vše je založeno na rámci velkých dat. Na základě daného scénáře se rozhodují o různých artefaktech řešení, jako je to, které programovací jazyky je třeba implementovat, a dalších parametrech souvisejících s rámcem. Měli by být dobře obeznámeni s programovacími jazyky, odpovídajícími databázemi, rámcem velkých dat a dalšími potřebnými nástroji pro analýzu velkých datových záznamů a zpracování optimalizovaného řešení.

Sada dovedností vyžadovaná pro úlohy velkých datových analytiků

Podle současného tržního scénáře existují obrovské možnosti, pokud jde o úlohy velkých analytických dat. Abychom však mohli být vybráni, pro práci s velkými datovými analytiky je nutná správná sada dovedností a studie. Níže naleznete několik důležitých sad dovedností, které je třeba hrát z různých úloh z pohledu analýzy velkých dat.

  • Big Data - vývojář / analytik Hadoop: Chcete-li být vývojářem nebo analytikem Hadoop, je zapotřebí následujících několik důležitých sad dovedností.
    1. Správné pochopení souborů protokolu Hadoop a odpovídajících artefaktů
    2. Vyžaduje se také správa souborů protokolu a porozumění recenzi
    3. Správné porozumění a schopnost rozhodování při řízení pracovních toků
    4. Dobře poezie s funkcemi plánovače úloh Hadoop
    5. Znalosti o koordinaci klastrů a řízení pracovního postupu
    6. Správné pochopení klastru Hadoop a souvisejících artefaktů
    7. Správné porozumění a psaní v Pythonu, HiveQL, R jazycích
    8. Správné porozumění a zkušenosti s pracovním tokem a správou plánů
    9. Porozumění a pracovní znalost nástrojů pro načítání dat a analytiku dat
  • Big Data - Hadoop Architect: Je to spíš jako pokročilá role pro vývojáře Hadoop. Chcete-li být architektem Hadoopu, je zapotřebí následujících několik důležitých sad dovedností.
    1. Správné pochopení architektury Hadoop framework a přizpůsobení aplikací
    2. Správná analýza a pochopení dokumentace požadavků
    3. Porozumění znalostem programování klastrů
    4. Minutové pochopení architektury Hadoop
    5. Správné porozumění a psaní v Pythonu, HiveQL, R jazycích
    6. Správné porozumění a zkušenosti s pracovním tokem a správou plánů
    7. Porozumění a pracovní znalost nástrojů pro načítání dat a analytiku dat
    8. Porozumění a pracovní znalost Hive, Pig, Java MapReduce, HBase
  • Big Data - Hadoop Tester: Tato role je spíše z pohledu testování. Chcete-li být testerem Hadoop, je zapotřebí následujících několik důležitých sad dovedností.
    1. Správné pochopení strategií testování a dokumentace artefaktů Hadoop
    2. Dobře poezie s jazykem Java k provedení testovatelných artefaktů MapReduce
    3. Základní pochopení rámce Hadoop, aby z něj byly odstraněny chyby.
    4. Správné porozumění a psaní v Pythonu, HiveQL, R jazycích
    5. Testování a praktické znalosti Hive, Pig
    6. Přístup založený na řešení a pracovní zkušenosti v rámcích MRUnit, JUnit

Mzda za práci s velkými daty Analytics

Podle současného tržního scénáře existují obrovské pracovní příležitosti pro velké analytické úlohy. Níže naleznete průměrné (přibližné) platy získané z různých průzkumů. Níže uvedená čísla ukazují přibližné platy profesionálů v oboru velkých datových analytiků v Indii.

Společnost Platový rozsah (INR)
Kognizant Technology Solutions378K - 870K
Fraktální analýza600 000 - 1 000 kB
Konzultační služby Tata476 - 750 000
Wipro634K - 1548K
Deloitte763K - 1259K
CGI571K - 620K
Amdocs715 K - 856 K

Závěr - Big Data Analytics Jobs

Podle současných tržních standardů a výše uvedené analýzy je zcela zřejmé, že existuje velká poptávka po profesionálních analytikech velkých dat. Abychom však byli v této pozici, je nutné správné porozumění a znalost velkých dat a artefaktů Hadoop. Lze tedy dojít k závěru, že velké analytické úlohy v oblasti dat jsou jednou z prosperujících kariér v současném softwarovém průmyslu.

Doporučené články

Toto byl průvodce úlohami velkých datových analytiků. Zde jsme diskutovali o odpovědnosti za velké datové analýzy, dovednostech vyžadovaných pro úlohy velkých datových analytiků, mzdové vzorce atd. Další informace naleznete také v následujícím článku -

  1. Kariéra ve velkých datech
  2. Dotazy na rozhovor s analytikou dat
  3. Výzvy a řešení analýzy velkých dat

Kategorie:

Velká data