Co je Big Data Analytics?
Analýza velkých dat je podoblastem počítačové vědy a softwarového inženýrství, které se zabývá ukládáním, zpracováním a analýzou velkých dat. Velká data jsou definována jako taková data, která mají velký objem, vysokou rychlost, vysokou rozmanitost a vysokou pravdivost. Obvykle jsou taková data o velikosti 1 TB nebo vyšší, jsou generována velmi vysokou rychlostí (představte si transakční systémy Walmart nebo Amazon), skládají se z bohaté řady datových typů, jako jsou texty, obrázky, videa, soubory protokolu, web útržky atd. Velká data jsou relativně novým polem a v posledních několika letech se dostala do ohromného centra pozornosti. Na celém světě se odehrává spousta nového vývoje, a proto je poptávka po takovém odborníkovi hledána všude. Co se týče platu Big Data Analytics Plat, trendy v odměňování a odměňování profesionálů v oblasti velkých dat jsou lepší než ostatní profily softwarového inženýrství téměř na všech trzích napříč regiony a zeměmi a neustále se zlepšují, pravděpodobně proto je nejlepší čas investovat do učení a přechod na velkou datovou kariéru.
Způsobilost pro analýzu velkých dat
Existuje mnoho způsobů, jak se dostat do oblasti velké analýzy dat. Téměř všechny pozice vyžadují alespoň vysokoškolské vzdělání v informatice nebo příbuzném oboru. Znalost alespoň jednoho programovacího jazyka je prospěšná - Java je zvláště užitečná. Užitečné je také porozumění objektově orientovanému programování, systému správy databází a dovednostem analytického a logického uvažování.
- Člověk může začít přímo jako čerstvější a začít pracovat v oblasti analýzy velkých dat. V tomto případě se obvykle začíná jako vývojář Java nebo Hadoop vývojář a zpracovává vstřikování, ukládání a zpracování dat. Znalost rozsahu je skvělou pomocí.
- Zkušený softwarový inženýr se může přepnout do oblasti analýzy velkých dat pomocí krátkodobého školení, workshopů a online certifikací. Většina ostatních profesionálů v terénu přechází na velké datové pole kvůli platu za velké analytické údaje. Rovněž zajišťuje nezbytné koncepční a doménové porozumění a již dostupná pracovní zkušenost zvyšuje úspěšnou migraci do velkých dat.
- Ti, kteří pocházejí z jiné oblasti nebo jiného strojírenského oboru a chtějí přejít na velká data bez předchozí znalosti programování, by měli jít třetí cestou. Tito odborníci potřebují komplexní porozumění oboru a dostatečné množství praktického kódování. Měli by absolvovat dlouhodobé velké datové kurzy, seznámit se s Javou nebo jiným programovacím jazykem a poté požádat o pohovory.
Kariérní vyhlídky analýzy velkých dat
Existuje několik rolí a povinností, s nimiž se profesionál s velkými daty stará. Pracovní pozice jsou k dispozici od juniorských vývojářů po vyšší viceprezidenty a ředitele techniky. Některé z vyhledávaných označení a profilů profesionálů v oblasti velkých dat jsou následující: -
- Velcí datoví inženýři
- Vývojáři Hadoop
- Velké datové analytiky
- Hadoop správce
- Hadoop Architect
- Vývojáři aplikací Hadoop
- Data Scientists
- Architekt obchodní inteligence
1) Role a povinnosti vývojáře Hadoop:
- Definování toků úloh v systému Hadoop
- Správa a kontrola souborů protokolu Hadoop
- Používání zookeeperu pro služby koordinace klastrů
- Prostřednictvím plánovače, správy úloh Hadoop
- Zápis a správa programů MapReduce, které běží v clusteru Hadoop
2) Role a povinnosti správce Hadoop:
- Údržba a podpora HDFS
- Plánování a screening klastrů Hadoop
- Sledování a údržba problémů s připojením a zabezpečením
- Nastavení a udělování oprávnění novým uživatelům Hadoop
3) Úlohy a povinnosti datového inženýra / datového architekta:
- Data Engineers jsou zodpovědní za navrhování, vytváření, správu a odstraňování problémů s velkými datovými aplikacemi a infrastrukturou. datoví inženýři pomáhají vědcům s údaji provádět analýzu dat a další podobné úkoly.
- Požadované dovednosti pro vývojáře dat a vývojáře Hadoop jsou stejné jako programování prasat, Hadoop, framework MapReduce, skriptování úlů, manipulace s databázemi MySQL, Cassandra, MongoDB, zpracování dat typu NoSQL, SQL, datové proudy jako jiskra a programování. Rovněž je třeba znát nástroje ETL, datová API a modelování dat.
- Inženýři datové infrastruktury vyvíjejí, udržují, konstruují a testují vysoce škálovatelné systémy správy dat, které zpracovávají obrovské zdroje dat v reálném čase.
4) Kompenzace po celém světě
Průměrný plat v USA pro velké datové analytiky v USA je asi 117 000 USD. Mzda za velké analytické údaje se pohybuje v rozmezí 89 000 až 242 000 USD. Tato míra je ještě vyšší u vědců s údaji, kteří mají pět a více let zkušeností. Zde jsou některé příklady.
- Aplikace pro sdílení jízd Lyft platí nejvyšší plat za velkou datovou analytiku pro velké datové inženýry a datové vědce v průměru kolem 167 000 USD.
- Facebook a Amazon platí ve výši 159 000 $ a 151 000 $ ročně.
- Apple platí asi 150 000 $ ročně, zatímco Airbnb vyplácí asi 117 000 USD.
- Twitter a LinkedIn vyplácejí svým vědcům v oblasti dat zhruba 135 000 $ a 139 000 $ ročně.
- Vědci společností Microsoft a IBM získávají přibližně 119 000 $ a 111 000 $ ročně.
Zdroj (https://blockgram.com/2018-big-data-and-data-science-salary-guide/)
Výše uvedený zdroj poskytuje velkou datovou analytickou strukturu platů profesionálů s velkými daty podle role a je uveden v následující tabulce: -
| Typ práce | Plat (roční) |
| Velcí datoví inženýři | 147 000 dolarů |
| Experti na strojové učení | 112 000 $ |
| Obchodní analytici | 89 000 dolarů |
| Informační manažeři | 97 000 dolarů |
| Odborníci na obchodní zpravodajství | 102 000 $ |
Grafy a grafy velkých datových analytických platů
(zdroj: - výše uvedená tabulka)
Závěr - Big Data Analytics Plat
Big Data Analytics se zdá být nosičem pochodní IT. Analýza velkých dat se stala velmi důležitou, protože pomáhá zlepšovat obchodní procesy, rozšiřovat rozhodovací procesy a poskytovat největší výhodu oproti konkurentům, kteří si dosud neuvědomili svůj potenciál. Ti profesionálové, kteří jsou velmi dobře zkušení v možnostech analýzy velkých dat, jsou daleko a širokí. Takoví profesionálové, kteří mají zkušenosti s analýzou velkých dat, jsou velmi žádaní. Všechny organizace hledají způsoby, jak využít a získat prospěch z moci Big Data. Počet pracovních pozic v této oblasti ve skutečnosti nebo Monster nebo na jiné platformě pracovních míst se za poslední rok nebo dva podstatně zvýšil.
Tato obrovská vlna nebo nárůst je způsobena tolika organizacemi, které implementují Analytics, a proto hledají velké datové inženýry a datové vědce. Mnoho studií ukázalo, že obecný zájem o implementaci analýzy velkých dat napříč průmyslovými odvětvími roste zejména mezi americkými podniky. Většina organizací ji buď provádí, nebo aktivně plánuje přidat své schopnosti v následujících dvou až třech letech. Odborník se schopnostmi analytických a bi datových dat může využít obrovské příležitosti velkých dat a stát se nepostradatelným přínosem pro organizaci, která podporuje jak podnikání, tak jejich kariéru.
Doporučené články
Toto byl průvodce velkým platem za analýzu dat. Zde jsme hovořili o základních pojmech a informacích o platech za velké údaje. Další informace naleznete také v následujících článcích:
- Je velká data databáze?
- Nástroje pro analýzu velkých dat
- 5 nejlepších rozdílů mezi strojem Big Data Vs Machine Learning
- Top 5 trendů velkých dat, které budou společnosti muset zvládnout
- Průvodce příkazy MySQL Query