Što je Big Data Analytics?

Big Data je u osnovi skup podataka koji su toliko veliki i složeni da normalan sustav za obradu podataka ne može upravljati istim. Sada se Big Data Analytics uglavnom bavi ogromnom količinom ispitivanja podataka, analizira iste kako bi pronašao i razumio kritički obrazac i druge različite aspekte. Prema sadašnjoj tehnologiji, kontinuiranom i neprekidnom analizom velikih podataka sada smo u mogućnosti pokrenuti i analizirati različite uvide u ove velike transakcije podataka. Najvažnije trosmjerne implementacije za Big Data Analytics su:

  • Analizirajte i optimizirajte pristup transakciji podataka i odlučivanju
  • Na temelju trenutnog postupka, isplativ pristup ima važnu ulogu tijekom igranja s tim velikim skupima podataka
  • Novi proizvodi i usluge mogu se proizvoditi prema trenutnom tržišnom standardu

Prednosti Big Data Analytics:

  1. Veliki podaci u osnovi bave se ogromnom količinom podataka i stoga analiza istih dovodi do različitih inovativnih pristupa i rješenja. Analitika velikih podataka pruža mnoštvo optimiziranih rješenja iz poslovne perspektive.
  2. Pruža opsežnu i analitičku podršku zdravstvu i osnovnim industrijama medicine
  3. Sa sadašnje perspektive znanosti o podacima i napretka istraživanja, ona također igra vrlo važnu ulogu
  4. Analitika velikih podataka također je korisna u pogledu financijskih pristupa, tržišta trgovanja i sigurnosnih zakrpa prema trenutnim industrijskim standardima

Velike kategorije poslova Google Analytics

Na temelju trenutnih tržišnih standarda pronađite ispod nekoliko važnih kategorija radnih mjesta koja se mogu opisati korištenjem analitike velikih podataka.

  1. Data Science Analyst: Analitičari znanosti podataka, Znanstvenici podataka predstavljaju važne kategorije posla temeljene na pristupu i istraživanju velikih podataka. Nekada su dijelili tim za znanost podataka i bili su odgovorni za veliku analizu podataka i prikupljanje važnih informacija iz istih. Oni bi trebali dobro poznavati R,
  2. , Košnice itd. Programski jezici.
  3. Big Data-Hadoop Developer: Ovo je još jedna važna kategorija posla koja se temelji na polju velike analize podataka. Programeri za izradu aplikacija temelje se na Hadoop platformi koju korisnici mogu koristiti.
  4. Hadoop Tester: To je iz perspektive testiranja i osiguranja kvalitete i ispitivači bi trebali imati znanje o Hadoop platformi i velikim artefaktima podataka.
  5. Hadoop arhitekt: To je više poput napredne uloge za Hadoop programere. Oni se bave složenom analizom podataka i temeljnim arhitekturama aplikacija zasnovanih na Hadoop platformama.
  6. Rješenje arhitekt: Arhitekt velikih podataka također je jedna od važnih radnih uloga u industriji analitike podataka. U osnovi se bave problemima stvarnog svijeta i prema analizi kreiraju optimizirano rješenje za rješenje problema. Sve se to temelji na okviru velikih podataka. Na temelju dotičnog scenarija, oni odlučuju o različitim artefaktima rješenja poput kojih programskih jezika treba implementirati i ostalih parametara povezanih s okvirom. Moraju se dobro upoznati s programskim jezicima, odgovarajućim bazama podataka, velikim podacima i drugim potrebnim alatima za analizu velikih podataka i obradu optimiziranog rješenja.

Skup vještina potreban za velike poslove analitike podataka

Prema trenutnom tržišnom scenariju, postoje velike mogućnosti u pogledu poslova velike analitike podataka. Ali da biste bili izabrani, za velike poslove analize podataka potreban je odgovarajući set vještina i studije. U nastavku pronađite nekoliko važnih skupova vještina koji su potrebni za igranje različitih radnih uloga iz perspektive velikih podataka.

  • Veliki podaci - Hadoop Developer / Analyst: Da biste postali Hadoop programer ili analitičar, potrebno je sljedećih nekoliko važnih skupova vještina.
    1. Ispravno razumijevanje Hadoop log datoteka i odgovarajućih artefakata
    2. Također je potrebno upravljanje datotekama dnevnika i pregled razumijevanja
    3. Ispravno razumijevanje i sposobnost donošenja odluka tijekom upravljanja tokovima poslova
    4. Dobro se slažemo sa funkcijama Hadoop planera poslova
    5. Koordinacija klastera i znanje o upravljanju tijekom rada
    6. Ispravno razumijevanje okvira Hadoop clustera i njegovih artefakata
    7. Ispravno razumijevanje i pisanje znanja na jezicima Python, HiveQL, R
    8. Ispravno razumijevanje i iskustvo u upravljanju tijekom rada i rasporedom
    9. Razumijevanje i radno znanje o alatu za učitavanje podataka i analizu podataka
  • Veliki podaci - Hadoop arhitekt: To je više poput napredne uloge za Hadoop programere. Da biste postali Hadoop arhitekt, potrebno je sljedećih nekoliko važnih setova vještina.
    1. Ispravno razumijevanje okvira Hadoop arhitekture i prilagođavanja aplikacija
    2. Pravilna analiza i razumijevanje dokumentacije zahtjeva
    3. Razumijevanje znanja o programiranju klastera
    4. Minuta razumijevanja Hadoop arhitekture
    5. Ispravno razumijevanje i pisanje znanja na jezicima Python, HiveQL, R
    6. Ispravno razumijevanje i iskustvo u upravljanju tijekom rada i rasporedom
    7. Razumijevanje i radno znanje o alatu za učitavanje podataka i analizu podataka
    8. Razumijevanje i radno znanje košnice, svinje, Java MapReduce, HBase
  • Veliki podaci - Hadoop Tester: Ova uloga je više s aspekta testiranja. Da biste bili Hadoop Tester, potrebno je sljedećih nekoliko važnih setova vještina.
    1. Pravilno razumijevanje strategija testiranja i dokumentacije artefakata Hadoop
    2. Pa dobro s jezikom Java za izvršavanje MapReduce testnih artefakata
    3. Osnovno razumijevanje okvira Hadoop kako bi se bugovi iz njega izvukli.
    4. Ispravno razumijevanje i pisanje znanja na jezicima Python, HiveQL, R
    5. Ispitivanje i praktično znanje o košnici, svinji
    6. Pristup usmjeren na rješenja i radno iskustvo u okvirima MRUnit, JUnit

Plaća za Big Data Analytics poslove

Prema trenutnom scenariju tržišta, postoje ogromni otvori za velike poslove analitike podataka. Nađite ispod prosječne (približne) plaće dobivene različitim istraživanjima. Dolje prikazane brojke prikazuju približne plaće stručnjaka za veliku analizu podataka u Indiji.

Društvo Raspon plaća (INR)
Poznavajuća tehnološka rješenja378K - 870K
Fractal Analytics600K - 1000K
Savjetodavne usluge Tata476K - 750K
Wipro634K - 1548K
Deloitte763K - 1259K
CGI571K - 620K
Amdocs715K - 856K

Zaključak - poslovi s velikom analitikom podataka

Prema postojećim tržišnim standardima i gornjim analizama, sasvim je jasno da postoji velika potražnja za stručnjacima za veliku analizu podataka. Ali da biste bili na tom položaju, potrebno je pravilno razumijevanje i poznavanje velikih podataka i Hadoop artefakata. Stoga se može zaključiti da su poslovi u analizi velikih podataka jedan od gromak karijera u trenutnoj softverskoj industriji.

Preporučeni članci

Ovo je vodič za velike poslove u usluzi Analiza podataka. Ovdje smo razgovarali o odgovornosti za Big Data Analytics, vještinama potrebnim za poslove Big Data Analytics, obrascu plaća itd. Također možete pogledati sljedeći članak kako biste saznali više -

  1. Karijere u velikim podacima
  2. Pitanja o intervjuu za analizu podataka
  3. Izazovi i rješenja analitike velikih podataka

Kategorija:

Veliki podaci