Što je Big Data Analytics?
Analitika velikih podataka je potpodručje informatike i softverskog inženjerstva koje se bavi pohranom, rukovanjem i analizom velikih podataka. Veliki podaci definirani su kao takvi podaci koji imaju veliku količinu, veliku brzinu, visoku raznolikost i veliku istinitost. Tipično je da su takvi podaci veličine 1 TB ili više, generiraju se vrlo velikom brzinom (zamislite transakcijske sustave Walmart ili Amazon), sastoje se od velikog broja različitih vrsta podataka kao što su tekstovi, slike, videozapisi, datoteke dnevnika, web bilješki itd. Veliki podaci relativno su novo područje i u posljednjih nekoliko godina zapazili su se u središtu pozornosti. U svijetu se događa mnogo novog razvoja i stoga je potražnja za takvim profesionalcima svugdje tražena. Što se tiče plaće Big Data Analytics, trendovi plaća i naknada stručnjaka za velike podatke bolji su od ostalih profila softverskog inženjerstva gotovo na svim tržištima u svim regijama i zemljama i neprestano se poboljšavaju, pa je vjerojatno ovo najbolje vrijeme za ulaganje u učenje i prelazak u karijeru velikih podataka.
Ispunjavanje uvjeta za analizu velikih podataka
Postoji mnogo načina da uđete u polje analitike velikih podataka. Gotovo sve pozicije zahtijevaju barem diplomu iz područja računalne znanosti ili srodnog područja. Poznavanje barem jednog programskog jezika korisno je - Java je posebno korisna. Razumijevanje objektno orijentiranog programiranja, sustava upravljanja bazama podataka i vještina analitičkog i logičkog rezonovanja također je korisno.
- Može se započeti izravno kao svježiji i započeti s radom u polju velike analitike podataka. U ovom slučaju, pripravnik započinje kao Java programer ili Hadoop programer i rukuje ubrizgavanjem, pohranom i obradom podataka. Poznavanje razmjera je od velike pomoći.
- Iskusni softverski inženjer može se prebaciti na polje analitike velikih podataka putem kratkoročnog tečaja obuke, radionica i mrežnih certifikata. Većina ostalih profesionalnih stručnjaka prelazi u polje velikih podataka zbog plaće za veliku analitiku podataka. Također osigurava potrebno konceptualno i domensko razumijevanje te već dostupno povećanje radnog iskustva u uspješnoj migraciji u velike podatke.
- Oni koji su iz druge domene ili različitog inženjerskog područja i žele se preseliti u velike podatke bez prethodnog znanja programiranja trebali bi slijediti treći put. Takvi profesionalci trebaju sveobuhvatno razumijevanje područja i dobru količinu praktičnog kodiranja. Trebali bi steći dugoročne tečajeve velikih podataka, upoznati se s Javom ili bilo kojim drugim programskim jezikom, a zatim se prijaviti za intervjue.
Izgledi za karijeru velike analitike podataka
Postoji nekoliko uloga i odgovornosti s kojima se bave profesionalci s velikim podacima. Radna mjesta dostupna su od mlađih programera do viših potpredsjednika i direktora inženjeringa. Slijede neke tražene oznake i profili stručnjaka za velike podatke:
- Veliki inženjeri podataka
- Hadoop programeri
- Veliki analitičari podataka
- Hadoop administrator
- Hadoop arhitekt
- Hadoop programeri aplikacija
- Znanstvenici podataka
- Arhitekt poslovne inteligencije
1) Uloge i odgovornosti Hadoop programera:
- Definiranje tijekova poslova u sustavu Hadoop
- Upravljanje i pregled datoteka Hadoop log datoteka
- Korištenje zookera za usluge koordinacije klastera
- Kroz planer, upravljanje Hadoop poslovima
- Pisanje i upravljanje programima MapReduce koji se izvode na Hadoop grupi
2) Uloge i odgovornosti Hadoop administratora:
- Održavanje i podrška HDFS-a
- Planiranje i provjera Hadoop skupina
- Praćenje i održavanje problema sa povezivanjem i sigurnosti
- Postavljanje i davanje privilegija novim Hadoop korisnicima
3) Uloge i odgovornosti inženjera podataka / arhitekta podataka:
- Inženjeri podataka odgovorni su za dizajn, izgradnju i upravljanje i rješavanje problema velikih aplikacija i infrastrukture. inženjeri podataka pomažu znanstvenicima podataka u obavljanju analize podataka i drugim sličnim poslovima.
- Potrebni setovi vještina za inženjere podataka i programere Hadoop isti su kao Pig programiranje, Hadoop, MapReduce okvir, skripti za košnice, rukovanje MySQL bazom podataka, Cassandra, MongoDB, rukovanje podacima tipa NoSQL, SQL, Streaming podataka poput iskre i programiranje. Potrebno je i poznavanje ETL alata, API-ja podataka i modeliranja podataka.
- Inženjeri podatkovne infrastrukture razvijaju, održavaju, konstruiraju i testiraju visoko skalabilne sustave za upravljanje podacima koji rukuju s ogromnim izvorima podataka u gotovo stvarnom vremenu.
4) Naknada u cijelom svijetu
Prosječna plaća za analitiku podataka velikih podataka u SAD-u iznosi oko 117 000 USD. Plata za veliku analizu podataka varira u rasponu od 89 000 do 242 000 USD. Stopa je još viša za znanstvenike s podacima koji imaju pet ili više godina iskustva. Ovdje su neki primjeri.
- Aplikacija za dijeljenje vožnje Lyft plaća najveću osnovnu plaću za veliku analizu podataka velikim inženjerima podataka i znanstvenicima podataka u prosjeku oko 167.000 USD.
- Facebook i Amazon plaćaju po stopi od 159.000 USD i 151.000 USD godišnje.
- Apple plaća oko 150.000 dolara godišnje, dok Airbnb isplaćuje oko 117.000 dolara.
- Twitter i LinkedIn svojim znanstvenicima podataka isplaćuju oko 135.000 USD i 139.000 USD godišnje.
- Microsoft i IBM znanstvenicima s podacima daju oko 119.000 USD i 111.000 USD godišnje.
Izvor ((https://blockgram.com/2018-big-data-and-data-science-salary-guide/)
Iznad izvora nudi strukturu plaća analitičara velikih podataka na temelju uloge i dat je u donjoj tablici:
| Vrsta posla | Plata (godišnja) |
| Veliki inženjeri podataka | $ 147.000 |
| Stručnjaci za strojno učenje | $ 112.000 |
| Poslovni analitičari | $ 89, 000 |
| Upravitelji informacija | $ 97.000 |
| Stručnjaci za poslovnu inteligenciju | $ 102.000 |
Grafikoni i grafikoni plaće Analitike velikih podataka
(izvor: - Tabela navedena gore)
Zaključak - Plata velike analize podataka
Čini se da je Big Data Analytics nositelj IT-a. Big Data Analytics postala je vrlo bitna jer pomaže u poboljšanju poslovnih procesa, povećanju odluka i pruža najveću prednost nad konkurentima koji tek trebaju realizirati njezin potencijal. Oni profesionalci koji su vrlo dobro vješti u mogućnostima Big Data Analytics-a su daleko i široki. Takvi profesionalci koji imaju iskustva u velikim podacima Analitike su velika potražnja. Sve organizacije traže načine kako da iskoriste i dobiju korist od moći Big Data-a. Broj objavljivanja radnih mjesta u ovom polju na Real ili Monster ili nekoj drugoj platformi za posao znatno se povećao u posljednjih godinu ili dvije.
Ovaj ogromni val ili porast posljedica je toliko organizacija koje implementiraju Analytics i traže velike inženjere podataka i znanstvenike podataka. Mnoge su studije otkrile da opći interes za primjenom Big Data Analytics-a u svim industrijama raste, posebno među američkim poduzećima. Većina organizacija ga ili provodi ili aktivno planira dodati svoju sposobnost u naredne dvije do tri godine. Profesionalac s vještinama analitičkih i bi podataka može iskoristiti ogromne mogućnosti Big Data-a i postati nezamjenjivo bogatstvo organizacije koja jača i posao i njihovu karijeru.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za plaće za veliku analizu podataka. Ovdje smo razgovarali o osnovnim konceptima i informacijama o plaći za veliku analizu podataka. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više:
- Je li Big Data baza podataka?
- Veliki alati za analizu podataka
- 5 najboljih razlika između velikih podataka prema strojnom učenju
- Top 5 trendova velikih podataka koje će tvrtke morati savladati
- Vodič za naredbe MySQL upita