Kaj je Big Data Analytics?

Big Data je v osnovi nabor podatkov, ki so tako veliki in zapleteni, da običajni sistem za obdelavo podatkov ne more nadzorovati enakega. Zdaj se Big Data Analytics ukvarja predvsem z veliko količino pregledovanja podatkov, analizirajo isto, da bi našli in razumeli kritični vzorec in druge različne vidike. Glede na trenutno tehnologijo lahko z nenehno in sprotno analizo velikih podatkov zdaj sprožimo in analiziramo različna spoznanja teh velikih transakcij podatkov. Najpomembnejše tristranske izvedbe za Big Data Analytics so:

  • Analizirajte in optimizirate pristop k prenosu podatkov in odločanju
  • Na podlagi trenutnega postopka ima stroškovno učinkovit pristop pomembno vlogo pri igranju s temi velikimi nabori podatkov
  • Novi izdelki in storitve se lahko proizvajajo v skladu s trenutnim tržnim standardom

Prednosti Big Data Analytics:

  1. Veliki podatki se v bistvu ukvarjajo z ogromno količino podatkov in tako analiza za iste vodi do različnih inovativnih pristopov in rešitev. Analitika velikih podatkov ponuja veliko optimiziranih rešitev s poslovnega vidika.
  2. Zagotavlja obsežno in analitično podporo zdravstvu in osnovni industriji medicinskih področij
  3. Z vidika trenutne podatkovne znanosti in napredovanja raziskav ima tudi zelo pomembno vlogo
  4. Analitika velikih podatkov je koristna tudi pri finančnih pristopih, trgih trgovanja in varnostnih popravkih v skladu z veljavnimi industrijskimi standardi

Kategorije delovnih mest v storitvi Big Data Analytics

Na podlagi trenutnih tržnih standardov poiščite spodaj nekaj pomembnih kategorij delovnih mest, ki jih je mogoče opisati z uporabo analitike velikih podatkov.

  1. Data Science Analyst: Analizatorji podatkovne znanosti, Data Scientist so pomembne kategorije delovnih mest, ki temeljijo na pristopu in študijah podatkov o velikih podatkih. Nekoč so se ločevali od ekipe za znanost podatkov in bili odgovorni za obsežno analizo podatkov in pridobivanje pomembnih informacij iz istih. Morali bi biti dobro seznanjeni z R,
  2. , Panj itd. Programski jeziki.
  3. Big Data-Hadoop Developer: To je še ena pomembna kategorija delovnih mest, ki temelji na področju analitike velikih podatkov. Razvijalci uporabljajo programe, ki temeljijo na platformi Hadoop, ki jih lahko uporabljajo stranke.
  4. Hadoop Tester: To je s stališča testiranja in zagotavljanja kakovosti in preizkuševalci bi morali imeti znanje o platformi Hadoop in artefaktih velikih podatkov.
  5. Hadoop Architect: Bolj kot napredna vloga je razvijalcem Hadoop-a. Ukvarjajo se s kompleksno analitiko podatkov in jedrnimi arhitekturami aplikacij, ki temeljijo na platformi Hadoop.
  6. Solution Architect: Arhitekt za velike rešitve podatkov je tudi ena od pomembnih delovnih vlog v industriji analitike podatkov. V bistvu se ukvarjajo s problemom resničnega sveta in po analizi ustvarijo optimizirano rešitev za rešitev problema. Vse to temelji na velikem okviru podatkov. Na podlagi zadevnega scenarija se odločijo za različne artefakte rešitev, na primer, katere programske jezike je treba implementirati in druge parametre, povezane z okvirom. Morali bi biti dobro seznanjeni s programskimi jeziki, ustreznimi zbirkami podatkov, velikim podatkovnim okvirom in drugimi potrebnimi orodji za analizo velikih podatkovnih zapisov in obdelavo optimizirane rešitve.

Nabor spretnosti potreben za opravila velikih podatkov v storitvi Analytics

Glede na trenutni tržni scenarij obstaja veliko odprtin v zvezi z velikimi delovnimi mesti za analizo podatkov. Če želite biti izbrani, je za velika opravila v analizi podatkov potreben ustrezen niz spretnosti in študij. Spodaj najdete nekaj pomembnih sklopov spretnosti, ki so potrebni za igranje različnih delovnih vlog z vidika analize podatkov.

  • Veliki podatki - Hadoop Developer / Analyst: Če želite razviti Hadoop razvijalec ali analitik, je potrebnih naslednjih nekaj pomembnih nizov spretnosti.
    1. Pravilno razumevanje datotek dnevnika Hadoop in njegovih pripadajočih artefaktov
    2. Prav tako sta potrebna upravljanje datotek dnevnika in pregledovanje pregledov
    3. Pravilno razumevanje in sprejemanje odločitev pri upravljanju tokov dela
    4. Dobro poznan s funkcijami razporejevalnika delovnih mest Hadoop
    5. Znanje o koordinaciji grozdov in upravljanju delovnega toka
    6. Pravilno razumevanje okvira grozdov Hadoop in njegovih predmetov
    7. Pravilno razumevanje in pisanje znanja v jezikih Python, HiveQL, R
    8. Pravilno razumevanje in izkušnje pri upravljanju delovnega toka in urnika
    9. Razumevanje in delo na področju nalaganja podatkov in orodij za analizo podatkov
  • Veliki podatki - Hadoop Architect: To je bolj kot napredna vloga razvijalcem Hadoop-a. Če želite biti arhitekt Hadoop, potrebujete naslednjih nekaj pomembnih spretnosti:
    1. Pravilno razumevanje okvirne arhitekture in prilagoditve aplikacij Hadoop
    2. Pravilna analiza in razumevanje zahtevane dokumentacije
    3. Razumevanje znanja o programiranju grozdov
    4. Minutno razumevanje arhitekture Hadoop
    5. Pravilno razumevanje in pisanje znanja v jezikih Python, HiveQL, R
    6. Pravilno razumevanje in izkušnje pri upravljanju delovnega toka in urnika
    7. Razumevanje in delo na področju nalaganja podatkov in orodij za analizo podatkov
    8. Razumevanje in delovno znanje Hive, Pig, Java MapReduce, HBase
  • Big Data - Hadoop Tester: Ta vloga je bolj z vidika testiranja. Če želite biti Hadoop Tester, potrebujete naslednjih nekaj pomembnih spretnosti:
    1. Pravilno razumevanje strategij testiranja in dokumentacije artefaktov Hadoop
    2. Dobro verjeti z jezikom Java za izvedbo preizkusnih artefaktov MapReduce
    3. Osnovno razumevanje okvira Hadoop, da se hrošči rešijo iz njega.
    4. Pravilno razumevanje in pisanje znanja v jezikih Python, HiveQL, R
    5. Preizkušanje in praktično znanje o panju, prašiču
    6. Rešitveni pristop in delovne izkušnje v okvirih MRUnit, JUnit

Plača za delovna mesta Big Data Analytics

Glede na trenutni tržni scenarij obstaja veliko odprtin za velika delovna mesta v analizi podatkov. Poiščite spodnje povprečne (približne) plače, pridobljene iz druge raziskave. Spodnje številke prikazujejo približno plače strokovnjakov za analizo podatkov v Indiji.

Podjetje Obseg plače (INR)
Razpoznavne tehnološke rešitve378K - 870K
Fractal Analytics600K - 1000K
Svetovalne storitve Tata476K - 750K
Wipro634K - 1548K
Deloitte763K - 1259K
CGI571K - 620K
Amdocs715K - 856K

Zaključek - Velika delovna mesta v storitvi Google Analytics

Glede na trenutne tržne standarde in zgornjo analizo je povsem jasno, da obstaja veliko povpraševanje po strokovnjakih za analizo velikih podatkov. Če želite biti na tem položaju, je potrebno pravilno razumevanje in poznavanje velikih podatkov in Hadoop artefaktov. Tako je mogoče sklepati, da so delovna mesta z analitiko velikih podatkov ena od najhitrejših karier v trenutni industriji programske opreme.

Priporočeni članki

To je vodnik za delovna mesta Big Data Analytics, tukaj smo razpravljali o odgovornosti Big Data Analytics, potrebnih veščinah za delovna mesta Big Data Analytics, vzorcu plač itd. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednji članek -

  1. Poklic v velikih podatkih
  2. Vprašanja glede intervjuja s podatki
  3. Izzivi in ​​rešitve analitike velikih podatkov

Kategorija:

Veliki podatki