Kaj je Big Data Analytics?
Analiza velikih podatkov je podpodročje računalništva in programskega inženiringa, ki se ukvarja s shranjevanjem, obdelavo in analizo velikih podatkov. Veliki podatki so opredeljeni kot takšni podatki, ki imajo veliko količino, veliko hitrost, veliko raznolikost in veliko verodostojnost. Običajno so takšni podatki velikosti 1TB ali več, ustvarjajo se z zelo veliko hitrostjo (predstavljajte si transakcijske sisteme Walmart ali Amazon), sestavljeni so iz bogate vrste podatkov, kot so besedila, slike, videoposnetki, dnevniške datoteke, splet zapisi itd. Veliki podatki so razmeroma novo področje in so se v zadnjih nekaj letih pojavili v središču pozornosti. Po vsem svetu se dogaja veliko novega razvoja in zato povpraševanje po takšnih profesionalcih povsod išče. Trendi plač in kompenzacij strokovnjakov za velike podatke so boljši od drugih programov programskega inženiringa skoraj na vseh trgih v regijah in državah in se nenehno izboljšujejo, zato je verjetno to najboljši čas za vlaganje v učenje in prehod v kariero velikih podatkov.
Primernost za Big Data Analytics
Obstaja veliko načinov za vstop v področje analitike velikih podatkov. Skoraj vsi položaji zahtevajo najmanj diplomo iz računalniškega inženirstva ali sorodnega področja. Znanje vsaj enega programskega jezika je koristno - Java je še posebej v pomoč. V pomoč je tudi razumevanje objektno usmerjenega programiranja, sistema upravljanja podatkovnih baz ter spretnosti analitičnega in logičnega sklepanja.
- Lahko začnemo neposredno kot bolj svež in začnemo delati na področju velike analize podatkov. V tem primeru se pripravnik začne kot razvijalec Java ali razvijalec Hadoop in upravlja z vbrizgavanjem, shranjevanjem in obdelavo podatkov. Znanje obsega je v veliko pomoč.
- Izkušeni programski inženir lahko preide na področje analitike velikih podatkov s kratkotrajnim tečajem usposabljanja, delavnicami in spletnimi certifikati. Večina drugih strokovnih strokovnjakov zaradi velike plače za analizo podatkov preide na polje z velikimi podatki. Zagotavlja tudi potrebno konceptualno in domensko razumevanje in že dosegljivo povečanje delovnih izkušenj za uspešno selitev v velike podatke.
- Tisti, ki so z druge domene ali z drugega inženirskega področja in se želijo preseliti v velike podatke brez predhodnega znanja programiranja, naj sledijo tretji poti. Takšni strokovnjaki potrebujejo celovito razumevanje področja in dobro količino praktičnega kodiranja. Imeti morajo dolgoročne tečaje velikih podatkov, se seznaniti z Javo ali katerim koli drugim programskim jezikom in se nato prijaviti na intervjuje.
Poklicne možnosti za analitiko velikih podatkov
Strokovnjak za velike podatke se ukvarja z več vlogami in odgovornostmi. Delovna mesta so na voljo od mlajših razvijalcev do višjih podpredsednikov in direktorja inženiringa. Sledi nekaj iskanih poimenovanj in profilov strokovnjakov z velikimi podatki: -
- Veliki inženirji podatkov
- Hadoop razvijalci
- Veliki analitiki podatkov
- Hadoop administrator
- Hadoop arhitekt
- Razvijalci aplikacij Hadoop
- Znanstveniki
- Arhitekt poslovne inteligence
1) Vloge in odgovornosti razvijalca Hadoop:
- Določanje delovnih tokov v sistemu Hadoop
- Upravljanje in pregled datotek Hadoop Log
- Uporaba zookeeperja za storitve koordinacije grozda
- Skozi načrtovalce, upravljanje delovnih mest Hadoop
- Pisanje in upravljanje programov MapReduce, ki se izvajajo na grozdu Hadoop
2) Vloge in odgovornosti skrbnika Hadoop-a:
- Vzdrževanje in podpora HDFS
- Načrtovanje in presejanje grozdov Hadoop
- Sledenje in vzdrževanje težav s povezljivostjo in varnostjo
- Nastavitev in dajanje privilegijem novim uporabnikom Hadoopa
3) Vloge in odgovornosti inženirja podatkov / arhitekta podatkov:
- Inženirji podatkov so odgovorni za načrtovanje, gradnjo ter upravljanje in odpravljanje težav z velikimi podatkovnimi aplikacijami in infrastrukturo. podatkovni inženirji pomagajo podatkovnim strokovnjakom pri opravljanju analize podatkov in drugih podobnih delovnih mestih.
- Zahtevane garniture spretnosti za inženirje podatkov in razvijalce Hadoop enako programirajo Pig, Hadoop, MapReduce okvir, skripte za panje, obdelavo podatkovnih baz MySQL, Cassandra, MongoDB, obdelavo podatkov tipa SQL, SQL, pretakanje podatkov, kot iskrico in programiranje. Potrebno je tudi poznavanje orodij ETL, podatkovnih API-jev in modeliranja podatkov.
- Inženirji podatkovne infrastrukture razvijajo, vzdržujejo, konstruirajo in testirajo zelo razširljive sisteme za upravljanje podatkov, ki upravljajo z velikimi viri podatkov v skoraj realnem času.
4) Nadomestila po vsem svetu
Povprečna ameriška plača za analitiko velikih podatkov za inženirje velikih podatkov znaša približno 117.000 USD. Plače za analitiko velikih podatkov se gibljejo v razponu od 89.000 do 242.000 dolarjev. Stopnja je še višja pri podatkovnih znanstvenikih, ki imajo pet let ali več izkušenj. Nekaj primerov je tukaj.
- Aplikacija za skupno rabo vožnje Lyft plačuje najvišjo osnovno plačo za analitiko velikih podatkov za velike inženirje in podatkovne strokovnjake v povprečju približno 167.000 dolarjev.
- Facebook in Amazon plačujeta po stopnji 159.000 do 151.000 dolarjev na leto.
- Apple letno plača okoli 150.000 dolarjev, Airbnb pa približno 117.000 dolarjev.
- Twitter in LinkedIn svojim znanstvenikom za podatke izplačata približno 135.000 USD in 139.000 USD letno.
- Znanstveniki podatkov Microsoft in IBM dobijo približno 119.000 USD in 111.000 USD letno.
Vir ((https://blockgram.com/2018-big-data-and-data-science-salary-guide/)
Zgornji vir ponuja strukturo plač strokovnjakov z velikimi podatki za analizo podatkov na podlagi vloge in je navedena v spodnji tabeli: -
| Vrsta dela | Plača (letna) |
| Inženirji velikih podatkov | 147.000 dolarjev |
| Strokovnjaki za strojno učenje | 112.000 dolarjev |
| Poslovni analitiki | 89.000 dolarjev |
| Upravitelji informacij | 97.000 dolarjev |
| Strokovnjaki za poslovno inteligenco | 102.000 dolarjev |
Grafikoni in grafi grafične plače velikih podatkov Analytics
(vir: - Tabela, navedena zgoraj)
Zaključek - Plača velikih podatkov o analitiki
Zdi se, da je Big Data Analytics nosilec informacijske tehnologije. Big Data Analytics je postala zelo pomembna, saj pomaga pri izboljšanju poslovnih procesov, povečanju odločitev in zagotavlja največjo prednost pred tekmeci, ki še ne bodo uresničili potenciala tega. Strokovnjaki, ki so zelo usposobljeni za možnosti Big Data Analytics, so daleč naokoli. Takšni strokovnjaki, ki imajo izkušnje z velikimi podatki Analytics, so veliko povprašeni. Vse organizacije iščejo načine, kako izkoristiti in izkoristiti moč Big Data. Število objav na tem področju na platformi Dejansko ali Monster ali na drugih delovnih mestih se je v zadnjem letu ali dveh bistveno povečalo.
Ta ogromen val ali porast je posledica toliko organizacij, ki izvajajo Analytics in s tem iščejo velike inženirje in podatkovne znanstvenike. Številne študije so pokazale, da splošni interes za uvedbo analitike Big Data v panogah raste, zlasti med ameriškimi podjetji. Večina organizacij ga izvaja ali aktivno načrtuje, da bo v naslednjih dveh do treh letih svojo sposobnost dodala. Strokovnjak, ki ima znanje analitičnih in bi-podatkovnih izkušenj, lahko izkoristi velike priložnosti Big Data in postane nepogrešljivo bogastvo organizacije, ki spodbuja tako poslovanje kot kariero.
Priporočeni članki
To je vodilo za plačo za analitiko velikih podatkov. Tu smo razpravljali o osnovnih pojmih in informacijah o plači za analitiko velikih podatkov. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke:
- Ali je Big Data baza podatkov?
- Velika orodja za analizo podatkov
- 5 najboljših razlik med strojnimi učenjemi z velikimi podatki
- Top 5 trendov velikih podatkov, ki jih bodo morala podjetja obvladati
- Vodnik po MySQL poizvedbenih ukazih