Какво е Big Data Analytics?

Big Data е основно набор от данни, които са толкова големи и сложни, че нормалната система за обработка на данни не е в състояние да контролира същите. Сега, Big Data Analytics се занимава главно с огромното количество изследване на данните, анализира същите, за да извлече и разбере критичния модел и други различни аспекти. Според съвременната технология, с непрекъснат и непрекъснат анализ на големи данни, ние вече сме в състояние да инициираме и анализираме различната информация за тези големи транзакции на данни. Най-важните трипътни реализации за Big Data Analytics са:

  • Анализирайте и оптимизирайте подхода към транзакция на данни и вземане на решения
  • Въз основа на настоящия процес, рентабилният подход играе важна роля, докато играе с тези големи набори от данни
  • Новите продукти и услуги могат да бъдат произвеждани според сегашния пазарен стандарт

Предимства на Big Data Analytics:

  1. Големите данни основно се занимават с огромното количество данни и по този начин анализът за същите води до различни иновативни подходи и решения. Анализът на големите данни предоставя много оптимизирани решения от гледна точка на бизнеса.
  2. Той осигурява широка и аналитична подкрепа на индустрията на здравеопазването и основните медицински области
  3. От настоящата гледна точка на научните данни и напредъка на научните изследвания, той също играе много важна роля
  4. Анализът на големи данни е полезен и за финансовите подходи, пазарите за търговия и кръпките за сигурност според настоящите индустриални стандарти

Категории работни места за анализи на големи данни

Въз основа на текущите пазарни стандарти, намерете по-долу няколко важни категории работни места, които могат да бъдат описани с помощта на анализи на големи данни.

  1. Data Science Analyst: Анализаторите на науката за данни, Data Scientist са важните категории работни места, базирани на подхода и проучванията на големите данни за анализ на данни. Те се разделиха с екипа за научни данни и щяха да отговарят за мащабния анализ на данни и извличането на важна информация от същата. Те трябва да са добре запознати с R,
  2. , Кошери и др. Езици за програмиране.
  3. Big Data-Hadoop Developer: Това е друга важна категория работни места, която се основава на полето за анализ на големи данни. Разработчиците използват за създаване на приложения на базата на платформата Hadoop, които могат да бъдат използвани от клиентите.
  4. Hadoop Tester: Това е от гледна точка на тестване и осигуряване на качество и тестерите трябва да имат знания за платформата Hadoop и артефактите с големи данни.
  5. Hadoop Architect: По-скоро е като напреднала роля на разработчиците на Hadoop. Те се занимават със сложната анализа на данни и основните архитектури на приложенията, базирани на Hadoop платформи.
  6. Решение Архитект: Архитектът с големи решения за данни също е една от важните работни роли в отраслите за анализ на данни. Те се занимават основно със световния проблем и според анализа създават оптимизирано решение за решаване на проблема. Всички те се основават на голямата рамка от данни. Въз основа на съответния сценарий те решават различните артефакти на решения, като кои езици за програмиране трябва да бъдат приложени и другите параметри, свързани с рамката. Те трябва да бъдат добре запознати с езиците за програмиране, съответните бази данни, голяма база данни и други необходими инструменти за анализ на големите записи на данни и обработване на оптимизираното решение.

Набор умения, необходим за задачи с големи данни за анализи

Съгласно сегашния пазарен сценарий има огромни отвори по отношение на работни места за анализиране на големи данни. Но за да бъдете избран, за работа в областта на анализа на големи данни е необходим подходящ набор от умения и проучвания. Намерете по-долу няколко важни набора от умения, които са необходими за игра на различни работни роли от гледна точка на анализа на големите данни.

  • Големи данни - Hadoop Developer / Analyst: За да бъде Hadoop разработчик или анализатор, са необходими следните няколко важни набора от умения.
    1. Правилно разбиране на лог файловете на Hadoop и съответните им артефакти
    2. Необходимо е също така управление на файловете и разбирането за преглед
    3. Правилно разбиране и способности за вземане на решения при управление на потоците от работа
    4. Добре стих с функционалностите на Hadoop за планиране на работа
    5. Знания за координация на клъстерите и управление на работния процес
    6. Правилно разбиране на рамката на клъстер Hadoop и свързаните с нея артефакти
    7. Правилно разбиране и писане на знания на езици Python, HiveQL, R
    8. Правилно разбиране и опит в управлението на работния процес и графика
    9. Разбиране и работа със знания за зареждане на данни и инструменти за анализ на данни
  • Големи данни - Hadoop Architect: Това е по-скоро като напреднала роля на разработчиците на Hadoop. За да сте архитект на Hadoop, са необходими следните няколко важни набора умения.
    1. Правилно разбиране на рамковата архитектура и приложението на Hadoop
    2. Правилен анализ и разбиране на документацията за изискване
    3. Разбиране на знанията за програмиране на клъстери
    4. Минута разбиране на архитектурата на Hadoop
    5. Правилно разбиране и писане на знания на езици Python, HiveQL, R
    6. Правилно разбиране и опит в управлението на работния процес и графика
    7. Разбиране и работа със знания за зареждане на данни и инструменти за анализ на данни
    8. Разбиране и работни познания за Hive, Pig, Java MapReduce, HBase
  • Големи данни - Hadoop Tester: Тази роля е повече от гледна точка на тестване. За да сте Hadoop Tester, са необходими следните няколко важни комплекта умения.
    1. Правилно разбиране на стратегиите за тестване и документация на артефактите Hadoop
    2. Добре стих с език на Java за изпълнение на MapReduce тестваеми артефакти
    3. Основно разбиране на рамката на Hadoop, за да извадите бъговете от нея.
    4. Правилно разбиране и писане на знания на езици Python, HiveQL, R
    5. Тестване и практически знания за кошера, прасето
    6. Подходящ за решения подход и опит на работа в рамките на MRUnit, JUnit

Заплатата за Big Data Analytics Jobs

Съгласно текущия пазарен сценарий има огромни отвори за работни места за анализи на големи данни. Моля, намерете под средните (приблизителните) заплати, получени от различното проучване. По-долу фигурите показват приблизителните заплати на специалистите по анализи на големи данни в Индия.

Търговско дружество Диапазон на заплатата (INR)
Технологични решения378K - 870K
Fractal Analytics600K - 1000K
Tata Консултантски услуги476K - 750K
Wipro634K - 1548K
Делойт763K - 1259K
CGI571K - 620K
Amdocs715K - 856K

Заключение - работни места за големи анализи на данни

Съгласно настоящите пазарни стандарти и по-горе анализ е напълно ясно, че има голямо търсене на специалистите по анализи на големи данни. Но за да бъдете в тази позиция, е необходимо правилно разбиране и познаване на големите данни и артефактите на Hadoop. По този начин може да се заключи, че задачите за анализиране на големи данни са една от процъфтяващите кариери в сегашната софтуерна индустрия.

Препоръчителни статии

Това е ръководство за задачите на Big Data Analytics, тук сме обсъдили отговорността за Big Data Analytics, необходимите умения за работа в Big Data Analytics, модел на заплатите и др. Можете също да разгледате следната статия, за да научите повече -

  1. Кариери в големи данни
  2. Въпроси за интервю за анализ на данни
  3. Предизвикателства и решения на Big Data Analytics

Категория:

Голяма информация