Какво е Big Data Analytics?
Анализът на големи данни е подполе на компютърните науки и софтуерното инженерство, което се занимава със съхранение, работа и анализ на големи данни. Големите данни се дефинират като такива данни, които имат голям обем, висока скорост, голямо разнообразие и висока достоверност. Обикновено такива данни са с размер 1TB или повече, генерират се с много висока скорост (представете си транзакционните системи на Walmart или Amazon), те се състоят от богато разнообразие от типове данни като текстове, изображения, видеоклипове, лог файлове, уеб записки и др. Големите данни са сравнително ново поле и попаднаха в огромна светлина през последните няколко години. Много ново развитие се развива в целия свят и затова търсенето на такъв професионалист се търси навсякъде. Що се отнася до заплатата на Big Data Analytics, тенденциите в заплатите и компенсациите на професионалистите с големи данни са по-добри от други профили в софтуерното инженерство почти на всички пазари в региони и страни и непрекъснато се подобряват, така че вероятно това е най-доброто време да инвестирате в обучение и преминаване към голяма кариера на данни.
Допустимост за анализ на големи данни
Има много начини да навлезете в поле за анализ на големи данни. Почти всички длъжности изискват поне специалност в областта на компютърната наука или свързана с нея област. Познаването на поне един език за програмиране е от полза - Java е особено полезен. Разбирането на обектно-ориентираното програмиране, системата за управление на бази данни и уменията за аналитични и логически разсъждения също са полезни.
- Човек може да започне директно като по-свеж и да започне да работи в областта на анализа на големи данни. В този случай обикновено стажантът започва като Java разработчик или Hadoop разработчик и се справя с инжектиране, съхранение и обработка на данни. Познаването на мащаба е от голяма полза.
- Опитният софтуерен инженер може да премине към поле за анализ на големи данни чрез преминаване на краткосрочен курс на обучение, семинари и онлайн сертификати. Повечето от другите професионални специалисти преминават към полето с големи данни, заради голямата заплата за анализ на данни. Той също така гарантира необходимото концептуално и домейн разбиране и вече налично увеличаване на работния опит при успешно преминаване към големи данни.
- Тези, които са от различен домейн или от различна инженерна област и искат да мигрират в големи данни, без предишни познания по програмиране, трябва да следват третия маршрут. Такива професионалисти се нуждаят от цялостно разбиране на областта и от добро кодиране. Те трябва да получат дългосрочни курсове за големи данни, да се запознаят с Java или друг език за програмиране и след това да кандидатстват за интервюта.
Перспективи за кариера на анализа на големи данни
Има няколко роли и отговорности, с които се справя професионалистът с големи данни. Работни позиции са на разположение от младши разработчици до висши вицепрезиденти и директор по инженерство. Някои от търсените наименования и профили на професионалисти с големи данни са следните: -
- Големи инженери на данни
- Hadoop разработчици
- Големи анализатори на данни
- Hadoop Administrator
- Hadoop архитект
- Разработчици на приложения Hadoop
- Учени по данни
- Архитект за бизнес разузнаване
1) Ролите и отговорностите на Hadoop Developer:
- Дефиниране на работни потоци в системата Hadoop
- Управление и преглед на регистрационните файлове на Hadoop
- Използване на зоопарк за услуги за координиране на клъстери
- Чрез планировчик, управление на заданията на Hadoop
- Писане и управление на програми MapReduce, които работят на клъстер Hadoop
2) Ролите и отговорностите на администратора на Hadoop:
- Поддръжка и поддръжка на HDFS
- Планиране и скрининг на групите Hadoop
- Проследяване и поддръжка на проблеми със свързаността и сигурността
- Настройка и предоставяне на привилегии на нови потребители на Hadoop
3) Роли и отговорности на Data Engineer / Data Architect:
- Инженерите на данни отговарят за проектирането, изграждането и управлението и отстраняването на проблеми с големите приложения и инфраструктура за данни. инженерите на данни помагат на учените по данни да извършват анализ на данни и други подобни задачи.
- Необходимите набори от умения за инженерите на данни и разработчиците на Hadoop са същите като Pig програмиране, Hadoop, MapReduce рамка, скрипт на кошери, обработка на база данни MySQL, Cassandra, MongoDB, обработка на данни от тип NoSQL, SQL, Поток на данни като искра и програмиране. Необходимо е също познаване на ETL инструменти, API на данни и моделиране на данни.
- Инженерите за инфраструктура на данни разработват, поддържат, изграждат и тестват високо мащабируеми системи за управление на данни, които обработват огромни източници на данни в близко реално време.
4) Обезщетение по целия свят
Средната заплата за анализи на големи данни в САЩ за инженерите с големи данни е около 117 000 долара. Заплатата за големи аналитични данни варира в диапазона от 89 000 и 242 000 долара. Честотата е дори по-висока за учени с данни с пет или повече години опит. Ето някои примери.
- Приложението за споделяне на возене Lyft плаща най-високата заплата за анализи на големи данни за големи инженери и учени с данни средно около 167 000 долара.
- Facebook и Amazon плащат в размер съответно на 159 000 и 151 000 долара годишно.
- Apple плаща около 150 000 долара годишно, докато Airbnb плаща около 117 000 долара.
- Twitter и LinkedIn плащат съответно около 135 000 и 139 000 долара на своите учени по данни.
- Учените за данни на Microsoft и IBM получават съответно около 119 000 долара и 111 000 долара годишно.
Източник ((https://blockgram.com/2018-big-data-and-data-science-salary-guide/)
По-горе източникът предоставя анализа на големи данни за анализа на структурата на заплатите на професионалисти с големи данни въз основа на ролята и е представена в таблицата по-долу:
| Вид работа | Заплата (годишна) |
| Големи инженери на данни | $ 147 000 |
| Експерти за машинно обучение | $ 112 000 |
| Бизнес анализатори | $ 89 000 |
| Информационни мениджъри | $ 97 000 |
| Експерти по бизнес разузнаване | $ 102 000 |
Графики и графики на заплата за големи данни Анализ
(източник: - Таблицата, предоставена по-горе)
Заключение - Заплащане на големи данни за анализи
Изглежда, че Big Data Analytics е носителят на ИТ. Анализът на големи данни стана много важен, защото помага за подобряване на бизнес процесите, увеличаване на вземането на решения и предоставя най-голямото предимство пред конкурентите, които тепърва ще осъзнават потенциала на него. Онези специалисти, които са много добре квалифицирани в възможностите на Big Data Analytics, са много и широко. Такива специалисти, които имат опит в анализа на големи данни, са с голямо търсене. Всички организации търсят начини да се възползват и да се възползват от силата на Big Data. Броят на обявите за работа в тази област в наистина или Monster или друга работна платформа се е увеличил значително през последната година или две.
Тази огромна вълна или скок се дължи на толкова много от организациите, които прилагат Analytics и по този начин търсят големи инженери и учени за данни. Много проучвания са установили, че общият интерес от прилагането на Big Data Analytics в индустриите нараства, особено сред американските фирми. Повечето от организациите или го прилагат, или активно планират да добавят своя капацитет през следващите две до три години. Професионалист, притежаващ умения за аналитични данни и би данни, може да използва огромните възможности на Big Data и да се превърне в незаменим актив за организация, стимулираща както бизнеса, така и кариерата им.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за заплатата за анализи на големи данни. Тук сме обсъдили основните понятия и информацията за заплатата за анализ на големи данни. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече:
- Дали големите данни са база данни?
- Инструменти за големи анализи на данни
- 5 най-добра разлика между големите данни срещу машинно обучение
- Топ 5 тенденции на големи данни, които компаниите ще трябва да овладеят
- Ръководство за MySQL командни заявки
