Mi a Big Data Analytics?
A Big Data alapvetően olyan adatkészlet, amely annyira nagy és összetett, hogy a normál adatfeldolgozó rendszer nem képes ugyanazt az irányítást elvégezni. Most a Big Data Analytics elsősorban a hatalmas mennyiségű adatvizsgálattal foglalkozik, elemzi ezeket, hogy megkapja és megértse a kritikai mintát és más különféle aspektusokat. A jelenlegi technológia szerint a folyamatos és folyamatos Big Data elemzéssel megkezdhetjük és elemezhetjük e nagy adatátviteli folyamat különböző betekintését. A Big Data Analytics legfontosabb háromutas megvalósítása:
- Elemezze és optimalizálja az adatátviteli és döntéshozatali megközelítést
- A jelenlegi folyamat alapján a költséghatékony megközelítés fontos szerepet játszik ezekkel a nagy adatkészletekkel való játék közben
- Új termékeket és szolgáltatásokat lehet gyártani a jelenlegi piaci szabványnak megfelelően
A Big Data Analytics előnyei:
- A nagy adatok alapvetően a hatalmas adatmennyiséggel foglalkoznak, és így ugyanazon elemzés különböző innovatív megközelítésekhez és megoldásokhoz vezet. A nagy adatok elemzése az üzleti szempontból sok optimalizált megoldást kínál.
- Kiterjedt és elemző támogatást nyújt az egészségügyi és az egészségügy területén működő iparágak számára
- Az adattudomány és a kutatás előrehaladásának jelenlegi szempontjából ez is nagyon fontos szerepet játszik
- A nagy adatok elemzése a jelenlegi iparági szabványoknak megfelelő pénzügyi megközelítések, kereskedelmi piacok és biztonsági javítások szempontjából is hasznos
Big Data Analytics munkahelyek kategóriái
A jelenlegi piaci szabványok alapján keresse meg az alábbiakban néhány fontos munkakategóriát, amelyeket nagy adatelemzéssel lehet leírni.
- Adattudomány elemzője: Az adattudomány elemzői, az adattudósok fontos adatkategóriák a nagy adatanalitikai megközelítés és a tanulmányok alapján. Régebben elválasztottak az adattudományi csoporttól, és felelősek lennének a nagyméretű adatok elemzéséért és a fontos információk ebből való lekéréséért. Jól meg kell ismerniük R-t,
- , Kaptár stb. Programozási nyelvek.
- Big Data-Hadoop Developer: Ez egy másik fontos munkakategória, amely a big data elemző mezőn alapul. A fejlesztők Hadoop platformon alapuló alkalmazásokat készítenek, amelyeket az ügyfelek használhatnak.
- Hadoop tesztelő: A tesztelés és a minőségbiztosítás szempontjából kell, hogy a tesztelők rendelkezzenek ismeretekkel a Hadoop platformon és a nagy adatok műtermékein.
- Hadoop építész: Ez inkább egy haladó szerep, mint a Hadoop fejlesztők számára. A Hadoop platformon alapuló alkalmazások összetett adatelemzéssel és alapvető architektúráival foglalkoznak.
- Megoldás-építész: A nagy adatmegoldás-építész az adatanalitikai iparágakban is az egyik fontos munkakör. Alapvetően a valóság világproblémájával foglalkoznak, és az elemzés szerint optimalizált megoldást hoznak létre a probléma megoldására. Ezek mindegyike a nagy adatkeretekre épül. Az érintett forgatókönyv alapján döntnek a különböző megoldási melléktermékekről, például arról, hogy mely programozási nyelveket kell megvalósítani, és a többi kerettel kapcsolatos paramétereket. Jól ismeri a programozási nyelveket, a megfelelő adatbázisokat, a nagy adatkeretet és az egyéb szükséges eszközöket a nagy adatrekordok elemzéséhez és az optimalizált megoldás feldolgozásához.
A Big Data Analytics munkákhoz szükséges készségkészlet
A jelenlegi piaci forgatókönyv szerint óriási nyílások vannak a nagy adatanalitikai munkahelyek szempontjából. De ahhoz, hogy a választott legyen, megfelelő adatkészletre és tanulmányokra van szükség a nagy adatanalitikai feladatokhoz. Az alábbiakban talál néhány fontos készségkészletet, amelyekre szükség van a különféle munkakörök betöltéséhez a nagy adatok elemzésének szempontjából.
- Nagy adatok - Hadoop fejlesztő / elemző: Ahhoz, hogy Hadoop fejlesztő vagy elemző legyen, a következő néhány fontos készségkészletre van szükség.
- A Hadoop naplófájljainak és a hozzájuk tartozó melléktermékek megfelelő megértése
- A naplófájlkezelés és az áttekintés megértése szintén szükséges
- Megfelelő megértési és döntési képességek a munkafolyamatok irányítása közben
- Jól vers a Hadoop feladatütemező funkcióival
- Klaszter-koordináció és munkafolyamat-menedzsment ismeretek
- A Hadoop klaszterkeret és a hozzá kapcsolódó tárgyak megfelelő megértése
- Megfelelő megértés és írástudás Python, HiveQL, R nyelveken
- Megfelelő megértés és tapasztalat a munkafolyamatok és az ütemezés kezelésében
- Az adatbetöltési és elemzési eszközök megértése és gyakorlati ismerete
- Big Data - Hadoop építész: Ez inkább egy speciális szerep, mint a Hadoop fejlesztők számára. Ha Hadoop építésznek kell lenni, a következő néhány fontos készségkészletre van szükség.
- A Hadoop keretrendszer architektúrájának és az alkalmazás testreszabásának megfelelő megértése
- A követelmények dokumentációjának megfelelő elemzése és megértése
- A klaszterprogramozási ismeretek megértése
- A Hadoop építészet perces megértése
- Megfelelő megértés és írástudás Python, HiveQL, R nyelveken
- Megfelelő megértés és tapasztalat a munkafolyamatok és az ütemezés kezelésében
- Az adatbetöltési és elemzési eszközök megértése és gyakorlati ismerete
- A Hive, Pig, Java MapReduce, HBase ismerete és gyakorlati ismerete
- Nagy adatok - Hadoop tesztelő: Ez a szerep inkább a tesztelés szempontjából jelenik meg. Hadoop tesztelőnek a következő néhány fontos készségkészletre van szükség.
- A tesztelési stratégiák és a Hadoop-tárgyak dokumentációjának megfelelő megértése
- Jó vers a Java nyelvvel a MapReduce tesztelhető tárgyak végrehajtásához
- A Hadoop-keretrendszer alapvető ismerete a hibák kiküszöbölése érdekében.
- Megfelelő megértés és írástudás Python, HiveQL, R nyelveken
- Hive, Pig tesztelése és gyakorlati ismerete
- Megoldásközpontú megközelítés és munkatapasztalat az MRUnit, JUnit keretekben
A Big Data Analytics Jobs fizetése
A jelenlegi piaci forgatókönyv szerint óriási nyílások vannak a nagy adatanalitikai feladatokhoz. Kérjük, olvassa el a különféle felmérésekből származó átlagos (hozzávetőleges) fizetéseket. Az alábbiakban bemutatjuk a nagy adatanalitikai szakemberek hozzávetőleges fizetését Indiában.
| Vállalat | Fizetési tartomány (INR) |
| Cognizant technológiai megoldások | 378K - 870K |
| Fractal Analytics | 600K - 1000K |
| Tata tanácsadói szolgáltatások | 476K - 750K |
| Wipro | 634K - 1548K |
| Deloitte | 763K - 1259K |
| CGI | 571K - 620K |
| Amdocs | 715K - 856K |
Következtetés - nagy adatelemzési munkák
A jelenlegi piaci szabványok és a fenti elemzés alapján egyértelmű, hogy óriási igény van a nagy adatanalitikai szakemberekre. De ahhoz, hogy ebben a helyzetben legyen, a nagy adatok és a Hadoop műtárgyak megfelelő megértése és ismerete szükséges. Így arra a következtetésre lehet jutni, hogy a nagy adat-elemzési feladatok a jelenlegi szoftveripar egyik virágzó karrierje.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a Big Data Analytics munkákhoz. Itt tárgyaltuk a Big Data Analytics felelősségvállalását, a Big Data Analytics munkákhoz szükséges készségeket, bérszabályt, stb.
- Karrier a nagy adatban
- Adatanalitikai interjú kérdései
- A nagy adatelemzés kihívásai és megoldásai