Что такое аналитика больших данных?

Большие данные - это набор данных, которые настолько велики и сложны, что обычная система обработки данных не может контролировать их. Теперь Big Data Analytics в основном занимается исследованием огромного количества данных, анализирует их, чтобы извлечь и понять критический шаблон и другие различные аспекты. В соответствии с существующей технологией, благодаря постоянному и постоянному анализу больших данных, мы теперь можем инициировать и анализировать различные идеи процесса транзакций с большими данными. Наиболее важными трехсторонними реализациями для Big Data Analytics являются:

  • Анализировать и оптимизировать подход к передаче данных и принятию решений
  • Основанный на текущем процессе, экономически эффективный подход играет важную роль, играя с этими большими наборами данных
  • Новые продукты и услуги могут быть произведены в соответствии с текущим рыночным стандартом

Преимущества Big Data Analytics:

  1. Большие данные в основном имеют дело с огромным количеством данных, и поэтому анализ одного и того же приводит к различным инновационным подходам и решениям. Аналитика больших данных предоставляет множество оптимизированных решений с точки зрения бизнеса.
  2. Он предоставляет обширную и аналитическую поддержку для здравоохранения и основных отраслей медицинской сферы
  3. С точки зрения современной науки о данных и прогресса исследований, она также играет очень важную роль
  4. Аналитика больших данных также полезна для финансовых подходов, торговых рынков и исправлений безопасности в соответствии с текущими отраслевыми стандартами.

Big Data Analytics Вакансии Категории

Основываясь на текущих рыночных стандартах, найдите несколько важных категорий работ, которые можно описать с помощью анализа больших данных.

  1. Data Science Analyst: аналитики Data Science, Data Scientists - это важные категории работ, основанные на подходе и исследованиях анализа больших данных. Раньше они расставались с командой по науке о данных и отвечали за анализ больших данных и извлечение важной информации из них. Они должны хорошо разбираться с R,
  2. , Hive и др. Языки программирования.
  3. Big Data-Hadoop Developer: Это еще одна важная категория работ, основанная на области анализа больших данных. Разработчики используют для создания приложений на платформе Hadoop, которые могут быть использованы клиентами.
  4. Hadoop Tester: это с точки зрения тестирования и обеспечения качества, и тестеры должны обладать знаниями о платформе Hadoop и артефактах больших данных.
  5. Hadoop Architect: Это больше похоже на продвинутую роль разработчиков Hadoop. Они имеют дело со сложной аналитикой данных и основными архитектурами приложений, основанных на платформах Hadoop.
  6. Архитектор решений. Архитектор решений для больших данных также является одной из важных ролей в индустрии анализа данных. Они в основном имеют дело с реальной проблемой мира и, согласно анализу, они создают оптимизированное решение для решения проблемы. Все они основаны на структуре больших данных. Основываясь на рассматриваемом сценарии, они решают различные артефакты решения, например, какие языки программирования должны быть реализованы и другие параметры, связанные с платформой. Они должны хорошо разбираться в языках программирования, соответствующих базах данных, инфраструктуре больших данных и других необходимых инструментах для анализа записей больших данных и обработки оптимизированного решения.

Набор навыков, необходимый для заданий по анализу больших данных

В соответствии с текущим рыночным сценарием, есть огромные возможности с точки зрения аналитических работ больших данных. Но для того, чтобы быть выбранным, для аналитики больших данных необходимы надлежащие навыки и исследования. Ниже приведены несколько важных наборов навыков, необходимых для выполнения различных рабочих обязанностей с точки зрения анализа больших данных.

  • Большие данные - разработчик / аналитик Hadoop. Для того чтобы стать разработчиком или аналитиком Hadoop, необходимы следующие несколько важных навыков.
    1. Правильное понимание файлов журнала Hadoop и соответствующих артефактов
    2. Управление лог-файлами и понимание обзора также требуется
    3. Правильное понимание и способность принимать решения при управлении рабочими потоками
    4. Хороший стих с функциями планировщика заданий Hadoop
    5. Знание координации кластера и управления рабочим процессом
    6. Правильное понимание структуры кластера Hadoop и связанных с ним артефактов
    7. Правильное понимание и написание знаний на языках Python, HiveQL, R
    8. Правильное понимание и опыт в управлении рабочим процессом и расписанием
    9. Понимание и практическое знание инструментов загрузки данных и анализа данных
  • Большие данные - Hadoop Architect: Это больше похоже на продвинутую роль разработчиков Hadoop. Чтобы стать архитектором Hadoop, необходимы следующие несколько важных навыков.
    1. Правильное понимание архитектуры инфраструктуры Hadoop и настройки приложений
    2. Правильный анализ и понимание требований документации
    3. Понимание знаний кластерного программирования
    4. Минутное понимание архитектуры Hadoop
    5. Правильное понимание и написание знаний на языках Python, HiveQL, R
    6. Правильное понимание и опыт в управлении рабочим процессом и расписанием
    7. Понимание и практическое знание инструментов загрузки данных и анализа данных
    8. Понимание и практическое знание Hive, Pig, Java MapReduce, HBase
  • Большие данные - Hadoop Tester: эта роль больше с точки зрения тестирования. Для того, чтобы стать Hadoop Tester, необходимы следующие несколько важных навыков.
    1. Правильное понимание стратегий тестирования и документирования артефактов Hadoop.
    2. Хорошо стих с языком Java для выполнения тестируемых артефактов MapReduce
    3. Базовое понимание структуры Hadoop, чтобы избавиться от ошибок.
    4. Правильное понимание и написание знаний на языках Python, HiveQL, R
    5. Тестирование и практические знания Hive, Pig
    6. Ориентированный на решения подход и опыт работы в MRUnit, JUnit Frameworks

Заработная плата для Big Data Analytics Jobs

В соответствии с текущим рыночным сценарием, есть большие возможности для аналитических работ больших данных. Ниже приведена средняя (приблизительная) зарплата, полученная в ходе другого опроса. Приведенные ниже цифры показывают приблизительную зарплату специалистов по анализу больших данных в Индии.

Компания Диапазон зарплаты (INR)
Cognizant Technology Solutions378K - 870K
Фрактальная аналитика600K - 1000K
Tata Consultancy Services476K - 750K
Wipro634K - 1548K
Deloitte763K - 1259K
CGI571K - 620K
Amdocs715K - 856K

Вывод - Работа по анализу больших данных

В соответствии с текущими рыночными стандартами и вышеупомянутым анализом, совершенно очевидно, что существует огромный спрос на профессионалов в области анализа больших данных. Но чтобы быть в таком положении, требуется правильное понимание и знание больших данных и артефактов Hadoop. Таким образом, можно сделать вывод, что аналитические работы в области больших данных являются одной из бурно развивающихся в современной индустрии программного обеспечения.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство по работе с Big Data Analytics, здесь мы обсудили ответственность Big Data Analytics, навыки, необходимые для работы с Big Data Analytics, структуру заработной платы и т. Д. Вы также можете посмотреть следующую статью, чтобы узнать больше -

  1. Карьера в больших данных
  2. Data Analytics Интервью Вопросы
  3. Проблемы и решения аналитики больших данных

Категория:

Большое количество данных