Что такое аналитика больших данных?
Аналитика больших данных - это область компьютерных наук и разработки программного обеспечения, которая занимается хранением, обработкой и анализом больших данных. Большие данные определяются как такие данные, которые имеют большой объем, высокую скорость, большое разнообразие и высокую достоверность. Как правило, такие данные имеют размер 1 ТБ или выше, они генерируются с очень высокой скоростью (представьте транзакционные системы Walmart или Amazon), они состоят из богатого разнообразия типов данных, таких как тексты, изображения, видео, файлы журналов, веб отходы и т. д. Большие данные - это относительно новая область, которая за последние несколько лет привлекла к себе огромное внимание. По всему миру происходит много новых разработок, и поэтому спрос на такого профессионала востребован повсюду. Что касается зарплаты аналитиков больших данных, то тенденции в зарплатах и вознаграждениях профессионалов в области больших данных лучше, чем в других профилях разработки программного обеспечения, почти на всех рынках в регионах и странах и постоянно улучшаются, поэтому, вероятно, это лучшее время для инвестиций в обучение и переход к большой карьере данных.
Право на аналитику больших данных
Есть много способов попасть в область анализа больших данных. Почти все должности требуют, по крайней мере, степень в области компьютерных наук или смежных областей. Знание хотя бы одного языка программирования полезно - Java особенно полезен. Понимание объектно-ориентированного программирования, системы управления базами данных и навыков аналитического и логического мышления также полезно.
- Можно начать непосредственно с более свежего и начать работать в области анализа больших данных. В этом случае обычно стажер начинает работать как Java-разработчик или Hadoop-разработчик и занимается внедрением, хранением и обработкой данных. Знание масштаба - большая помощь.
- Опытный инженер-программист может переключиться на область анализа больших данных, пройдя краткосрочные учебные курсы, семинары и онлайн-сертификации. Большинство профессионалов из других областей переключаются на поле больших данных из-за зарплаты аналитиков больших данных. Это также обеспечивает достижение необходимого концептуального понимания и понимания предметной области, а уже имеющийся опыт работы способствует успешной миграции на большие данные.
- Те, кто находится в другой области или в другой области разработки и хочет перейти на большие данные без предварительного знания программирования, должны следовать третьему маршруту. Такие профессионалы нуждаются во всестороннем понимании области и большом количестве практического кодирования. Они должны пройти долгосрочные курсы больших данных, познакомиться с Java или любым другим языком программирования, а затем подать заявку на собеседование.
Карьерные перспективы аналитики больших данных
Профессионал, работающий с большими данными, выполняет несколько функций и обязанностей. Рабочие места доступны от младших разработчиков до старших вице-президентов и директора по проектированию. Вот некоторые из востребованных обозначений и профилей профессионалов в области больших данных:
- Инженеры больших данных
- Разработчики Hadoop
- Аналитики больших данных
- Администратор Hadoop
- Hadoop Architect
- Разработчики приложений Hadoop
- Ученые данных
- Архитектор бизнес-аналитики
1) Роли и обязанности разработчика Hadoop:
- Определение рабочих потоков в системе Hadoop
- Управление и просмотр файлов журнала Hadoop
- Использование zookeeper для сервисов координации кластера
- Через планировщик, управляющий заданиями Hadoop
- Написание и управление программами MapReduce, которые работают в кластере Hadoop
2) Роли и обязанности администратора Hadoop:
- Обслуживание и поддержка HDFS
- Планирование и проверка кластеров Hadoop
- Отслеживание и обслуживание проблем с подключением и безопасностью
- Настройка и предоставление привилегий новым пользователям Hadoop
3) Роли и обязанности Data Engineer / Data Architect:
- Специалисты по обработке данных отвечают за проектирование, создание, управление и устранение неисправностей приложений и инфраструктуры больших данных. инженеры данных помогают ученым выполнять анализ данных и другие подобные работы.
- Необходимые наборы навыков для инженеров данных и разработчиков Hadoop такие же, как программирование на Pig, Hadoop, инфраструктура MapReduce, сценарии Hive, обработка базы данных MySQL, Cassandra, MongoDB, обработка данных типа NoSQL, SQL, потоковая передача данных в виде искры и программирование. Знание инструментов ETL, API данных и моделирования данных также необходимо.
- Инженеры инфраструктуры данных разрабатывают, поддерживают, конструируют и тестируют системы управления данными с высокой степенью масштабируемости, которые обрабатывают огромные источники данных практически в реальном времени.
4) Компенсация по всему миру
Средняя зарплата аналитиков больших данных в США для инженеров больших данных составляет около 117 000 долларов. Зарплата аналитиков больших данных варьируется в диапазоне от 89 000 до 242 000 долларов. Этот показатель еще выше для ученых, имеющих опыт работы более пяти лет. Некоторые примеры здесь.
- Приложение совместного пользования поездками Lyft платит самую высокую зарплату аналитиков больших данных для инженеров больших данных и ученых данных в среднем около $ 167 000.
- Facebook и Amazon платят по ставке 159 000 долл. США и 151 000 долл. США соответственно в год.
- Apple платит около 150 000 долларов в год, а Airbnb - около 117 000 долларов.
- Twitter и LinkedIn выплачивают около 135 000 долл. США и 139 000 долл. США в год соответственно своим ученым по данным.
- Исследователям данных Microsoft и IBM дают около 119 000 долларов и 111 000 долларов США в год соответственно.
Источник ((https://blockgram.com/2018-big-data-and-data-science-salary-guide/)
Приведенный выше источник предоставляет структуру заработной платы аналитиков больших данных для специалистов в области больших данных в зависимости от их роли и приводится в таблице ниже:
| Тип вакансии | Заработная плата (годовая) |
| Инженеры больших данных | $ 147000 |
| Эксперты по машинному обучению | $ 112000 |
| Бизнес аналитики | $ 89000 |
| Информационные менеджеры | $ 97000 |
| Эксперты по бизнес-аналитике | $ 102000 |
Графики и графики зарплаты аналитиков больших данных
(источник: - Таблица, представленная выше)
Вывод - зарплата аналитиков больших данных
Big Data Analytics, кажется, является носителем факелов в ИТ. Аналитика больших данных стала очень важной, потому что она помогает улучшить бизнес-процессы, расширить процесс принятия решений и обеспечить наибольшее преимущество перед конкурентами, которые еще не осознали потенциал этого. Те профессионалы, которые очень хорошо разбираются в возможностях Big Data Analytics, очень широки. Такие профессионалы, которые имеют большой опыт работы с аналитикой больших данных, пользуются большим спросом. Все организации ищут способы использовать и использовать преимущества больших данных. Количество вакансий в этой области на Действительно или Monster или другой платформе вакансий значительно увеличилось за последний год или два.
Эта огромная волна или всплеск произошли из-за того, что многие организации внедряют аналитику и поэтому ищут инженеров и исследователей больших данных. Многие исследования показали, что общий интерес к внедрению аналитики больших данных в различных отраслях растет, особенно среди предприятий США. Большинство организаций либо внедряют его, либо активно планируют расширить его возможности в ближайшие два-три года. Профессионал, обладающий навыками аналитики и работы с двумя данными, может использовать огромные возможности больших данных и стать незаменимым активом для организации, способствующей развитию бизнеса и карьеры.
Рекомендуемые статьи
Это руководство по зарплате аналитиков больших данных. Здесь мы обсудили основные понятия и информацию о зарплате аналитики больших данных. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше:
- Большие данные - это база данных?
- Инструменты аналитики больших данных
- 5 лучших отличий между большими данными и машинным обучением
- 5 главных трендов больших данных, которые компании должны будут освоить
- Руководство по MySQL Query Commands