Co to jest Big Data Analytics?

Big Data to w zasadzie zestaw danych, które są tak duże i złożone, że normalny system przetwarzania danych nie jest w stanie kontrolować tego samego. Teraz Big Data Analytics zajmuje się głównie ogromną ilością badań danych, analizuje to samo w celu pobrania i zrozumienia krytycznego wzorca i innych różnych aspektów. Zgodnie z obecną technologią, dzięki ciągłej i ciągłej analizie dużych zbiorów danych, jesteśmy teraz w stanie inicjować i analizować różne spostrzeżenia dotyczące procesu transakcji dużych danych. Najważniejsze trójstronne implementacje dla Big Data Analytics to:

  • Analiza i zoptymalizowane podejście do transakcji danych i podejmowania decyzji
  • Oparte na obecnym procesie, opłacalne podejście odgrywa ważną rolę podczas grania z tymi dużymi zestawami danych
  • Nowe produkty i usługi mogą być wytwarzane zgodnie z bieżącym standardem rynkowym

Zalety Big Data Analytics:

  1. Big data zasadniczo zajmuje się ogromną ilością danych, a zatem analiza tych samych prowadzi do różnych innowacyjnych podejść i rozwiązań. Analiza dużych zbiorów danych zapewnia wiele zoptymalizowanych rozwiązań z perspektywy biznesowej.
  2. Zapewnia szerokie i analityczne wsparcie dla sektora opieki zdrowotnej i podstawowych dziedzin medycyny
  3. Z obecnej perspektywy nauki i postępu badań odgrywa również bardzo ważną rolę
  4. Analiza dużych zbiorów danych jest również pomocna w podejściach finansowych, rynkach handlowych i poprawkach bezpieczeństwa zgodnie z obecnymi standardami branżowymi

Kategorie zadań Big Data Analytics

W oparciu o obecne standardy rynkowe znajdź poniżej kilka ważnych kategorii stanowisk, które można opisać za pomocą analizy dużych zbiorów danych.

  1. Analityk danych : analitycy danych, naukowcy danych to ważne kategorie stanowisk oparte na podejściu i badaniach w zakresie dużych zbiorów danych. Kiedyś rozstawali się z zespołem zajmującym się analizą danych i byliby odpowiedzialni za analizę dużych danych i pobieranie od nich ważnych informacji. Powinny być dobrze obeznane z R,
  2. , Hive itp. Języki programowania.
  3. Deweloper Big Data-Hadoop: to kolejna ważna kategoria zadań oparta na polu analizy dużych zbiorów danych. Programiści używają do tworzenia aplikacji opartych na platformie Hadoop, z których mogą korzystać klienci.
  4. Hadoop Tester: To z punktu widzenia testowania i zapewnienia jakości, a testerzy powinni mieć wiedzę na temat platformy Hadoop i artefaktów Big Data.
  5. Hadoop Architect: To bardziej zaawansowana rola dla programistów Hadoop. Zajmują się złożoną analizą danych i podstawowymi architekturami aplikacji opartych na platformach Hadoop.
  6. Architekt rozwiązań: Architekt rozwiązań Big Data jest także jedną z ważnych ról w branżach analizy danych. Zasadniczo zajmują się problemem realiów świata i zgodnie z analizą tworzą zoptymalizowane rozwiązanie problemu. Wszystkie są oparte na ramach Big Data. Na podstawie danego scenariusza decydują o różnych artefaktach rozwiązania, takich jak języki programowania, które należy zaimplementować, i inne parametry związane z ramami. Powinny one być dobrze zaznajomione z językami programowania, odpowiednimi bazami danych, strukturą big data i innymi wymaganymi narzędziami do analizy rekordów big data i przetwarzania zoptymalizowanego rozwiązania.

Zestaw umiejętności wymagany do zadań analizy dużych zbiorów danych

Zgodnie z obecnym scenariuszem rynkowym istnieją ogromne możliwości w zakresie zadań analizy dużych zbiorów danych. Aby jednak zostać wybranym, do zadań związanych z analizą dużych zbiorów danych wymagany jest odpowiedni zestaw umiejętności i badania. Znajdź poniżej kilka ważnych zestawów umiejętności, które są potrzebne do pełnienia różnych ról zawodowych z punktu widzenia analizy dużych zbiorów danych.

  • Big Data - programista / analityk Hadoop: aby zostać programistą lub analitykiem Hadoop, wymagane są następujące ważne zestawy umiejętności.
    1. Prawidłowe zrozumienie plików dziennika Hadoop i odpowiadających im artefaktów
    2. Wymagane jest również zarządzanie plikami dziennika i zrozumienie recenzji
    3. Właściwe zrozumienie i zdolność do podejmowania decyzji podczas zarządzania przepływami pracy
    4. Dobrze z funkcjami harmonogramu zadań Hadoop
    5. Wiedza na temat koordynacji klastrów i zarządzania przepływem pracy
    6. Prawidłowe zrozumienie struktury klastra Hadoop i powiązanych z nim artefaktów
    7. Właściwe rozumienie i pisanie wiedzy w językach Python, HiveQL, R.
    8. Właściwe zrozumienie i doświadczenie w zarządzaniu przepływem pracy i harmonogramem
    9. Zrozumienie i praktyczna wiedza na temat ładowania danych i narzędzi do analizy danych
  • Big Data - architekt Hadoop: Bardziej przypomina zaawansowaną rolę programistów Hadoop. Aby zostać architektem Hadoop, wymagane są następujące ważne zestawy umiejętności.
    1. Właściwe zrozumienie architektury frameworka Hadoop i dostosowywania aplikacji
    2. Prawidłowa analiza i zrozumienie dokumentacji wymagań
    3. Zrozumienie wiedzy na temat programowania klastrowego
    4. Minutowe zrozumienie architektury Hadoop
    5. Właściwe rozumienie i pisanie wiedzy w językach Python, HiveQL, R.
    6. Właściwe zrozumienie i doświadczenie w zarządzaniu przepływem pracy i harmonogramem
    7. Zrozumienie i praktyczna wiedza na temat ładowania danych i narzędzi do analizy danych
    8. Zrozumienie i praktyczna znajomość Hive, Pig, Java MapReduce, HBase
  • Big Data - Hadoop Tester: Ta rola jest bardziej z perspektywy testowania. Aby zostać testerem Hadoop, wymagane są następujące ważne zestawy umiejętności.
    1. Właściwe zrozumienie strategii testowania i dokumentacji artefaktów Hadoop
    2. Dobrze zorientowany w języku Java, aby wykonać testowane artefakty MapReduce
    3. Podstawowe zrozumienie frameworka Hadoop w celu usunięcia z niego błędów.
    4. Właściwe rozumienie i pisanie wiedzy w językach Python, HiveQL, R.
    5. Testowanie i praktyczna znajomość ula, świni
    6. Podejście oparte na rozwiązaniach i doświadczenie robocze w ramach MRUnit, JUnit

Wynagrodzenie za zadania Big Data Analytics

Zgodnie z obecnym scenariuszem rynkowym istnieją ogromne możliwości dla zadań analizy dużych zbiorów danych. Poniżej znajdują się średnie (przybliżone) pensje uzyskane z różnych badań. Poniższe dane pokazują przybliżone zarobki specjalistów ds. Analityki Big Data w Indiach.

Firma Zakres wynagrodzeń (INR)
Cognizant Technology Solutions378–870 K.
Fractal Analytics600 tys. - 1000 tys
Usługi doradcze Tata476–750 tys
Wipro634–1548 K.
Deloitte763–1259 K.
CGI571–610 tys
Amdoki715–856 K.

Wniosek - zadania analizy Big Data

Zgodnie z obecnymi standardami rynkowymi i powyższymi analizami jest całkiem jasne, że istnieje duże zapotrzebowanie na specjalistów ds. Analizy dużych zbiorów danych. Ale aby być w tej pozycji, konieczne jest właściwe zrozumienie i znajomość dużych zbiorów danych i artefaktów Hadoop. Można zatem stwierdzić, że zadania analityki dużych zbiorów danych są jedną z najbardziej dynamicznych karier w branży oprogramowania.

Polecane artykuły

To był przewodnik po zadaniach związanych z Big Data Analytics, tutaj omawialiśmy odpowiedzialność za Big Data Analytics, umiejętności wymagane do zadań Big Data Analytics, schemat wynagrodzeń itp. Możesz także przeczytać poniższy artykuł, aby dowiedzieć się więcej -

  1. Kariera w Big Data
  2. Pytania do analityki danych
  3. Wyzwania i rozwiązania analityki Big Data

Kategoria:

Big Data