Co to jest Big Data Analytics?
Analiza dużych zbiorów danych jest podobną dziedziną informatyki i inżynierii oprogramowania, która zajmuje się przechowywaniem, przetwarzaniem i analizą dużych zbiorów danych. Duże dane są definiowane jako takie dane, które mają dużą objętość, dużą prędkość, dużą różnorodność i wysoką wiarygodność. Zazwyczaj takie dane mają rozmiar 1 TB lub większy, są generowane z bardzo dużą prędkością (wyobraź sobie systemy transakcyjne Walmart lub Amazon), składają się z szerokiej gamy typów danych, takich jak teksty, obrazy, filmy, pliki dziennika, strony internetowe notki itp. Duże zbiory danych to stosunkowo nowa dziedzina, która w ostatnich latach znalazła się w centrum uwagi. Na całym świecie dzieje się wiele nowych rozwiązań, dlatego zapotrzebowanie na tego rodzaju profesjonalistów jest poszukiwane wszędzie. Jeśli chodzi o wynagrodzenie Big Data Analytics, trendy w wynagrodzeniach i wynagrodzeniach specjalistów Big Data są lepsze niż inne profile inżynierii oprogramowania prawie na całym rynku w regionach i krajach i stale się poprawiają, dlatego prawdopodobnie jest to najlepszy czas na inwestowanie w naukę i przejście do kariery dużych zbiorów danych.
Kwalifikowalność do analizy dużych zbiorów danych
Istnieje wiele sposobów na dostanie się do pola analizy dużych zbiorów danych. Prawie wszystkie stanowiska wymagają co najmniej stopnia inżynierii informatycznej lub dziedziny pokrewnej. Znajomość co najmniej jednego języka programowania jest korzystna - Java jest szczególnie pomocna. Pomocne jest również zrozumienie programowania obiektowego, systemu zarządzania bazą danych oraz umiejętności rozumowania analitycznego i logicznego.
- Można zacząć bezpośrednio jako świeższy i rozpocząć pracę w dziedzinie analizy dużych zbiorów danych. W takim przypadku zwykle stażysta rozpoczyna pracę jako programista Java lub programista Hadoop i zajmuje się wstrzykiwaniem, przechowywaniem i przetwarzaniem danych. Znajomość skali jest wielką pomocą.
- Doświadczony inżynier oprogramowania może przejść do dziedziny analizy dużych zbiorów danych, przechodząc krótkoterminowe szkolenie, warsztaty i certyfikaty online. Większość innych specjalistów zawodowych przechodzi na pole dużych zbiorów danych ze względu na wynagrodzenie związane z analizą dużych zbiorów danych. Zapewnia również niezbędne zrozumienie pojęć i domen oraz dostęp do już dostępnych doświadczeń w udanej migracji do dużych zbiorów danych.
- Ci, którzy pochodzą z innej domeny lub innej dziedziny inżynierii i chcą przeprowadzić migrację do dużych zbiorów danych bez wcześniejszej wiedzy na temat programowania, powinni wybrać trzecią drogę. Tacy specjaliści potrzebują kompleksowego zrozumienia dziedziny i dużej ilości praktycznego kodowania. Powinni oni ukończyć długoterminowe kursy Big Data, zapoznać się z Javą lub innym językiem programowania, a następnie ubiegać się o rozmowy kwalifikacyjne.
Perspektywy kariery w Big Data Analytics
Istnieje wiele ról i obowiązków, którymi zajmuje się specjalista od dużych zbiorów danych. Oferty pracy są dostępne od młodszych programistów do starszych wiceprezesów i dyrektorów inżynierii. Niektóre z poszukiwanych oznaczeń i profili specjalistów od dużych zbiorów danych są następujące:
- Inżynierowie Big Data
- Programiści Hadoop
- Analitycy dużych zbiorów danych
- Administrator Hadoop
- Architekt Hadoop
- Twórcy aplikacji Hadoop
- Naukowcy danych
- Architekt wywiadu gospodarczego
1) Role i obowiązki programisty Hadoop:
- Definiowanie przepływów pracy w systemie Hadoop
- Zarządzanie i przegląd plików dziennika Hadoop
- Korzystanie ze zookeeper dla usług koordynacji klastrów
- Za pomocą harmonogramu zarządzającego zadaniami Hadoop
- Pisanie i zarządzanie programami MapReduce działającymi w klastrze Hadoop
2) Role i obowiązki administratora Hadoop:
- Utrzymanie i wsparcie HDFS
- Planowanie i przegląd klastrów Hadoop
- Śledzenie i konserwacja problemów z łącznością i bezpieczeństwem
- Konfigurowanie i nadawanie uprawnień nowym użytkownikom Hadoop
3) Role i obowiązki Inżyniera danych / Architekta danych:
- Inżynierowie danych są odpowiedzialni za projektowanie, budowanie, zarządzanie i rozwiązywanie problemów z aplikacjami i infrastrukturą Big Data. inżynierowie danych pomagają naukowcom danych w analizie danych i innych podobnych zadaniach.
- Wymagane umiejętności dla inżynierów danych i programistów Hadoop, takich jak programowanie Pig, Hadoop, framework MapReduce, skryptowanie Hive, obsługa baz danych MySQL, Cassandra, MongoDB, obsługa danych typu NoSQL, SQL, strumieniowanie danych jak iskra i programowanie. Potrzebna jest również znajomość narzędzi ETL, interfejsów API danych i modelowania danych.
- Inżynierowie infrastruktury danych opracowują, utrzymują, konstruują i testują wysoce skalowalne systemy zarządzania danymi, które obsługują ogromne źródła danych w czasie prawie rzeczywistym.
4) Odszkodowanie na całym świecie
Średnia pensja amerykańskich analityków dużych zbiorów danych dla inżynierów dużych zbiorów danych wynosi około 117 000 USD. Wynagrodzenie za analizę dużych zbiorów danych waha się w przedziale 89 000 $ i 242 000 $. Stawka jest jeszcze wyższa dla naukowców zajmujących się danymi z pięcioletnim lub dłuższym doświadczeniem. Oto kilka przykładów.
- Lyft, dzieląca się jazdą, płaci najwyższą podstawową pensję dla analityków dużych zbiorów danych dla inżynierów dużych zbiorów danych i naukowców zajmujących się analizą danych, średnio około 167 000 $.
- Facebook i Amazon płacą odpowiednio 159 000 USD i 151 000 USD rocznie.
- Apple płaci około 150 000 USD rocznie, podczas gdy Airbnb wypłaca około 117 000 USD.
- Twitter i LinkedIn wypłacają odpowiednio swoim naukowcom około 135 000 USD i 139 000 USD rocznie.
- Naukowcy zajmujący się danymi od Microsoft i IBM otrzymują odpowiednio około 119 000 USD i 111 000 USD rocznie.
Źródło ((https://blockgram.com/2018-big-data-and-data-science-salary-guide/)
Powyższe źródło zapewnia strukturę wynagrodzeń analityków big data dla specjalistów big data w oparciu o rolę i jest podana w poniższej tabeli: -
| Rodzaj pracy | Wynagrodzenie (roczne) |
| Inżynierowie Big Data | 147 000 $ |
| Eksperci Machine Learning | 112 000 USD |
| Analitycy Biznesowi | 89 000 USD |
| Menedżerowie informacji | 97 000 USD |
| Eksperci Business Intelligence | 102 000 USD |
Wykresy i wykresy wynagrodzenia Big Data Analytics
(źródło: - Tabela podana powyżej)
Wniosek - wynagrodzenie w Big Data Analytics
Big Data Analytics wydaje się być pochodnią IT. Analiza dużych zbiorów danych stała się bardzo ważna, ponieważ pomaga w usprawnianiu procesów biznesowych, zwiększaniu decyzji i zapewnia największą przewagę nad konkurentami, którzy jeszcze nie zdają sobie z tego sprawy. Specjaliści, którzy są bardzo dobrze wyszkoleni w zakresie możliwości Big Data Analytics, są bardzo różni. Tacy specjaliści z doświadczeniem w analizie dużych zbiorów danych są bardzo poszukiwani. Wszystkie organizacje szukają sposobów wykorzystania i czerpania korzyści z potęgi Big Data. Liczba ofert pracy w tym polu w Indeed, Monster lub innej platformie pracy znacznie wzrosła w ciągu ostatniego roku lub dwóch.
Ta ogromna fala lub gwałtowny wzrost jest spowodowany tak dużą liczbą organizacji wdrażających Analytics, a tym samym poszukujących inżynierów dużych zbiorów danych i naukowców. Wiele badań wykazało, że ogólne zainteresowanie wdrażaniem analizy dużych zbiorów danych w różnych branżach rośnie szczególnie wśród firm amerykańskich. Większość organizacji albo go wdraża, albo aktywnie planuje zwiększyć swoje możliwości w ciągu najbliższych dwóch do trzech lat. Specjalista posiadający umiejętności analityczne i bi danych może wykorzystać ogromne możliwości Big Data i stać się nieodzownym atutem organizacji wspierającej zarówno biznes, jak i karierę.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po wynagrodzeniach za analizę dużych zbiorów danych. W tym miejscu omówiliśmy podstawowe pojęcia i informacje o wynagrodzeniu za analizę dużych zbiorów danych. Możesz także zapoznać się z następującymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej:
- Czy Big Data to baza danych?
- Narzędzia do analizy Big Data
- 5 Najlepsza różnica między uczeniem maszynowym Big Data a maszyną
- 5 głównych trendów Big Data, które firmy będą musiały opanować
- Przewodnik po poleceniach zapytań MySQL