Čo je analýza veľkých údajov?

Big Data je v podstate súbor údajov, ktoré sú také veľké a zložité, že ich normálny systém spracovania údajov nedokáže kontrolovať. Teraz sa nástroj Big Data Analytics zaoberá predovšetkým obrovským množstvom vyšetrení údajov, ich analýzou a získaním a porozumením kritického modelu a ďalších rôznych aspektov. Podľa súčasnej technológie, s nepretržitou a prebiehajúcou analýzou veľkých dát, sme teraz schopní iniciovať a analyzovať rôzne poznatky z tohto procesu veľkých dátových transakcií. Najdôležitejšie trojsmerné implementácie pre službu Big Data Analytics sú:

  • Analyzujte a optimalizujte prístup k dátovým transakciám a rozhodovaniu
  • Na základe súčasného procesu zohráva nákladovo efektívny prístup dôležitú úlohu pri hraní s týmito veľkými súbormi údajov
  • Nové výrobky a služby sa môžu vyrábať podľa súčasného trhového štandardu

Výhody analýzy veľkých dát:

  1. Veľké údaje sa v zásade zaoberajú obrovským množstvom údajov, a preto ich analýza vedie k rôznym inovatívnym prístupom a riešeniam. Analýza veľkých dát poskytuje veľa optimalizovaných riešení z obchodného hľadiska.
  2. Poskytuje rozsiahlu a analytickú podporu odvetviam zdravotnej starostlivosti a kľúčových oblastí lekárskej oblasti
  3. Z hľadiska súčasnej vedy o údajoch a vývoja výskumu tiež zohráva veľmi dôležitú úlohu
  4. Analýza veľkých dát je tiež nápomocná vo vzťahu k finančným prístupom, obchodným trhom a bezpečnostným opravám podľa súčasných odvetvových štandardov

Kategórie pracovných miest pre veľké údaje

Na základe súčasných trhových štandardov nájdete nižšie niekoľko dôležitých kategórií pracovných miest, ktoré možno opísať pomocou analýzy veľkých údajov.

  1. Data Science Analyst: Data Science Analysts, Data Scientists sú dôležité kategórie pracovných miest založené na prístupe a štúdiách analýzy veľkých dát. Zúčastnili sa na oddelení tímu vedy o údajoch a boli by zodpovední za analýzu veľkých údajov a za získavanie dôležitých informácií z nich. Mali by byť dobre oboznámení s R,
  2. , Hive atď. Programovacie jazyky.
  3. Big Data-Hadoop Developer: Toto je ďalšia dôležitá kategória úloh, ktorá je založená na poli analýzy veľkých dát. Vývojári používajú na vytváranie aplikácií založených na platforme Hadoop, ktorú môžu zákazníci využiť.
  4. Hadoop Tester: Je to z hľadiska testovania a zabezpečenia kvality a testeri by mali mať vedomosti o platforme Hadoop a artefaktoch veľkých údajov.
  5. Hadoop Architect: Je to skôr ako pokročilá rola pre vývojárov Hadoop. Zaoberajú sa komplexnou analýzou údajov a základnými architektúrami aplikácií založených na platformách Hadoop.
  6. Solution Architect: Architekt veľkých dátových riešení je tiež jednou z dôležitých pracovných úloh v odvetviach analýzy údajov. V zásade sa zaoberajú problémom skutočného sveta a podľa analýzy vytvárajú optimalizované riešenie na vyriešenie problému. Všetky sú založené na rámci veľkých údajov. Na základe príslušného scenára rozhodujú o rôznych artefaktoch riešenia, napríklad o tom, ktoré programovacie jazyky je potrebné implementovať, ao ďalších parametroch súvisiacich s rámcom. Mali by byť oboznámení s programovacími jazykmi, zodpovedajúcimi databázami, rámcom veľkých údajov a inými požadovanými nástrojmi na analýzu veľkých záznamov údajov a spracovanie optimalizovaného riešenia.

Sada zručností vyžadovaná pre úlohy s veľkými dátami Analytics

Podľa súčasného trhového scenára existujú veľké príležitosti, pokiaľ ide o úlohy veľkých analytických údajov. Ale aby ste si mohli vybrať, pre prácu s analytickými dátami veľkých rozmerov sa vyžaduje správna súprava zručností a štúdie. Nižšie nájdete niekoľko dôležitých súprav zručností, ktoré sú potrebné na to, aby mohli hrať rôzne úlohy z pohľadu analýzy veľkých dát.

  • Big Data - vývojár / analytik spoločnosti Hadoop: Na to, aby ste sa stali vývojárom alebo analytikom spoločnosti Hadoop, je potrebných niekoľko dôležitých súprav zručností.
    1. Správne porozumenie protokolovým súborom Hadoop a príslušným artefaktom
    2. Vyžaduje sa tiež správa protokolových súborov a ich preskúmanie
    3. Správne porozumenie a rozhodovacie schopnosti pri riadení pracovných tokov
    4. Verte s funkciami plánovača úloh Hadoop
    5. Znalosť koordinácie klastrov a riadenia pracovného toku
    6. Správne pochopenie klastrovej štruktúry Hadoop a súvisiacich artefaktov
    7. Správne porozumenie a písanie v jazyku Python, HiveQL, R
    8. Správne porozumenie a skúsenosti s riadením pracovných postupov a plánovania
    9. Pochopenie a pracovné znalosti nástrojov na načítanie údajov a analýzu údajov
  • Big Data - Hadoop Architect: Je to skôr ako pokročilá rola pre vývojárov Hadoop. Aby ste boli architektom Hadoopu, je potrebných niekoľko dôležitých súprav zručností.
    1. Správne pochopenie architektúry rámca Hadoop a prispôsobenie aplikácií
    2. Správna analýza a pochopenie dokumentácie k požiadavkám
    3. Pochopenie znalostí programovania klastrov
    4. Porozumenie architektúry Hadoop za minútu
    5. Správne porozumenie a písanie v jazyku Python, HiveQL, R
    6. Správne porozumenie a skúsenosti s riadením pracovných postupov a plánovania
    7. Pochopenie a pracovné znalosti nástrojov na načítanie údajov a analýzu údajov
    8. Pochopenie a pracovné znalosti Hive, Pig, Java MapReduce, HBase
  • Big Data - Hadoop Tester: Táto rola je viac z hľadiska testovania. Na to, aby ste sa stali testerom Hadoop, je potrebných niekoľko dôležitých súprav zručností.
    1. Správne pochopenie stratégií testovania a dokumentácia artefaktov Hadoop
    2. Verš s jazykom Java na vykonanie testovateľných artefaktov MapReduce
    3. Základné pochopenie rámca Hadoop na odstránenie chýb.
    4. Správne porozumenie a písanie v jazyku Python, HiveQL, R
    5. Testovanie a praktické vedomosti o Hive, Pig
    6. Prístup založený na riešení a pracovné skúsenosti v rámcoch MRUnit, JUnit

Mzda za prácu s veľkými dátami Analytics

Podľa súčasného trhového scenára existuje veľké množstvo pracovných miest na analýzu veľkých dát. Nižšie nájdete priemerné (približné) platy získané z rôznych prieskumov. Nižšie uvedené čísla ukazujú približné platy odborníkov na analýzu veľkých dát v Indii.

spoločnosť Rozsah miezd (INR)
Kognizant Technology Solutions378 K - 870 K
Fraktálna analýza600 000 - 1 000 kB
Konzultačné služby Tata476 - 750 000
Wipro634 K - 1548 K
Deloitte763 K - 1259 K
CGI571 K - 620 K
Amdocs715 K - 856 K

Záver - Úlohy na analýzu veľkých dát

Podľa súčasných trhových štandardov a vyššie uvedenej analýzy je úplne zrejmé, že existuje veľký dopyt po profesionálnych analytikoch veľkých dát. Aby však bolo v tejto pozícii, je potrebné správne porozumenie a znalosť veľkých údajov a artefaktov Hadoop. Preto možno dospieť k záveru, že úlohy v oblasti analýzy veľkých dát sú jednou z prosperujúcich kariér v súčasnom softvérovom priemysle.

Odporúčané články

Bol to sprievodca úlohami v oblasti veľkých dátových analytických služieb. Tu sme diskutovali o zodpovednosti v oblasti veľkých dátových analytických nástrojov, zručnostiach potrebných pre úlohy s veľkými dátami v analytických funkciách, mzdové vzorce, atď. Ďalšie informácie nájdete v nasledujúcom článku -

  1. Kariéra v oblasti veľkých dát
  2. Otázky týkajúce sa rozhovoru s analýzou údajov
  3. Výzvy a riešenia analýzy veľkých dát

Kategórie:

Veľké dáta