Čo je analýza veľkých údajov?
Analýza veľkých dát je podoblasťou počítačovej vedy a softvérového inžinierstva, ktorá sa zaoberá ukladaním, spracovaním a analýzou veľkých údajov. Veľké dáta sú definované ako také údaje, ktoré majú veľký objem, vysokú rýchlosť, veľkú rozmanitosť a vysokú pravdivosť. Takéto dáta sú zvyčajne veľkosti 1 TB alebo vyššie, generujú sa veľmi vysokou rýchlosťou (predstavte si transakčné systémy Walmart alebo Amazon), skladajú sa z veľkého množstva typov údajov, ako sú texty, obrázky, videá, protokolové súbory, web útržky atď. Veľké údaje sú relatívne novým poľom a v posledných rokoch sa dostali do ohromného centra pozornosti. Na celom svete sa odohráva veľa nového rozvoja, a preto je dopyt po tomto odborníkovi vyhľadávaný všade. Po príchode na plat veľkých dátových analytikov sú trendy v odmeňovaní a odmeňovaní profesionálov v oblasti veľkých dát lepšie ako iné profily softvérového inžinierstva takmer na všetkých trhoch vo všetkých regiónoch a krajinách a neustále sa zlepšujú, pravdepodobne je preto najlepší čas investovať do vzdelávania a prechod na veľkú dátovú kariéru.
Vhodnosť pre analýzu veľkých údajov
Existuje mnoho spôsobov, ako sa dostať do oblasti veľkých dátových analýz. Takmer všetky pozície si vyžadujú aspoň vysokoškolské vzdelanie v odbore informatika alebo príbuzný odbor. Znalosť aspoň jedného programovacieho jazyka je výhodná - Java je obzvlášť užitočný. Užitočné je tiež porozumenie objektovo orientovaného programovania, systému správy databáz a schopnosti analytických a logických úvah.
- Jeden môže začať priamo ako čerstvejší a začať pracovať v oblasti analýzy veľkých dát. V tomto prípade sa zvyčajne začína ako vývojár Java alebo vývojár Hadoop a spracováva vstrekovanie, ukladanie a spracovanie údajov. Znalosť rozsahu je veľkou pomocou.
- Skúsený softvérový inžinier sa môže prepnúť do oblasti analýzy veľkých dát a absolvovať krátkodobé školenie, workshopy a online certifikácie. Väčšina ostatných profesionálov v teréne prechádza na veľké dátové pole kvôli platu za veľké analytické údaje. Zabezpečuje tiež potrebné koncepčné a doménové porozumenie a už dostupné pracovné skúsenosti sa rozširujú pri úspešnej migrácii na veľké údaje.
- Tí, ktorí pochádzajú z inej oblasti alebo inej oblasti inžinierstva a chcú migrovať na veľké údaje bez predchádzajúcej znalosti programovania, by sa mali vydať na tretiu cestu. Takíto odborníci potrebujú komplexné porozumenie oblasti a dostatočné množstvo praktického kódovania. Mali by absolvovať dlhodobé veľké dátové kurzy, zoznámiť sa s Java alebo akýmkoľvek iným programovacím jazykom a potom sa uchádzať o pohovory.
Kariérne vyhliadky analýzy veľkých údajov
Existuje veľa úloh a zodpovedností, s ktorými sa profesionál zaoberajúci sa veľkými dátami zaobchádza. Pracovné pozície sú k dispozícii od juniorských vývojárov po vyšších viceprezidentov a riaditeľa techniky. Niektoré z vyhľadávaných označení a profilov profesionálov v oblasti veľkých dát sú nasledujúce: -
- Veľkí dátoví inžinieri
- Vývojári spoločnosti Hadoop
- Analytici veľkých dát
- Hadoop správca
- Hadoop Architect
- Vývojári aplikácií Hadoop
- Vedci údajov
- Architekt podnikových informácií
1) Úlohy a zodpovednosti vývojára Hadoop:
- Definovanie tokov úloh v systéme Hadoop
- Správa a kontrola súborov denníka Hadoop
- Použitie zookeeperu pre služby koordinácie klastrov
- Prostredníctvom plánovača, riadenia úloh Hadoop
- Písanie a správa programov MapReduce, ktoré sú spustené v klastri Hadoop
2) Úlohy a zodpovednosti správcu Hadoop:
- Údržba a podpora HDFS
- Plánovanie a skríning klastrov Hadoop
- Sledovanie a údržba problémov s pripojením a bezpečnosťou
- Nastavenie a udelenie privilégií novým používateľom Hadoop
3) Úlohy a zodpovednosti Data Engineer / Data Architect:
- Dátoví inžinieri sú zodpovední za navrhovanie, vytváranie, správu a odstraňovanie problémov veľkých dátových aplikácií a infraštruktúry. dátoví inžinieri pomáhajú vedcom údajov vykonávať analýzu údajov a iné podobné úlohy.
- Požadované zručnosti pre vývojárov údajov a vývojárov Hadoop sú rovnaké ako programovanie ošípaných, Hadoop, framework MapReduce, skriptovanie Hive, manipulácia s databázami MySQL, Cassandra, MongoDB, spracovanie údajov typu NoSQL, SQL, streamovanie dát ako iskra a programovanie. Potrebné sú aj znalosti nástrojov ETL, dátových rozhraní API a modelovania údajov.
- Inžinieri dátovej infraštruktúry vyvíjajú, udržiavajú, konštruujú a testujú vysoko škálovateľné systémy správy údajov, ktoré zvládajú obrovské zdroje údajov v takmer reálnom čase.
4) Kompenzácia na celom svete
Priemerná mzda amerických analytikov v oblasti veľkých dát je asi 117 000 dolárov. Mzda za veľké analytické údaje sa pohybuje v rozmedzí od 89 000 do 242 000 USD. Táto miera je ešte vyššia u vedcov s údajmi, ktorí majú päťročné alebo viacročné skúsenosti. Tu je niekoľko príkladov.
- Aplikácia zdieľania jazdenia Lyft vypláca najvyššiu základnú mzdu za veľkú analýzu dát pre veľkých dátových inžinierov a vedcov údajov v priemere asi 167 000 dolárov.
- Facebook a Amazon platia rýchlosťou 159 000 a 151 000 dolárov ročne.
- Apple platí okolo 150 000 dolárov ročne, zatiaľ čo spoločnosť Airbnb vypláca okolo 117 000 dolárov.
- Twitter a LinkedIn vyplácajú svojim vedcom údajov približne 135 000 dolárov a 139 000 dolárov ročne.
- Vedci spoločnosti Microsoft a IBM poskytujú údajom približne 119 000 dolárov ročne a 111 000 dolárov ročne.
Zdroj (https://blockgram.com/2018-big-data-and-data-science-salary-guide/)
Vyššie uvedený zdroj poskytuje analýzu platov veľkých profesionálov v oblasti dátovej analýzy podľa úlohy a je uvedený v nasledujúcej tabuľke: -
| Typ práce | Plat (ročný) |
| Big Data Engineers | $ 147.000 |
| Experti na strojové učenie | $ 112.000 |
| Obchodní analytici | $ 89.000 |
| Manažéri informácií | $ 97.000 |
| Odborníci na obchodné spravodajstvo | $ 102.000 |
Grafy a grafy platov analýzy veľkých dát
(zdroj: - tabuľka uvedená vyššie)
Záver - Plat veľkých dát Analytics
Analýza veľkých dát sa zdá byť nositeľom pochodní v oblasti IT. Analýza veľkých dát sa stala veľmi dôležitou, pretože pomáha pri zlepšovaní obchodných procesov, rozširuje rozhodovacie procesy a poskytuje najväčšiu výhodu oproti konkurentom, ktorí si ešte neuvedomujú svoj potenciál. Tí profesionáli, ktorí sú veľmi dobre kvalifikovaní v možnostiach analýzy veľkých dát, sú široko ďaleko. Takíto profesionáli, ktorí majú skúsenosti s analýzou veľkých údajov, sú veľmi žiadaní. Všetky organizácie hľadajú spôsoby, ako využiť a získať úžitok z výkonu veľkých dát. Počet pracovných miest v tejto oblasti naozaj alebo monštrum alebo na inej platforme pracovných miest sa za posledný rok alebo dva podstatne zvýšil.
Táto obrovská vlna alebo prudký nárast je spôsobený toľkými organizáciami, ktoré implementujú Analytics, a preto hľadajú veľkých dátových inžinierov a dátových vedcov. Mnohé štúdie zistili, že všeobecný záujem o implementáciu analýzy veľkých dát vo všetkých odvetviach rastie najmä medzi americkými podnikmi. Väčšina organizácií ho buď implementuje, alebo aktívne plánuje pridať svoje kapacity v nasledujúcich dvoch až troch rokoch. Odborník s analytickými schopnosťami a schopnosťami bi dát môže využiť obrovské príležitosti veľkých dát a stať sa nevyhnutným prínosom pre organizáciu, ktorá podporuje podnikanie aj ich kariéru.
Odporúčané články
Toto bol sprievodca po veľkých platoch za analýzu dát. Tu sme diskutovali o základných pojmoch a informáciách o platoch za veľké analytické údaje. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch:
- Je veľká dáta databáza?
- Nástroje na analýzu veľkých údajov
- 5 najlepších rozdielov medzi strojovým učením veľkých dát Vs
- Top 5 trendov veľkých dát, ktoré spoločnosti budú musieť zvládnuť
- Sprievodca príkazmi MySQL Query