Що таке Big Data Analytics?

Big Data - це сукупність даних, настільки великих і складних, що звичайна система обробки даних не може контролювати одне і те ж. Зараз Big Data Analytics займається, в основному, величезною кількістю даних, аналізує те саме, щоб отримати та зрозуміти критичну закономірність та інші різні аспекти. Відповідно до сучасних технологій, за допомогою постійного та постійного аналізу великих даних, ми маємо змогу ініціювати та аналізувати різні розуміння цих великих операцій з передачею даних. Найважливіші тристоронні реалізації для Big Data Analytics:

  • Проаналізуйте та оптимізований підхід до транзакцій даних та прийняття рішень
  • Виходячи з поточного процесу, економічно ефективний підхід відіграє важливу роль, граючи з цими великими наборами даних
  • Нові товари та послуги можна виробляти відповідно до діючого ринкового стандарту

Переваги Big Data Analytics:

  1. Великі дані в основному стосуються величезної кількості даних, і, таким чином, аналіз для одних і тих же призводить до різних інноваційних підходів та рішень. Аналітика великих даних забезпечує багато оптимізованих рішень з точки зору бізнесу.
  2. Він надає широку та аналітичну підтримку галузі охорони здоров'я та основних галузей медичної галузі
  3. З погляду сучасної науки про дані та прогресу досліджень, вона також відіграє дуже важливу роль
  4. Аналітика великих даних також корисна для фінансових підходів, ринків торгівлі та виправлень безпеки відповідно до чинних галузевих стандартів

Категорії робочих місць в аналітиці великих даних

Спираючись на діючі ринкові стандарти, знайдіть нижче декілька важливих категорій робочих місць, які можна описати за допомогою аналізу великих даних.

  1. Аналітика наукових даних: аналітики даних, науковці даних - це важливі категорії робочих місць, засновані на підході та дослідженнях даних щодо великих даних. Вони раніше розлучалися з командою з наукових даних і відповідали за великий аналіз даних та отримання важливої ​​інформації з тієї ж. Вони повинні добре розбиратися з R,
  2. , Вулики тощо. Мови програмування.
  3. Big Data-Hadoop Developer: Це ще одна важлива категорія роботи, яка базується на полі аналітики великих даних. Розробники використовують для створення додатків на базі платформи Hadoop, яку можуть використовувати клієнти.
  4. Тестер Hadoop: Це з точки зору тестування та забезпечення якості, і тестери повинні мати знання про платформу Hadoop та артефакти великих даних.
  5. Hadoop Architect: Це більше нагадує просунуту роль для розробників Hadoop. Вони мають справу зі складною аналітикою даних та основними архітектурами додатків, заснованих на платформах Hadoop.
  6. Рішення архітектор: Архітектор великих даних - це також одна з важливих робочих ролей у галузях аналітики даних. Вони в основному мають справу зі світовою проблемою, і відповідно до аналізу вони створюють оптимізоване рішення для вирішення проблеми. Усі вони базуються на великих даних. На основі відповідного сценарію вони вирішують різні артефакти рішення, наприклад, які мови програмування потрібно реалізувати та інші параметри, пов'язані з рамками. Вони повинні добре розбиратися з мовами програмування, відповідними базами даних, великими рамками даних та іншими необхідними інструментами для аналізу великих записів даних та обробки оптимізованого рішення.

Набір навичок, необхідний для великих завдань з аналітики даних

Відповідно до поточного ринкового сценарію, існують величезні відкриття щодо роботи з аналітикою великих даних. Але щоб бути обраним, для завдань з аналізу великих даних потрібен належний набір навичок та дослідження. Нижче ви знайдете кілька важливих наборів навичок, необхідних для виконання різних робочих ролей з точки зору аналітики великих даних.

  • Великі дані - Hadoop Developer / Analyst: Щоб бути розробником або аналітиком Hadoop, потрібні наступні кілька важливих наборів навичок.
    1. Правильне розуміння файлів журналів Hadoop та відповідних артефактів
    2. Також потрібно керувати файлами журналу та розумінням огляду
    3. Правильне розуміння та здібності прийняття рішень під час управління потоками роботи
    4. Гарний вірш з функціоналами планувальника завдань Hadoop
    5. Знання щодо координації кластерів та управління робочим потоком
    6. Правильне розуміння структури кластера Hadoop та пов'язаних з цим артефактів
    7. Правильне розуміння та написання знань на мовах Python, HiveQL, R
    8. Правильне розуміння та досвід управління робочим процесом та графіком роботи
    9. Розуміння та робочі знання щодо завантаження даних та інструментів аналізу даних
  • Великі дані - Hadoop Architect: Це більше нагадує просунуту роль для розробників Hadoop. Щоб бути архітектором Hadoop, потрібні наступні кілька важливих наборів навичок.
    1. Правильне розуміння архітектури та налаштування додатків Hadoop
    2. Належний аналіз та розуміння виможної документації
    3. Розуміння знань кластерного програмування
    4. Хвилинне розуміння архітектури Hadoop
    5. Правильне розуміння та написання знань на мовах Python, HiveQL, R
    6. Правильне розуміння та досвід управління робочим процесом та графіком роботи
    7. Розуміння та робочі знання щодо завантаження даних та інструментів аналізу даних
    8. Розуміння та робочі знання з вуликів, свиней, Java MapReduce, HBase
  • Великі дані - Hadoop Tester: Ця роль більше з точки зору тестування. Щоб стати тестувачем Hadoop, потрібні наступні кілька важливих наборів навичок.
    1. Правильне розуміння стратегій тестування та документації артефактів Hadoop
    2. Гарний вірш з мовою Java для виконання тестуваних артефактів MapReduce
    3. Основне розуміння рамки Hadoop, щоб позбутися від неї помилок.
    4. Правильне розуміння та написання знань на мовах Python, HiveQL, R
    5. Тестування та практичне знання вулика, Свині
    6. Підхід, орієнтований на рішення, та досвід роботи в рамках MRUnit, JUnit

Зарплата за роботу Big Data Analytics

Відповідно до поточного ринкового сценарію, існують величезні відкриття для завдань з аналітики великих даних. Будь ласка, знайдіть нижче середньої (приблизної) зарплати, отриманої в результаті різних опитувань. Наведені нижче дані показують приблизну зарплату фахівців з аналізу великих даних в Індії.

Компанія Діапазон заробітної плати (INR)
Пізнавальні технологічні рішення378K - 870K
Фрактал Аналітика600K - 1000K
Консультаційні послуги Tata476K - 750K
Wipro634K - 1548K
Делойт763K - 1259K
CGI571K - 620K
Amdocs715K - 856K

Висновок - великі робочі місця з аналітики даних

Згідно з чинними ринковими стандартами та вищезгаданим аналізом, цілком очевидно, що існує великий попит на фахівців з аналізу великих даних. Але для того, щоб опинитися на цій посаді, потрібне належне розуміння та знання великих даних та артефактів Hadoop. Таким чином, можна зробити висновок, що робота з аналітики великих даних є однією з процвітаючих кар’єр у сучасній індустрії програмного забезпечення.

Рекомендовані статті

Це керівництво по роботі з великими роботами в аналітиці даних. Тут ми обговорили відповідальність за великі аналітики даних, навички, необхідні для роботи з великими даними в аналітиці даних, схему зарплати тощо. Ви також можете переглянути цю статтю, щоб дізнатися більше -

  1. Кар'єра у великих даних
  2. Питання для інтерв'ю щодо аналізу даних
  3. Проблеми та рішення аналітики великих даних

Категорія:

Великі дані