Що таке Big Data Analytics?
Аналітика великих даних - це підполі інформатики та інженерії програмного забезпечення, яка займається зберіганням, обробкою та аналізом великих даних. Великі дані визначаються як такі дані, які мають високий об'єм, високу швидкість, велику різноманітність і високу вірогідність. Зазвичай такі дані мають розмір 1 ТБ або вище, вони генеруються з дуже високою швидкістю (уявіть транзакційні системи Вальмарта чи Амазонки), вони складаються з безлічі різноманітних типів даних, таких як тексти, зображення, відео, файли журналів, веб обрізки тощо. Великі дані - це відносно нове поле, яке виявилося надзвичайно актуальним в останні кілька років. У всьому світі відбувається багато нових розробок, а отже, попит на таких професіоналів затребуваний скрізь. Що стосується заробітної плати Big Data Analytics, тенденції до зарплати та компенсацій у фахівців з великими даними краще, ніж інші профілі інженерії програмного забезпечення майже на всіх ринках у регіонах та країнах, і постійно вдосконалюються, тому, мабуть, це найкращий час для інвестицій у навчання та перехід на кар'єру великих даних.
Придатність для великих даних Analytics
Існує багато способів потрапити в поле аналізу великих даних. Практично всі посади вимагають принаймні ступінь інженерії інформатики або суміжної галузі. Знання принаймні однієї мови програмування вигідно - особливо корисним є Java. Розуміння об'єктно-орієнтованого програмування, системи управління базами даних та навичок аналітичних та логічних міркувань також є корисним.
- Можна почати безпосередньо як свіжіший і почати працювати в області аналізу великих даних. У такому випадку звичайно стажист починає розробник Java або розробник Hadoop та обробляє введення, зберігання та обробку даних. Знання масштабу - чудова допомога.
- Досвідчений інженер програмного забезпечення може перейти до сфери аналітики великих даних, пройшовши короткотерміновий навчальний курс, семінари та онлайн-сертифікати. Більшість інших спеціалістів на місцях переходять у поле великих даних через велику зарплату за аналітику даних. Це також забезпечує необхідне концептуальне та доменне розуміння та вже наявний розширений досвід роботи для успішної міграції у великі дані.
- Ті, хто з іншого домену чи іншої інженерної галузі і хоче перейти на великі дані без попередніх знань про програмування, повинні слідувати третім маршрутом. Таким професіоналам потрібно всебічне розуміння галузі та хороша кількість практичного кодування. Вони повинні пройти тривалі курси великих даних, ознайомитись з Java або будь-якою іншою мовою програмування, а потім подати заявку на співбесіду.
Перспективи кар'єри Big Analytics Analytics
Професіонал з великими даними займається декількома ролями та обов'язками. Вакансії доступні від молодших розробників до старших віце-президентів та директора з інжинірингу. Деякі із затребуваних позначень та профілів професіоналів з великими даними наступні:
- Великі інженери даних
- Розробники Hadoop
- Аналітики великих даних
- Hadoop Administrator
- Hadoop Архітектор
- Розробники додатків Hadoop
- Дані вчені
- Архітектор бізнес-аналітики
1) Ролі та обов'язки розробника Hadoop:
- Визначення потоків робочих місць в системі Hadoop
- Управління та огляд файлів журналів Hadoop
- Використання зоокедера для служб координації кластерів
- За допомогою планувальника, керування роботами Hadoop
- Написання та керування програмами MapReduce, які працюють на кластері Hadoop
2) Ролі та обов'язки адміністратора Hadoop:
- Технічне обслуговування та підтримка HDFS
- Планування та скринінг кластерів Hadoop
- Відстеження та технічне обслуговування проблем із підключенням та безпекою
- Налаштування та надання пільг для нових користувачів Hadoop
3) Ролі та обов'язки інженера даних / архітектора даних:
- Інженери даних відповідають за проектування, створення та управління та усунення несправностей великих програм та інфраструктури даних. інженери даних допомагають науковцям даних виконувати аналіз даних та інші подібні завдання.
- Необхідні набори навичок для інженерів даних та розробників Hadoop такі самі, як програмування Pig, Hadoop, фреймворк MapReduce, скрипт Hive, обробка баз даних MySQL, Cassandra, MongoDB, обробка даних типу NoSQL, SQL, потокова передача даних як іскра, і програмування. Також потрібні знання інструментів ETL, API даних та моделювання даних.
- Інженери інфраструктури даних розробляють, підтримують, конструюють та випробовують високомасштабні системи управління даними, які обробляють величезні джерела даних у найближчому реальному часі.
4) Компенсація по всьому світу
Середня заробітна плата за аналітику великих даних у США для інженерів великих даних становить близько 117 000 доларів. Заробітна плата за аналітику великих даних коливається в діапазоні від 89 000 до 242 000 доларів. Цей показник навіть вищий для науковців, які мають п'ять років і більше досвіду. Деякі приклади тут.
- Додаток для обміну їздою Lyft виплачує найвищу базову зарплату за аналітику великих даних для інженерів великих даних та науковців даних у середньому близько 167 000 доларів.
- Facebook і Amazon платять за ставкою 159 000 доларів США і 151 000 доларів США відповідно.
- Apple платить близько 150 000 доларів на рік, тоді як Airbnb виплачує близько 117 000 доларів.
- Twitter та LinkedIn виплачують близько 135 000 доларів США та 139 000 доларів США щорічно своїм науковцям.
- Вчені даних Microsoft та IBM отримують приблизно 119 000 доларів США та 111 000 доларів США щорічно.
Джерело ((https://blockgram.com/2018-big-data-and-data-science-salary-guide/)
Вище джерело надає аналітику великих даних щодо структури заробітної плати фахівців з великими даними на основі ролі та наведено в таблиці нижче:
| Тип роботи | Зарплата (річна) |
| Інженери великих даних | 147 000 доларів |
| Експерти з машинного навчання | 112 000 доларів |
| Бізнес-аналітики | 89 000 доларів |
| Інформаційні менеджери | 97 000 доларів |
| Експерти з бізнес-аналітики | 102 000 доларів США |
Діаграми та графіки зарплати великих даних Analytics
(джерело: - Таблиця, подана вище)
Висновок - Заробітна плата великих даних Analytics
Big Data Analytics, здається, є носієм ІТ. Аналіз великих даних став дуже важливим, оскільки він сприяє вдосконаленню бізнес-процесів, розширенню прийняття рішень та надає найбільшу перевагу конкурентам, які ще не усвідомлюють потенціал цього. Професіонали, які дуже добре володіють можливостями Big Data Analytics, є далеко і широко. Такі професіонали, які мають досвід роботи з великими даними Analytics, користуються великим попитом. Всі організації шукають способів використання та отримання вигоди від потужності Big Data. Кількість робочих місць у цій галузі на платформі «Дійсно» або «Монстр» або на іншій роботі значно збільшилася за останній рік-два.
Ця величезна хвиля чи сплеск зумовлена багатьма організаціями, які впроваджують Analytics і тим самим шукають великих інженерів даних та науковців даних. Багато досліджень показали, що загальний інтерес до впровадження Big Data Analytics у галузях зростає, особливо серед американських підприємств. Більшість організацій або реалізує це, або активно планує додати свої можливості в найближчі два-три роки. Професіонал, що володіє навичками аналітичного та бі-даних, може скористатися величезними можливостями Big Data і стати незамінним активом для організації, що сприяє розвитку бізнесу та бізнесу.
Рекомендовані статті
Це було керівництвом щодо зарплати за аналітику великих даних. Тут ми обговорили основні поняття та інформацію про зарплату за аналітику великих даних. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше:
- Є великі дані - це база даних?
- Інструменти аналізу великих даних
- 5 Найкраща різниця між великими даними проти машинного навчання
- Топ-5 тенденцій великих даних, які компаніям доведеться освоїти
- Керівництво по командам запитів MySQL