Шта је Биг Дата Аналитицс?
Аналитика великих података је потподручје рачунарске науке и софтверског инжењерства које се бави складиштењем, руковањем и анализом великих података. Велики подаци су дефинисани као такви подаци који имају велику запремину, велику брзину, велику разноликост и високу истинитост. Обично су такви подаци величине 1ТБ или више, генеришу се врло великом брзином (замислите трансакцијске системе Валмарта или Амазона), састоје се од великог броја различитих врста података као што су текстови, слике, видео снимци, датотеке дневника, веб остаци итд. Велики подаци су релативно ново поље и у посљедњих неколико година запазили су се у центру пажње. Много новог развоја се дешава широм света и зато се потражња за таквим професионалцима тражи свуда. Када се дође до зараде Биг Дата Аналитицс, трендови плаћа и накнада стручњака за велике податке бољи су од осталих профила софтверског инжењеринга готово на свим тржиштима широм региона и земаља и стално се побољшавају, па је вероватно ово најбоље време да уложите у учење и прелазак у велику каријеру података.
Испуњавање могућности за велику анализу података
Постоји много начина да уђете у поље аналитике великих података. Скоро све позиције захтевају најмање диплому из области инжењерства рачунара или сродне области. Познавање најмање једног програмског језика је корисно - Јава је посебно корисна. Разумевање објектно оријентисаног програмирања, система управљања базама података и вештина аналитичког и логичког резоновања такође је корисно.
- Може се почети директно као свежији и почети са радом у пољу за велику анализу података. У овом случају, полазник почетник почиње као Јава програмер или Хадооп програмер и рукује убризгавањем, складиштењем и обрадом података. Знање о скали је од велике помоћи.
- Искусни софтверски инжењер може се пребацити на поље аналитике великих података путем краткорочног курса обуке, радионица и сертификата на мрежи. Већина осталих професионалаца на терену прелази на поље великих података због велике плате за аналитику података. Такође осигурава неопходно концептуално и доменско разумевање и већ доступно повећање радног искуства у успешном преласку у велике податке.
- Они који су из друге домене или различитог инжењерског поља и желе да се преселе у велике податке без претходног знања о програмирању требало би да следе трећи пут. Таквим професионалцима је потребно свеобухватно разумевање поља и добра количина практичног кодирања. Требали би похађати дугорочне курсеве великих података, упознати се са Јавом или било којим другим програмским језиком, а затим се пријавити за интервјуе.
Перспектива каријере велике аналитике података
Професионалац с великим подацима има неколико улога и одговорности. Радна места су доступна од млађих програмера до виших потпредседника и директора инжењеринга. Следе неке од тражених ознака и профила стручњака за велике податке:
- Велики инжењери података
- Хадооп програмери
- Велики аналитичари података
- Хадооп Администратор
- Хадооп Арцхитецт
- Хадооп програмери апликација
- Научници података
- Архитекта пословне интелигенције
1) Улоге и одговорности Хадооп програмера:
- Дефинисање токова послова у систему Хадооп
- Управљање и преглед датотека Хадооп лог датотека
- Коришћење зоокера за услуге координације кластера
- Кроз планер, управљање Хадооп пословима
- Писање и управљање програмима МапРедуце који раде на Хадооп кластеру
2) Улоге и одговорности Хадооп администратора:
- Одржавање и подршка ХДФС-а
- Планирање и скрининг Хадооп кластера
- Праћење и одржавање проблема са повезивањем и безбедношћу
- Подешавање и давање привилегија новим Хадооп корисницима
3) Улоге и одговорности инжењера података / архитеката података:
- Инжењери података одговорни су за пројектовање, изградњу и управљање и решавање проблема великих апликација и инфраструктуре. инжењери података помажу научницима података у обављању анализе података и других сличних послова.
- Потребни сетови вештина за инжењере података и програмере Хадооп исти су као Пиг програмирање, Хадооп, МапРедуце оквир, скрипти за кошнице, руковање МиСКЛ базом података, Цассандра, МонгоДБ, руковање подацима типа НоСКЛ, СКЛ, Стреаминг података попут искре и програмирање. Потребно је и познавање ЕТЛ алата, АПИ-ја података и моделирања података.
- Инжењери за инфраструктуру података развијају, одржавају, конструишу и тестирају високо скалабилне системе за управљање подацима који обрађују огромне изворе података у скоро реалном времену.
4) Накнада по цијелом свијету
Просечна америчка плата за велику анализу података за инжењере великих података износи око 117 000 долара. Плата за велику аналитику података варира у распону од 89.000 до 242.000 УСД. Стопа је још виша код научника са подацима који имају пет или више година искуства. Ево неколико примера.
- Апликација за дељење вожње Лифт плаћа највећу основну плату за велику анализу података за инжењере великих података и научнике података у просеку око 167.000 УСД.
- Фацебоок и Амазон плаћају по стопи од 159.000 УСД и 151.000 УСД годишње.
- Аппле плаћа око 150.000 долара годишње, док Аирбнб исплаћује око 117.000 долара.
- Твиттер и ЛинкедИн својим научницима података исплаћују око 135.000 УСД и 139.000 УСД годишње.
- Мицрософт и ИБМ научницима података дају око 119.000 УСД и 111.000 УСД годишње.
Извор ((хттпс://блоцкграм.цом/2018-биг-дата-анд-дата-сциенце-салари-гуиде/)
Наведени извор даје структуру плата аналитичара великих података о професионалним подацима на основу улоге и дат је у табели испод: -
| Тип посао | Плата (годишња) |
| Велики инжењери података | 147, 000 УСД |
| Стручњаци за машинско учење | 112, 000 УСД |
| Пословни аналитичари | 89.000 УСД |
| Менаџери информација | 97.000 УСД |
| Стручњаци за пословну интелигенцију | 102, 000 УСД |
Графикони и графикони плата великих података Аналитика
(извор: - Табела наведена горе)
Закључак - Велика плата аналитике података
Чини се да је Биг Дата Аналитицс носитељ ИТ-а. Биг Дата Аналитицс постала је веома битна јер помаже у побољшању пословних процеса, повећању одлука и пружању највеће предности над конкурентима који тек треба да схвате њен потенцијал. Они професионалци који су веома вешти у могућностима Биг Дата Аналитицс-а су далеко и широки. Такви професионалци који имају искуства у великим подацима Аналитике су велика потражња. Све организације траже начине како да искористе и добију корист од моћи Биг Дата. Број објављивања посла у овом пољу на заиста или Монстер или другој платформи за посао знатно се повећао у последњих годину или две.
Овај огроман талас или налет је последица толико организација које спроводе Аналитику и зато траже велике инжењере података и научнике података. Многе студије су откриле да општи интерес за имплементацију Биг Дата Аналитике у индустријама расте посебно међу америчким предузећима. Већина организација га или спроводи или активно планира да дода своју способност у наредне две до три године. Професионалац са вештинама аналитичких података и би података може искористити огромне могућности Биг Дата-а и постати незаобилазно средство организације која јача и посао и каријеру.
Препоручени чланци
Ово је водич за плаће за велику анализу података. Овде смо разговарали о основним концептима и информацијама о платама за велику анализу података. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више:
- Да ли је Биг Дата база података?
- Велики алати за анализу података
- 5 најбољих разлика између великих података против машинског учења
- Топ 5 трендова великих података које ће компаније морати савладати
- Водич за наредбе за наредбе МиСКЛ