Che cos'è Big Data Analytics?

I Big Data sono fondamentalmente un insieme di dati così grandi e complessi che il normale sistema di elaborazione dei dati non è in grado di controllarli. Ora, Big Data Analytics si occupa principalmente dell'enorme quantità di esame dei dati, analizza lo stesso per recuperare e comprendere il modello critico e altri aspetti diversi. Secondo la tecnologia attuale, con l'analisi dei Big Data continua e in corso, siamo ora in grado di avviare e analizzare le diverse intuizioni di questo processo di transazione di grandi quantità di dati. Le implementazioni a tre vie più importanti per Big Data Analytics sono:

  • Analizzare e ottimizzare l'approccio alla transazione e al processo decisionale dei dati
  • Basato sull'attuale processo, un approccio conveniente gioca un ruolo importante giocando con questi grandi set di dati
  • Nuovi prodotti e servizi possono essere prodotti secondo l'attuale standard di mercato

Vantaggi dell'analisi dei Big Data:

  1. I big data riguardano sostanzialmente l'enorme quantità di dati e quindi l'analisi per gli stessi porta a diversi approcci e soluzioni innovative. L'analisi dei big data fornisce molte soluzioni ottimizzate dal punto di vista aziendale.
  2. Fornisce ampio supporto analitico alle industrie sanitarie e di base del settore medico
  3. Dal punto di vista della scienza dei dati e della progressione della ricerca, svolge anche un ruolo molto importante
  4. L'analisi dei big data è utile anche per gli approcci finanziari, i mercati di negoziazione e le patch di sicurezza secondo gli attuali standard del settore

Categorie di lavori di Big Data Analytics

Sulla base degli attuali standard di mercato, di seguito troverai alcune importanti categorie di lavoro che possono essere descritte utilizzando l'analisi dei big data.

  1. Analista di Data Science: analisti di Data Science, Data Scientists sono le categorie di lavoro importanti basate sull'approccio e gli studi sull'analisi dei big data. Si separavano dal team di data science e sarebbero stati responsabili dell'analisi dei dati di grandi dimensioni e del recupero di informazioni importanti dallo stesso. Dovrebbero essere ben versati con R,
  2. , Linguaggi di programmazione Hive ecc.
  3. Sviluppatore Big Data-Hadoop: questa è un'altra importante categoria di lavoro basata sul campo dell'analisi dei big data. Gli sviluppatori utilizzano per creare applicazioni basate sulla piattaforma Hadoop che possono essere utilizzate dai clienti.
  4. Hadoop Tester: proviene dal punto di vista dei test e della garanzia della qualità e i tester dovrebbero avere conoscenze sulla piattaforma Hadoop e sugli artefatti dei big data.
  5. Hadoop Architect: è più simile a un ruolo avanzato per gli sviluppatori Hadoop. Si occupano della complessa analisi dei dati e delle architetture di base delle applicazioni basate su piattaforme Hadoop.
  6. Solution Architect: l'architetto di soluzioni per big data è anche uno dei ruoli di lavoro importanti nei settori dell'analisi dei dati. Fondamentalmente si occupano del problema del mondo reale e, secondo l'analisi, creano una soluzione ottimizzata per risolvere il problema. Questi sono tutti basati sul framework dei big data. In base allo scenario interessato, decidono i diversi artefatti della soluzione come quali linguaggi di programmazione devono essere implementati e gli altri parametri relativi al framework. Dovrebbero essere ben versati con i linguaggi di programmazione, i database corrispondenti, il framework dei big data e altri strumenti necessari per analizzare i record di big data ed elaborare la soluzione ottimizzata.

Set di competenze richiesto per lavori di analisi di Big Data

Secondo l'attuale scenario di mercato, ci sono enormi aperture in termini di lavori di analisi dei big data. Ma per essere il prescelto, sono necessari adeguati set di competenze e studi per i lavori di analisi dei big data. Di seguito sono riportate alcune importanti competenze necessarie per svolgere ruoli di lavoro diversi dal punto di vista dell'analisi dei big data.

  • Big Data - Hadoop Developer / Analyst: per essere uno sviluppatore o analista di Hadoop, sono richiesti i seguenti set di abilità importanti.
    1. Una corretta comprensione dei file di registro di Hadoop e dei relativi artefatti
    2. È inoltre richiesta la gestione dei file di registro e la comprensione delle recensioni
    3. Capacità di comprensione e decisione adeguate durante la gestione dei flussi di lavoro
    4. Bene versetto con le funzionalità di Hadoop Job Scheduler
    5. Conoscenza del coordinamento dei cluster e della gestione del flusso di lavoro
    6. Una corretta comprensione della struttura del cluster Hadoop e dei suoi artefatti correlati
    7. Corretta comprensione e conoscenza della scrittura nei linguaggi Python, HiveQL, R.
    8. Corretta comprensione ed esperienza nel flusso di lavoro e nella gestione dei programmi
    9. Comprensione e conoscenza pratica degli strumenti di caricamento e analisi dei dati
  • Big Data - Hadoop Architect: è più simile a un ruolo avanzato per gli sviluppatori Hadoop. Per essere un architetto di Hadoop, sono richiesti i seguenti alcuni set di abilità importanti.
    1. Una corretta comprensione dell'architettura del framework Hadoop e la personalizzazione dell'applicazione
    2. Analisi e comprensione adeguate della documentazione dei requisiti
    3. Comprensione delle conoscenze di programmazione del cluster
    4. Comprensione minuta dell'architettura di Hadoop
    5. Corretta comprensione e conoscenza della scrittura nei linguaggi Python, HiveQL, R.
    6. Corretta comprensione ed esperienza nel flusso di lavoro e nella gestione dei programmi
    7. Comprensione e conoscenza pratica degli strumenti di caricamento e analisi dei dati
    8. Comprensione e conoscenza pratica di Hive, Pig, Java MapReduce, HBase
  • Big Data - Hadoop Tester: questo ruolo è più dal punto di vista dei test. Per essere un tester Hadoop, sono richiesti i seguenti alcuni set di abilità importanti.
    1. Una corretta comprensione delle strategie di test e della documentazione dei manufatti Hadoop
    2. Bene versetto con linguaggio Java per eseguire manufatti testabili MapReduce
    3. Comprensione di base del framework Hadoop per eliminare i bug.
    4. Corretta comprensione e conoscenza della scrittura nei linguaggi Python, HiveQL, R.
    5. Test e conoscenza pratica di Hive, Pig
    6. Approccio orientato alla soluzione ed esperienza lavorativa in MRUnit, framework JUnit

Lo stipendio per i lavori di Big Data Analytics

Secondo l'attuale scenario di mercato, ci sono enormi aperture per i lavori di analisi dei big data. Di seguito sono riportati gli stipendi medi (approssimativi) ottenuti dal diverso sondaggio. Le figure seguenti mostrano gli stipendi approssimativi dei professionisti dell'analisi dei Big Data in India.

Azienda Salary Range (INR)
Soluzioni tecnologiche cognitive378K - 870K
Analisi dei frattali600K - 1000K
Servizi di consulenza Tata476K - 750K
Wipro634K - 1548K
Deloitte763K - 1259K
CGI571K - 620K
Amdocs715K - 856K

Conclusione - Lavori di analisi di Big Data

Secondo gli attuali standard di mercato e sopra l'analisi, è abbastanza chiaro che c'è una grande richiesta per i professionisti dell'analisi dei big data. Ma per essere in quella posizione, sono necessarie la corretta comprensione e conoscenza dei big data e degli artefatti di Hadoop. Pertanto, si può concludere che i lavori di analisi dei big data sono una delle carriere in forte espansione nell'attuale industria del software.

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Questa è stata una guida per i lavori di analisi dei Big Data, qui abbiamo discusso della responsabilità di analisi dei Big Data, delle competenze richieste per i lavori di analisi dei Big Data, del modello salariale, ecc. Per ulteriori informazioni, consultare anche l'articolo seguente:

  1. Carriere nei Big Data
  2. Domande di intervista di Data Analytics
  3. Sfide e soluzioni di Big Data Analytics

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Big Data