Che cos'è Big Data Analytics?
L'analisi dei big data è un sottocampo dell'informatica e dell'ingegneria del software che si occupa di archiviazione, gestione e analisi dei big data. I big data sono definiti come tali dati che hanno un volume elevato, un'alta velocità, un'alta varietà e un'alta veridicità. In genere, tali dati sono di dimensioni pari o superiori a 1 TB, sono generati a una velocità molto elevata (immagina sistemi transazionali di Walmart o Amazon), sono costituiti da una ricca varietà di tipi di dati come testi, immagini, video, file di registro, web scrap ecc. I big data sono un campo relativamente nuovo e sono entrati in una straordinaria ribalta negli ultimi anni. Molti nuovi sviluppi sono in corso in tutto il mondo e quindi la domanda di tale professionista è richiesta ovunque. Per quanto riguarda lo stipendio di Big Data Analytics, le tendenze salariali e retributive dei professionisti dei big data sono migliori rispetto agli altri profili di ingegneria del software in quasi tutti i mercati in tutte le regioni e in tutti i paesi e sono in costante miglioramento, quindi probabilmente questo è il momento migliore per investire nell'apprendimento e passare a una carriera di big data.
Ammissibilità per Big Data Analytics
Esistono molti modi per entrare nel campo dell'analisi dei big data. Quasi tutte le posizioni richiedono almeno una laurea in ingegneria informatica o un campo correlato. È utile la conoscenza di almeno un linguaggio di programmazione: Java è particolarmente utile. È inoltre utile comprendere la programmazione orientata agli oggetti, il sistema di gestione del database e le capacità di ragionamento analitico e logico.
- Si può iniziare direttamente come più freschi e iniziare a lavorare nel campo dell'analisi dei big data. In questo caso di solito, un tirocinante inizia come sviluppatore Java o sviluppatore Hadoop e gestisce l'iniezione, l'archiviazione e l'elaborazione dei dati. La conoscenza della scala è di grande aiuto.
- L'ingegnere del software esperto può passare al campo dell'analisi dei big data seguendo un corso di formazione a breve termine, workshop e certificazioni online. La maggior parte degli altri professionisti del settore passa al campo dei big data a causa del salario di analisi dei big data. Garantisce inoltre che sia raggiunta la necessaria comprensione concettuale e del dominio e che l'esperienza di lavoro già disponibile aumenti nel migrare con successo in big data.
- Coloro che provengono da un dominio diverso o un diverso campo di ingegneria e vogliono migrare verso i big data senza una precedente conoscenza della programmazione dovrebbero seguire la terza strada. Tali professionisti hanno bisogno di una comprensione completa del campo e di una buona quantità di codifica pratica. Dovrebbero conseguire corsi di big data a lungo termine, familiarizzare con Java o qualsiasi altro linguaggio di programmazione e quindi richiedere interviste.
Prospettive di carriera di Big Data Analytics
Esistono diversi ruoli e responsabilità che un professionista dei big data gestisce. Le posizioni di lavoro sono disponibili da sviluppatori junior a vicepresidenti senior e direttore dell'ingegneria. Alcune delle designazioni e dei profili ricercati dei professionisti dei big data sono i seguenti: -
- Ingegneri di big data
- Sviluppatori di Hadoop
- Analisti di big data
- Amministratore di Hadoop
- Architetto Hadoop
- Sviluppatori di applicazioni Hadoop
- Scienziati dei dati
- Architetto di business intelligence
1) Ruoli e responsabilità di Hadoop Developer:
- Definizione dei flussi di lavoro nel sistema Hadoop
- Gestione e revisione dei file di registro di Hadoop
- Utilizzo di zookeeper per i servizi di coordinamento dei cluster
- Tramite lo scheduler, gestendo i lavori Hadoop
- Scrittura e gestione di programmi MapReduce eseguiti sul cluster Hadoop
2) Ruoli e responsabilità dell'amministratore di Hadoop:
- Manutenzione e supporto di HDFS
- Pianificazione e screening dei cluster Hadoop
- Monitoraggio e manutenzione dei problemi di connettività e sicurezza
- Impostazione e concessione di privilegi ai nuovi utenti di Hadoop
3) Ruoli e responsabilità dell'ingegnere dei dati / architetto dei dati:
- I Data Engineer sono responsabili della progettazione, costruzione e gestione e risoluzione dei problemi delle applicazioni e dell'infrastruttura dei big data. i data engineer aiutano i data scientist a eseguire l'analisi dei dati e altri lavori simili.
- Gli skillset richiesti per i Data Engineer e gli sviluppatori Hadoop sono gli stessi della programmazione Pig, Hadoop, framework MapReduce, script Hive, gestione dei database MySQL, Cassandra, MongoDB, gestione dei dati di tipo NoSQL, SQL, streaming dei dati come spark e programmazione. È inoltre necessaria la conoscenza degli strumenti ETL, delle API dei dati e della modellizzazione dei dati.
- Gli ingegneri dell'infrastruttura dati sviluppano, mantengono, costruiscono e testano sistemi di gestione dei dati altamente scalabili che gestiscono enormi fonti di dati in tempo quasi reale.
4) Compensazione in tutto il mondo
Lo stipendio medio per l'analisi dei big data negli Stati Uniti per gli ingegneri dei big data è di circa $ 117.000. Lo stipendio per l'analisi dei big data varia tra $ 89.000 e $ 242.000. Il tasso è ancora più elevato per i data scientist con almeno cinque anni di esperienza. Alcuni esempi sono qui.
- L'app di ride-ride Lyft paga lo stipendio di analisi dei big data di base più alto per ingegneri di big data e data scientist a una media di circa $ 167.000.
- Facebook e Amazon pagano al ritmo di $ 159.000 e $ 151.000, rispettivamente all'anno.
- Apple paga circa $ 150.000 all'anno mentre Airbnb paga circa $ 117.000.
- Twitter e LinkedIn pagano rispettivamente circa $ 135.000 e $ 139.000 all'anno ai loro data scientist.
- I data scientist Microsoft e IBM ricevono rispettivamente circa $ 119.000 e $ 111.000 all'anno.
Fonte ((https://blockgram.com/2018-big-data-and-data-science-salary-guide/)
La fonte di cui sopra fornisce una struttura retributiva per l'analisi dei big data dei professionisti dei big data in base al ruolo ed è fornita nella tabella seguente: -
| Tipo di lavoro | Stipendio (annuale) |
| Ingegneri di Big Data | $ 147.000 |
| Esperti di apprendimento automatico | $ 112.000 |
| Analisti aziendali | $ 89.000 |
| Responsabili dell'Informazione | $ 97.000 |
| Esperti di Business Intelligence | $ 102.000 |
Grafici e grafici dello stipendio di Big Data Analytics
(fonte: - La tabella fornita sopra)
Conclusione - Retribuzione di Big Data Analytics
Big Data Analytics sembra essere il portatore di torcia dell'IT. L'analisi dei Big Data è diventata molto cruciale perché aiuta a migliorare i processi aziendali, aumenta il processo decisionale e fornisce il vantaggio maggiore rispetto ai concorrenti che devono ancora realizzarne il potenziale. Quei professionisti che sono molto abili nelle opportunità di Big Data Analytics sono in lungo e in largo. Tali professionisti che hanno esperienza nell'analisi dei big data sono molto richiesti. Tutte le organizzazioni sono alla ricerca di modi per sfruttare e trarre vantaggio dalla potenza dei Big Data. Il numero di offerte di lavoro in questo campo su Indeed o Monster o altre piattaforme di lavoro è aumentato sostanzialmente nell'ultimo anno o due.
Questa enorme ondata o impennata è dovuta a così tante organizzazioni che implementano Analytics e cercano quindi ingegneri e data scientist di big data. Molti studi hanno scoperto che l'interesse generale dell'implementazione di Big Data Analytics nei vari settori sta crescendo in particolare tra le aziende statunitensi. La maggior parte delle organizzazioni lo sta implementando o sta pianificando attivamente di aggiungere la sua capacità nei prossimi due o tre anni. Un professionista con le capacità analitiche e bi-dati può sfruttare le enormi opportunità dei Big Data e diventare una risorsa indispensabile per un'organizzazione che promuove sia il business che la loro carriera.
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Questa è stata una guida allo stipendio per l'analisi dei big data. Qui abbiamo discusso i concetti di base e le informazioni sullo stipendio di analisi dei big data. Puoi anche consultare i seguenti articoli per saperne di più:
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- Strumenti di analisi dei Big Data
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