Emplois en Big Data Analytics - Compétences - Catégories d'emploi - Un salaire

• Qu'est-ce que le Big Data Analytics?

Qu'est-ce que le Big Data Analytics?

Le Big Data est essentiellement un ensemble de données si volumineuses et complexes que le système de traitement de données normal n'est pas en mesure de les contrôler. Désormais, Big Data Analytics traite principalement l'énorme quantité d'examen des données, les analyse pour extraire et comprendre le modèle critique et d'autres aspects différents. Selon la technologie actuelle, grâce à une analyse Big Data continue et continue, nous sommes désormais en mesure de lancer et d'analyser les différentes perspectives de ces processus de transactions de données volumineuses. Les implémentations à trois voies les plus importantes pour Big Data Analytics sont:

• Analyse et approche optimisée de la transaction de données et de la prise de décision
• Sur la base du processus actuel, une approche rentable joue un rôle important tout en jouant avec ces grands ensembles de données
• De nouveaux produits et services peuvent être fabriqués selon la norme actuelle du marché

Avantages du Big Data Analytics:

1. Les mégadonnées traitent essentiellement de l'énorme quantité de données et, par conséquent, leur analyse conduit à différentes approches et solutions innovantes. L'analyse du Big Data fournit de nombreuses solutions optimisées du point de vue commercial.
2. Il fournit un support étendu et analytique aux secteurs de la santé et du domaine médical de base
3. Du point de vue actuel de la science des données et de la progression de la recherche, il joue également un rôle très important
4. L'analyse des mégadonnées est également utile pour les approches financières, les marchés commerciaux et les correctifs de sécurité selon les normes actuelles de l'industrie

Catégories d'emplois Big Data Analytics

Sur la base des normes actuelles du marché, trouvez ci-dessous quelques catégories d'emplois importantes qui peuvent être décrites à l'aide de l'analyse des mégadonnées.

1. Analyste de la science des données : les analystes de la science des données, les scientifiques des données sont les catégories d'emplois importantes basées sur l'approche et les études de l'analyse des mégadonnées. Ils avaient l'habitude de se séparer de l'équipe de science des données et seraient responsables de la grande analyse des données et de la récupération d'informations importantes. Ils devraient bien connaître R,
2. , Hive etc. langages de programmation.
3. Développeur Big Data-Hadoop: Il s'agit d'une autre catégorie d'emploi importante basée sur le domaine de l'analyse des mégadonnées. Les développeurs utilisent pour créer des applications basées sur la plate-forme Hadoop qui peuvent être utilisées par les clients.
4. Hadoop Tester: C'est du point de vue des tests et de l'assurance qualité et les testeurs doivent avoir des connaissances sur la plate-forme Hadoop et les artefacts de Big Data.
5. Architecte Hadoop: Cela ressemble plus à un rôle avancé pour les développeurs Hadoop. Ils traitent des analyses de données complexes et des architectures de base des applications basées sur les plateformes Hadoop.
6. Architecte de solution: L'architecte de solution de Big Data est également l'un des rôles importants dans les secteurs de l'analyse de données. Ils traitent essentiellement du problème du monde réel et, selon l'analyse, ils créent une solution optimisée pour résoudre le problème. Tout cela est basé sur le cadre du Big Data. En fonction du scénario concerné, ils décident des différents artefacts de solution comme les langages de programmation à implémenter et les autres paramètres liés au framework. Ils doivent bien connaître les langages de programmation, les bases de données correspondantes, le cadre de Big Data et les autres outils nécessaires pour analyser les enregistrements de Big Data et traiter la solution optimisée.

Ensemble de compétences requis pour les travaux d'analyse de Big Data

Selon le scénario actuel du marché, il existe d'énormes ouvertures en termes d'emplois d'analyse des mégadonnées. Mais pour être choisi, un ensemble de compétences et des études adéquates sont nécessaires pour les emplois d'analyse de Big Data. Trouvez ci-dessous quelques compétences importantes qui sont nécessaires pour jouer différents rôles dans la perspective de l'analyse des mégadonnées.

• Big Data - Développeur / Analyste Hadoop: Pour être développeur ou analyste Hadoop, les quelques compétences importantes suivantes sont requises.
  1. Une bonne compréhension des fichiers journaux Hadoop et de ses artefacts correspondants
  2. La gestion des fichiers journaux et la compréhension des révisions sont également requises
  3. Bonne compréhension et aptitudes à la prise de décision tout en gérant les flux d'emplois
  4. Bon verset avec les fonctionnalités du planificateur de tâches Hadoop
  5. Connaissance de la coordination de cluster et de la gestion des workflows
  6. Une bonne compréhension du cadre de cluster Hadoop et de ses artefacts associés
  7. Bonne compréhension et connaissance de l'écriture en langage Python, HiveQL, R
  8. Bonne compréhension et expérience de la gestion des flux de travail et des plannings
  9. Compréhension et connaissance pratique des outils de chargement et d'analyse des données
• Big Data - Hadoop Architect: Cela ressemble plus à un rôle avancé pour les développeurs Hadoop. Pour être un architecte Hadoop, les quelques compétences importantes suivantes sont requises.
  1. Une bonne compréhension de l'architecture du framework Hadoop et de la personnalisation des applications
  2. Analyse et compréhension appropriées de la documentation relative aux exigences
  3. Comprendre les connaissances en programmation de cluster
  4. Compréhension minutieuse de l'architecture Hadoop
  5. Bonne compréhension et connaissance de l'écriture en langage Python, HiveQL, R
  6. Bonne compréhension et expérience de la gestion des flux de travail et des plannings
  7. Compréhension et connaissance pratique des outils de chargement et d'analyse des données
  8. Compréhension et connaissance pratique de Hive, Pig, Java MapReduce, HBase
• Big Data - Hadoop Tester: Ce rôle est plus du point de vue des tests. Pour être un testeur Hadoop, les quelques compétences importantes suivantes sont requises.
  1. Une bonne compréhension des stratégies de test et de la documentation des artefacts Hadoop
  2. Bien verser avec le langage Java pour exécuter des artefacts testables MapReduce
  3. Compréhension de base du framework Hadoop pour en éliminer les bugs.
  4. Bonne compréhension et connaissance de l'écriture en langage Python, HiveQL, R
  5. Test et connaissance pratique de Hive, Pig
  6. Approche axée sur les solutions et expérience de travail dans les cadres MRUnit et JUnit

Le salaire pour les emplois Big Data Analytics

Selon le scénario de marché actuel, il existe d'énormes ouvertures pour les emplois d'analyse de Big Data. Veuillez trouver ci-dessous les salaires moyens (approximatifs) obtenus à partir des différentes enquêtes. Les chiffres ci-dessous montrent les salaires approximatifs des professionnels de l'analyse de Big Data en Inde.

Entreprise	Échelle salariale (INR)
Solutions technologiques cognitives	378K - 870K
Fractal Analytics	600K - 1000K
Services de conseil Tata	476K - 750K
Wipro	634K - 1548K
Deloitte	763K - 1259K
CGI	571K - 620K
Amdocs	715K - 856K

Conclusion - Emplois Big Data Analytics

Selon les normes actuelles du marché et l'analyse ci-dessus, il est tout à fait clair qu'il existe une énorme demande pour les professionnels de l'analyse des mégadonnées. Mais pour être dans cette position, une compréhension et une connaissance appropriées des mégadonnées et des artefacts Hadoop sont nécessaires. Ainsi, on peut conclure que les emplois d'analyse des mégadonnées constituent l'une des carrières en plein essor de l'industrie du logiciel actuelle.

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