Qu'est-ce que le Big Data Analytics?
L'analyse des mégadonnées est un sous-domaine de l'informatique et de l'ingénierie logicielle qui traite du stockage, de la manipulation et de l'analyse des mégadonnées. Les mégadonnées sont définies comme ces données qui ont un volume élevé, une vitesse élevée, une grande variété et une grande véracité. Typiquement, ces données sont de taille 1 To ou plus, elles sont générées à très grande vitesse (imaginez les systèmes transactionnels de Walmart ou Amazon), elles consistent en une grande variété de types de données tels que textes, images, vidéos, fichiers journaux, web chutes, etc. Les mégadonnées sont un domaine relativement nouveau et ont fait leur apparition ces dernières années. Beaucoup de nouveaux développements sont en cours dans le monde et la demande de tels professionnels est donc recherchée partout. En ce qui concerne le salaire Big Data Analytics, les tendances salariales et de rémunération des professionnels du Big Data sont meilleures que celles des autres profils d'ingénierie logicielle presque sur tous les marchés à travers les régions et les pays et s'améliorent constamment, c'est probablement le meilleur moment pour investir dans l'apprentissage et passer à une carrière de Big Data.
Éligibilité pour Big Data Analytics
Il existe de nombreuses façons d'accéder au domaine de l'analyse des mégadonnées. Presque tous les postes exigent au moins un diplôme en génie informatique ou dans un domaine connexe. La connaissance d'au moins un langage de programmation est bénéfique - Java est particulièrement utile. La compréhension de la programmation orientée objet, du système de gestion de base de données et des compétences de raisonnement analytique et logique est également utile.
- On peut commencer directement en tant que plus frais et commencer à travailler dans le domaine de l'analyse des mégadonnées. Dans ce cas, généralement, un stagiaire commence en tant que développeur Java ou développeur Hadoop et gère l'injection, le stockage et le traitement des données. La connaissance de l'échelle est d'une grande aide.
- L'ingénieur logiciel expérimenté peut passer au domaine de l'analyse des mégadonnées en suivant une formation de courte durée, des ateliers et des certifications en ligne. La plupart des autres professionnels sur le terrain passent au domaine des mégadonnées en raison du salaire d'analyse des mégadonnées. Il garantit également que la compréhension conceptuelle et du domaine nécessaire est atteinte et que l'expérience de travail déjà disponible augmente la migration réussie vers les mégadonnées.
- Ceux qui sont d'un domaine différent ou d'un domaine d'ingénierie différent et qui souhaitent migrer vers le Big Data sans aucune connaissance préalable de la programmation devraient suivre la troisième voie. Ces professionnels ont besoin d'une compréhension approfondie du domaine et d'une bonne quantité de codage pratique. Ils doivent suivre des cours de big data à long terme, se familiariser avec Java ou tout autre langage de programmation, puis postuler pour des entretiens.
Perspectives de carrière du Big Data Analytics
Il existe plusieurs rôles et responsabilités qu'un professionnel du big data gère. Les postes sont disponibles, des développeurs débutants aux vice-présidents principaux et directeur de l'ingénierie. Certaines des désignations et profils recherchés des professionnels du big data sont les suivants: -
- Ingénieurs Big Data
- Développeurs Hadoop
- Analystes Big Data
- Administrateur Hadoop
- Architecte Hadoop
- Développeurs d'applications Hadoop
- Scientifiques des données
- Architecte d'intelligence d'affaires
1) Rôles et responsabilités du développeur Hadoop:
- Définition des flux de travaux dans le système Hadoop
- Gestion et révision des fichiers journaux Hadoop
- Utilisation de zookeeper pour les services de coordination de cluster
- Grâce au planificateur, gestion des travaux Hadoop
- Écriture et gestion de programmes MapReduce qui s'exécutent sur un cluster Hadoop
2) Rôles et responsabilités de l'administrateur Hadoop:
- Maintenance et support de HDFS
- Planification et filtrage des clusters Hadoop
- Suivi et maintenance des problèmes de connectivité et de sécurité
- Configuration et octroi de privilèges aux nouveaux utilisateurs Hadoop
3) Rôles et responsabilités de Data Engineer / Data Architect:
- Les ingénieurs de données sont responsables de la conception, de la construction, de la gestion et du dépannage des applications et de l'infrastructure du Big Data. les ingénieurs de données aident les scientifiques des données à effectuer l'analyse des données et d'autres tâches similaires.
- Les compétences requises pour les ingénieurs de données et les développeurs Hadoop sont identiques, telles que la programmation Pig, Hadoop, le cadre MapReduce, les scripts Hive, la gestion des bases de données MySQL, Cassandra, MongoDB, la gestion des données de type NoSQL, SQL, le streaming de données comme une étincelle et la programmation. La connaissance des outils ETL, des API de données et de la modélisation des données est également nécessaire.
- Les ingénieurs en infrastructure de données développent, maintiennent, construisent et testent des systèmes de gestion de données hautement évolutifs qui gèrent d'énormes sources de données en temps quasi réel.
4) Rémunération à travers le monde
Le salaire moyen aux États-Unis pour l'analyse des mégadonnées est d'environ 117 000 $. Le salaire du Big Data Analytics varie entre 89 000 $ et 242 000 $. Le taux est encore plus élevé pour les scientifiques des données ayant cinq ans ou plus d'expérience. Quelques exemples sont ici.
- L'application de partage de trajet Lyft paie le salaire de base le plus élevé en matière d'analyse des mégadonnées pour les ingénieurs et les scientifiques des mégadonnées à une moyenne d'environ 167 000 $.
- Facebook et Amazon paient respectivement 159 000 et 151 000 dollars par an.
- Apple paie environ 150 000 $ par an tandis qu'Airbnb verse environ 117 000 $.
- Twitter et LinkedIn versent respectivement environ 135 000 $ et 139 000 $ par an à leurs scientifiques des données.
- Les scientifiques de données Microsoft et IBM reçoivent respectivement environ 119 000 $ et 111 000 $ par an.
Source ((https://blockgram.com/2018-big-data-and-data-science-salary-guide/)
La source ci-dessus fournit une structure de salaire analytique du Big Data des professionnels du Big Data en fonction de leur rôle et est fournie dans le tableau ci-dessous: -
| Type d'emploi | Salaire (annuel) |
| Ingénieurs Big Data | 147 000 $ |
| Experts en apprentissage automatique | 112 000 $ |
| Analystes d'affaires | 89 000 $ |
| Gestionnaires de l'information | 97 000 $ |
| Experts en Business Intelligence | 102 000 $ |
Graphiques et graphiques du salaire de l'analyse de Big Data
(source: - Le tableau ci-dessus)
Conclusion - Salaire Big Data Analytics
Le Big Data Analytics semble être le porte-flambeau de l'informatique. Le Big Data Analytics est devenu très important car il aide à améliorer les processus commerciaux, à augmenter les prises de décision et à fournir le plus grand avantage sur les concurrents qui n'en ont pas encore réalisé le potentiel. Les professionnels qui sont très bien qualifiés dans les opportunités de Big Data Analytics sont de loin. Ces professionnels expérimentés dans le Big Data Analytics sont en forte demande. Toutes les organisations recherchent des moyens d'exploiter et de bénéficier de la puissance du Big Data. Le nombre d'offres d'emploi dans ce domaine sur Indeed ou Monster ou sur une autre plateforme d'emploi a considérablement augmenté au cours des deux dernières années.
Cette énorme vague ou montée subite est due au fait qu'un grand nombre d'organisations mettent en œuvre Analytics et recherchent ainsi des ingénieurs et des scientifiques de données. De nombreuses études ont montré que l'intérêt général de la mise en œuvre de l'analyse des données volumineuses dans toutes les industries croît, en particulier parmi les entreprises américaines. La plupart des organisations le mettent en œuvre ou prévoient activement d’ajouter ses capacités au cours des deux à trois prochaines années. Un professionnel possédant les compétences analytiques et bi-données peut exploiter les énormes opportunités du Big Data et devenir un atout indispensable pour une organisation stimulant à la fois l'entreprise et sa carrière.
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Cela a été un guide pour le salaire d'analyse des mégadonnées. Ici, nous avons discuté des concepts de base et des informations sur le salaire d'analyse des mégadonnées. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus:
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