ビッグデータのキャリアの機会：究極のガイド[2022]
公開: 2021-01-03ビッグデータとは、データに使用される用語であり、大きすぎるか、追跡が難しい速度で変化するか、またはその性質が複雑すぎて従来のデータ処理技術では処理できないかのいずれかです。 ビッグデータは遍在しており、地球上のすべての人間は、オンラインでの存在をカプセル化したデータの痕跡を残しています。
計算能力が低く、いくつかの重要な洞察を見逃す恐れがあるため、生成されたデータは、この業界が世界に足を踏み入れ始めた今世紀の変わり目まで保存されていました。 ビッグデータの膨大な量の重要性は無視できません。 Google AI（すべてのスマートフォンにあります）、オンラインで表示される広告、およびすべてのさまざまな推奨エンジン（AmazonやNetflixなど）は、生成するビッグデータによって支えられています。
言うまでもなく、ビッグデータは私たちが目にする世界を変革しており、まもなく世界経済を推進する原動力となるでしょう。 ビッグデータの成長する性質を十分に満たすために、訓練を受けた要員の必要性は、米国労働統計局（BLS）によると増加するだけです。 彼らは、ビッグデータでのキャリアの機会は2028年の終わりまでに約12％のブームを迎え、50万人以上の雇用を生み出すと予測しています。
適切なスキルセットを持つ人々を見つけることは、必要な専門知識を持っている人々が不足しているため、本当の課題です。 したがって、適切なスキルセットを持っている人々の賃金を大幅に引き上げます。 ビッグデータのキャリアを追求することは、特に業界で必要なスキルを持っている場合は、良い選択肢です。
読む：ビッグデータインタビューの質問
目次
ビッグデータでのキャリア：ビッグデータにはどのようなキャリアの機会があり、何を期待できますか？
コンピュータの真の強さの増加を否定することはできません、そしてその存在、生成されたデータも増加しました。 また、過去数年間に生成されたビッグデータのほぼ90％が推定されています。 洞察を導き出し、データを活用するために、ビッグデータセクターには多くの雇用機会が開かれています。
したがって、以下にリストされているように、ビッグデータには多数のキャリアの機会がいくつかあります。
1.ビッグデータエンジニア
ビッグデータエンジニアは、ビッグデータアーキテクトが会社のために設計したソリューションの開発を任されています。 これらは、あらゆる組織のビッグデータパイプラインのバックボーンになるはずです。 彼らは、構築したソリューションを維持、作成、開発し、同時にテストする人たちです。 ビッグデータエンジニアのツールキットには、Hive MongoDB、MapReduce、CassandraなどのHadoopテクノロジーに基づくツールが含まれている必要があります。
これだけでなく、ビッグデータエンジニアは、あらゆる組織で大規模なデータを処理するために必要なパイプライン（最初から最後まで）の作成に取り組む必要があるため、データウェアハウジングソリューションに関する深い知識も必要です。 彼らは通常、ハードウェアインフラストラクチャの保守も担当し、主にチームが毎日膨大なデータ量に対処するのに十分な処理能力を備えていることを確認します。 ビッグデータエンジニアリングがビッグデータでのあなたの好ましいキャリアであると考えるなら、あなたが稼ぐお金は13万から22万米ドルの範囲になります。
読む：データサイエンスとビッグデータ：データサイエンスとビッグデータの違い
2.データアーキテクト
データアーキテクトの主な仕事は、データベースのような複雑なデータフレームワークを設計および構築することです。 彼らは通常チームの一員であり、データベースが必要なときはいつでも呼び出されます。 データアーキテクトは問題を検討します。彼らが利用できるデータは、彼らが青写真を作成するのに役立ちます。 彼らが作成したこの青写真は、データベースの作成、テスト、およびそのデータベースの保守方法など、データベースが通過する必要のあるすべてのフェーズをカプセル化します。
これらのアーキテクトが作成した青写真は、ビッグデータエンジニアに渡され、ビッグデータエンジニアはアーキテクトのビジョンを実装する際にすべての面倒な作業を行います。 データアーキテクトはさまざまなデータを処理します。取得するデータは、個人の記録、マーケティングまたは財務記録で使用される情報です。 ただし、アーキテクトに必要なすべてのデータが確実に提供されるように、データ管理者やデータアナリストと協力する必要もあります。 このデータから、すべての情報をに保存するために使用されるデータベースを考え出す必要があります。
また、ユーザーのクリアランスに基づいて保存されたデータにアクセスできるようにする方法を検討し、ランサムウェアや自然災害で会社が攻撃された場合に備えてフェイルセーフメカニズムを作成する必要があります。 このすべての情報は、これらのデータアーキテクトが担当する青写真にきちんと提示する必要があります。 ビッグデータアーキテクトはおよそ12万から20万米ドルの範囲で稼ぎます。
3.データウェアハウスマネージャー
データウェアハウスマネージャーの仕事は、データウェアハウス用に設計されたシステムの設計、保守、実装、およびサポートを担当するチームを監督することです。 また、データの設計、データベースアーキテクチャの作成方法、およびあらゆる組織で必要とされるさまざまなデータリポジトリを管理します。 彼らは、データ処理のフロントエンドとバックエンドの間で完全な調和が行われるように努力する必要があります。
また、問題のデータの品質を測定および保証するプロセスをインストールすることも想定されています。 通常、学士号はデータウェアハウスマネージャーである必要があり、通常は日常的に管理職のトップに報告します。 データウェアハウスマネージャーは管理職であるため、データウェアハウジングソリューションを管理するだけでなく、すべての部下を日常的に管理し、スタッフのパフォーマンスを評価する必要があります。
彼らは通常、部門に対して自律性を持っているため、すべての人事アクションはデータウェアハウスマネージャーによって直接監督されます。 また、データの保存と転送のプロセスにおける潜在的なリスクと、データに対する潜在的なリスクを軽減するために実行する必要のある手順を確認する必要がある場合もあります。 データウェアハウスマネージャーは、80〜16万米ドルの球場でどこでも稼ぐことができます。
4.データベースマネージャー
データベース・マネージャーは、標準、チェック、およびバランスを実施することにより、データベースの結果を維持する責任があります。 それらは、拡張のためにデータベースを準備するものです。 彼らは、存在する計画を研究し、プロセスが可能な限りスムーズであることを保証するための要件を通過することによって、データベースが開発の準備ができていることを確認します。 また、技術管理者の上層部と調整することにより、設計とプログラミングについて上級技術管理者に助言します。
チームが持っているハードウェアとソフトウェアのアップグレードも、データベースマネージャーの職種に分類されます。 彼らは、データベースの安全性とセキュリティを確保するためのポリシー、手順、および制御を考案することになっています。 優れたデータベース管理者は、データベースを管理するだけでなく、学習の機会に継続的に参加することで知識を更新します。
彼らは技術出版物を読む習慣を身につけ、優れた専門家の輪を維持する必要があります。 また、データの分野での新しい研究に鋭敏に目を向け、職場でそれらを実装する方法を考える必要があります。 データベースマネージャーがあなたにとってビッグデータのキャリアの機会であると信じているなら、あなたはおよそ111-190k米ドルで稼ぐことができます。
学ぶ：初心者のための9つのエキサイティングなDBMSプロジェクトのアイデアとトピック
5.ビジネスインテリジェンスアナリスト
ビジネスアナリストは、現在採用されている会社のデータを評価する責任があります。 彼らはこのデータを取得し、業界データと競合他社のデータを検索または収集することになっています。 彼らはこのすべてのデータを取得し、いくつかの意味のある洞察を引き出す必要があります。 これらの洞察は、彼らが現在働いている会社の市場での地位を向上させることを目的とすべきです。 彼らはまた、会社の基本コアを深く調べます。
彼らは会社のシステム、会社で物事を成し遂げる方法、そして彼らが実行する機能を見て評価しました。 この分析は、会社がリソースを効果的に使用していない領域を取り除き、実質的な利益率を確保することを目的とすべきです。 優れたビジネスインテリジェンスアナリストなら誰でも、会社が新しいデータ収集およびデータ分析ポリシーを作成する方法を検討します。
また、データがいじくり回されておらず、その整合性が維持されていることを確認する必要があります。 また、データアーキテクトや他のデータスペシャリストなど、他の専門家を雇うなどの人材育成も担当する場合があります。 あなたがビジネスインテリジェンスアナリストになりたいのなら、あなたは89-185k米ドルの近くで稼ぐことを期待することができます。
6.データサイエンティスト
データサイエンティストは、データ関連のクエリの新しいプロセスを設計および構築する人であると想定されています。彼らはプロセスのモデリングを担当し、データマイニングおよびデータ生成プロセスを改善すると考えています。 彼らはまた、データの研究を実施し、アルゴリズムを開発することになっている製品を実験する任務を負っています。 これらのモデルは、予測、カスタムメイドの分析などに使用されます。さらに、データサイエンティストの仕事は、データから意味を見つけて抽出することです。
彼らはほとんどの時間を収集、さまざまな手法を使用したデータのクリーニング、探索的分析の実行、そしてデータの変更に費やしています。 次に、このプロセスを経たデータを使用して数学モデルを開発します。このモデルは、さまざまな機械および深層学習技術に使用され、本番環境に対応したモデルを作成します。このモデルは、展開してパフォーマンスを追跡する必要があります。
優れたデータサイエンティストは、クラスタリングなどのさまざまなスタイルに精通しており、統計学習に精通するための統計的バックグラウンドを持っている必要があります。 優れたデータサイエンティストは、さまざまなグラフやチャートを使用した探索的分析に多くの時間を費やします。 これらの分析は通常、チームと共有され、これらのマシンとディープラーニングモデルの作成と展開に取り組むためのアクションプランを考案します。 データサイエンティストは約105〜18万米ドルを稼ぐことができます。
また読む：ビッグデータプロジェクトのアイデア
結論
ビッグデータの分野は目がくらむほどの速さで拡大しています。 すべての業界の専門家のために新しい機会が生み出されています。 ビッグデータの利点は、業界に依存しないことです。 はい、ビッグデータでのキャリアの機会は通常、テクノロジーセクターにあるのは事実です。 それでも、今ではすべての業界で求人の新しい傾向が見られ、ビッグデータ業界のキャリアは独立しています。
ビッグデータがあなたにとってのセクターであると判断した場合は、さまざまなオプションから選択できます。 残念ながら、ビッグデータのニーズに対応するために専門家を採用する際の業界標準になりつつある大きなスキルギャップがあります。 したがって、データ処理スキルを向上させることから始めて、これらの非常に人気のある仕事の1つを取得するために、業界での露出を得る必要があります。
ビッグデータについて詳しく知りたい場合は、ビッグデータプログラムのソフトウェア開発スペシャライゼーションのPGディプロマをチェックしてください。このプログラムは、働く専門家向けに設計されており、7つ以上のケーススタディとプロジェクトを提供し、14のプログラミング言語とツール、実践的なハンズオンをカバーしています。ワークショップ、トップ企業との400時間以上の厳格な学習と就職支援。
世界のトップ大学からオンラインでソフトウェア開発コースを学びましょう。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを早急に進めましょう。
