Opportunità di carriera nei Big Data: guida definitiva [2022]
Pubblicato: 2021-01-03Big data è il termine utilizzato per i dati, che o sono troppo grandi, cambiano con una velocità di cui è difficile tenere traccia o la cui natura è semplicemente troppo complessa per essere gestita dalle tradizionali tecniche di gestione dei dati. I big data sono onnipresenti e ogni essere umano sulla terra lascia una scia di dati che incapsula la sua presenza online.
A causa della bassa potenza di calcolo e del timore di perdere alcune informazioni cruciali, i dati generati sono stati archiviati fino all'inizio di questo secolo, quando questo settore ha iniziato a prendere piede nel mondo. L'importanza dell'enorme volume di big data non può essere ignorata. Google AI (che si trova su ogni smartphone), le pubblicità che vedi online e tutti i vari motori di raccomandazione (come Amazon e Netflix) sono alimentati dai big data che generi.
Inutile dire che i big data stanno trasformando il mondo che vediamo e presto prenderanno il posto di guida nel dare impulso all'economia globale. Secondo il Bureau of Labor Statistics (BLS) degli Stati Uniti, la necessità di personale qualificato aumenterà solo per essere sufficiente alla natura crescente dei Big Data. Stimano che le opportunità di carriera nei big data vedranno un boom di circa il 12% entro la fine del 2028, creando oltre 500.000 posti di lavoro.
Trovare persone con il giusto set di competenze è la vera sfida a causa della mancanza di persone con le competenze richieste. Così, aumentando sostanzialmente la retribuzione delle persone che hanno il giusto set di competenze. Perseguire una carriera nei big data è una buona opzione, soprattutto se possiedi le competenze necessarie per essere nel settore.
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Sommario
Carriera nei Big Data: quali opportunità di carriera nei Big Data ci sono e cosa puoi aspettarti?
Non si può negare l'aumento dei punti di forza dei computer, e anche la sua presenza, i dati generati, sono aumentati. Si stima inoltre che quasi il 90% dei big data di cui disponiamo sia stato generato negli ultimi anni. Per ricavare approfondimenti e utilizzare i dati a nostro vantaggio, sono state aperte numerose opportunità di lavoro nel settore dei big data.
Quindi, elencati di seguito, troverai alcune delle innumerevoli opportunità di carriera nei big data:
1. Ingegnere di Big Data
Gli ingegneri dei big data hanno il compito di sviluppare le soluzioni che l'architetto dei big data ha progettato per l'azienda. Dovrebbero essere la spina dorsale della pipeline di big data di qualsiasi organizzazione. Sono loro che mantengono, creano, sviluppano e contemporaneamente testano le soluzioni che costruiscono. Il toolkit di un ingegnere dei big data deve contenere strumenti basati sulla tecnologia Hadoop come Hive MongoDB, MapReduce o Cassandra.
Non solo, un ingegnere dei big data dovrebbe anche avere una profonda conoscenza delle soluzioni di data warehousing perché deve lavorare per creare la pipeline richiesta (dall'inizio alla fine), necessaria per elaborare i dati su larga scala in qualsiasi organizzazione. In genere sono anche responsabili della manutenzione dell'infrastruttura hardware, assicurando principalmente che il team disponga di una potenza di elaborazione sufficiente per affrontare enormi volumi di dati ogni giorno. Se pensi che l'ingegneria dei big data sia la tua carriera preferita nei big data, i soldi che guadagneresti sarebbero compresi tra 130.000 e 220.000 dollari USA.
Leggi: Data Science vs Big Data: differenza tra Data Science e Big Data
2. Architetti dei dati
Il compito principale di qualsiasi architetto di dati è progettare e costruire strutture di dati complesse come i database. Di solito fanno parte del team, che è richiesto ogni volta che c'è bisogno di database. Un architetto di dati esaminerebbe il problema, i dati a loro disposizione con il suo aiuto creerebbero un progetto. Questo progetto che hanno creato incapsula tutte le fasi che il database deve attraversare, come la creazione, il test e il modo in cui il database verrà mantenuto.
Il progetto creato da questi architetti sarebbe quindi passato agli ingegneri dei big data che avrebbero fatto tutto il lavoro pesante nell'attuazione della visione dell'architetto. Gli architetti dei dati lavorano con una varietà di dati, i dati che ottengono possono essere record personali, le informazioni utilizzate nel marketing o nei record finanziari. Tuttavia, devono anche collaborare con gli amministratori di dati e gli analisti di dati per garantire che agli architetti vengano forniti tutti i dati di cui hanno bisogno. Da questi dati, dovrebbero trovare i database in cui verrebbero utilizzati per archiviare tutte le informazioni.
Devono anche pensare in un modo per rendere accessibili i dati archiviati in base all'autorizzazione di cui dispone qualsiasi utente e creare un meccanismo di sicurezza nel caso in cui l'azienda venga attaccata per ransomware o qualsiasi calamità naturale. Tutte queste informazioni dovrebbero essere presentate in modo ordinato nei progetti di cui sono responsabili questi architetti di dati. Gli architetti dei big data guadagnano all'incirca tra 120.000 e 200.000 dollari USA.
3. Responsabile del Data Warehouse
Il compito di un responsabile del data warehouse è supervisionare il team, che è responsabile della progettazione, manutenzione, implementazione e supporto dei sistemi progettati per il data warehousing. Gestiscono anche la progettazione dei dati, il modo in cui viene creata l'architettura del database e i vari repository di dati sono necessari in qualsiasi organizzazione. Devono impegnarsi per garantire che venga realizzata una perfetta armonia tra il front-end e il back-end dell'elaborazione dei dati.
Dovrebbero anche installare processi che misurano e garantiscono la qualità dei dati in questione. In genere, per essere un responsabile del data warehouse è necessaria una laurea e di solito riferiresti al top della direzione su base giornaliera. Trattandosi di un lavoro manageriale, un responsabile del data warehouse non deve solo gestire le soluzioni di data warehousing, ma deve anche gestire quotidianamente tutti i subordinati e valutare le prestazioni del personale.
Solitamente hanno autonomia sul proprio reparto, quindi tutte le azioni del personale sono supervisionate direttamente dal responsabile del data warehouse. Potrebbero anche essere quelli che dovrebbero verificare la presenza di potenziali rischi nel processo di archiviazione e trasferimento dei dati e i passaggi necessari per mitigare il potenziale rischio per i dati. Un responsabile del data warehouse può guadagnare ovunque nel campo di gioco di 80-160.000 dollari USA.
4. Gestore database
Un gestore di database è responsabile della gestione dei risultati del database applicando standard, controlli e equilibri. Sono loro che preparano il database per l'espansione. Si assicurano che il database sia pronto per lo sviluppo studiando i piani esistenti e verificando i requisiti per garantire che il processo sia il più agevole possibile. Forniscono inoltre consulenza ai dirigenti tecnici senior sulla progettazione e sulla programmazione coordinandosi con il livello superiore della direzione tecnica.
Anche l'aggiornamento dell'hardware e del software di cui dispone il team rientra nella categoria di lavoro di un gestore di database. Dovrebbero escogitare politiche, procedure e controlli che garantiscano la sicurezza e la protezione dei database. Un buon gestore di database non solo gestirebbe i database, ma aggiornerebbe anche le sue conoscenze partecipando continuamente alle opportunità di apprendimento.
Dovrebbero sviluppare l'abitudine di leggere le pubblicazioni tecnologiche e mantenere un eccellente circolo professionale. Dovrebbero anche tenere d'occhio qualsiasi nuova ricerca nel campo dei dati e pensare ai modi in cui possono implementarli sul posto di lavoro. Se ritieni che un gestore di database sia l'opportunità di carriera nei big data per te, puoi guadagnare circa 111-190.000 dollari USA.
Ulteriori informazioni su: 9 entusiasmanti idee e argomenti per progetti DBMS per principianti
5. Analista di Business Intelligence
L'analista aziendale è responsabile della valutazione dei dati dell'azienda in cui sono attualmente impiegati. Dovrebbero prendere questi dati e quindi trovare o raccogliere i dati del settore e i dati della concorrenza. Dovrebbero prendere tutti questi dati e ricavare alcune intuizioni significative. Queste intuizioni dovrebbero essere finalizzate a migliorare la posizione nel mercato dell'azienda per la quale stanno attualmente lavorando. Osserverebbero anche in profondità il nucleo di base dell'azienda.
Osserverebbero e valuterebbero il sistema dell'azienda, il modo in cui portano a termine le cose nell'azienda e le funzioni che svolgono. Questa analisi dovrebbe mirare a eliminare le aree in cui l'azienda sta utilizzando in modo inefficace le proprie risorse per garantire margini di profitto sostanziali. Qualsiasi buon analista di business intelligence esaminerebbe anche i modi in cui l'azienda può creare nuove politiche di raccolta e analisi dei dati.
Dovrebbero anche assicurarsi che i dati non siano alterati e che la loro integrità sia preservata. Potrebbero anche essere incaricati di svolgere alcune attività relative alle risorse umane, come assumere altri professionisti come architetti di dati o altri specialisti di dati. Se vuoi diventare un analista di business intelligence, puoi aspettarti di guadagnare circa 89-185.000 dollari USA.
6. Data scientist
I data scientist dovrebbero essere quelli che progettano e costruiscono nuovi processi per qualsiasi query relativa ai dati, ad esempio, sono responsabili della modellazione di un processo e pensano di migliorare i processi di data mining e produzione dei dati. Hanno anche il compito di condurre studi sui dati e sperimentare il prodotto attraverso il quale dovrebbero sviluppare algoritmi. Questi modelli vengono utilizzati per previsioni, analisi personalizzate, ecc. Inoltre, il compito di un data scientist è trovare ed estrarre il significato dai dati.
Passano la maggior parte del loro tempo a raccogliere, pulire i dati usando varie tecniche, fare analisi esplorative e poi sgranocchiare i dati. I dati che sono passati attraverso questo processo vengono quindi utilizzati per sviluppare modelli matematici che vengono quindi utilizzati per varie tecniche di machine e deep learning per creare un modello pronto per la produzione che hanno il compito di implementare e tenere traccia delle sue prestazioni.
Un buon data scientist dovrebbe essere esperto in stili diversi, come il clustering, e avere un background statistico per essere abile nell'apprendimento statistico. Un buon data scientist trascorrerebbe molto tempo nell'analisi esplorativa utilizzando vari grafici e diagrammi. Queste analisi vengono generalmente condivise con il team per elaborare piani d'azione per affrontare la creazione e l'implementazione di queste macchine e modelli di deep learning. Un data scientist può guadagnare circa 105-180.000 dollari USA.
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Conclusione
Il campo dei big data si sta espandendo a un ritmo accecante. Si stanno creando nuove opportunità per i professionisti di tutti i settori. Il bello dei big data è che non dipendono dal settore. Sì, è vero che le opportunità di carriera nei big data sono solitamente nel settore tecnologico. Tuttavia, ora vediamo una tendenza emergente dell'apertura di posti di lavoro in ogni settore, rendendo indipendente la carriera nel settore dei big data.
C'è un'ampia varietà di opzioni tra cui scegliere se hai deciso che i big data sono il settore che fa per te. Sfortunatamente, c'è un enorme divario di competenze che sta lentamente diventando lo standard del settore nell'assunzione di professionisti per gestire le loro esigenze di big data. Quindi, dovresti iniziare migliorando le tue capacità di gestione dei dati e ottenere una certa visibilità nel settore per ottenere uno di questi lavori molto ricercati.
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