빅 데이터 직업 기회: 궁극적인 가이드 [2022]
게시 됨: 2021-01-03빅데이터는 데이터가 너무 크거나, 추적하기 어려운 속도로 변경되거나, 특성이 너무 복잡하여 기존 데이터 처리 기술로 처리할 수 없는 데이터에 사용되는 용어입니다. 빅 데이터는 어디에나 존재하며 지구상의 모든 인간은 자신의 온라인 존재를 요약하는 데이터 흔적을 남깁니다.
낮은 계산 능력과 몇 가지 중요한 통찰력을 놓치는 것에 대한 두려움으로 인해 생성된 데이터는 이 산업이 세계에서 발판을 마련하기 시작한 금세기가 될 때까지 저장되었습니다. 엄청난 양의 빅 데이터의 중요성을 무시할 수 없습니다. Google AI(모든 스마트폰에서 볼 수 있음), 온라인에서 보는 광고, 모든 다양한 추천 엔진(Amazon 및 Netflix 등)은 생성된 빅 데이터를 기반으로 합니다.
말할 필요도 없이 빅데이터는 우리가 보는 세상을 변화시키고 있으며 머지 않아 세계 경제를 추진하는 원동력이 될 것입니다. 빅 데이터의 성장하는 특성을 충족시키기 위해 훈련된 인력의 필요성은 미국 노동 통계국(BLS)에 따라 증가할 것입니다. 그들은 빅데이터 분야의 직업 기회가 2028년 말까지 약 12%의 붐을 일으켜 500,000개 이상의 일자리를 창출할 것으로 추정합니다.
적절한 기술을 가진 사람을 찾는 것은 필요한 전문 지식을 갖춘 사람이 부족하기 때문에 진정한 도전입니다. 따라서 적절한 기술을 가진 사람들의 급여를 상당히 높입니다. 특히 업계에서 필요한 기술을 보유하고 있다면 빅 데이터 경력을 추구하는 것이 좋은 선택입니다.
읽기: 빅 데이터 인터뷰 질문
목차
빅 데이터 경력: 빅 데이터에는 어떤 직업 기회가 있으며 무엇을 기대할 수 있습니까?
컴퓨터의 순전한 강점이 증가하고 생성되는 데이터인 컴퓨터의 존재도 증가했음을 부인할 수 없습니다. 또한 우리가 만든 빅 데이터의 거의 90%가 지난 몇 년 동안 생성된 것으로 추정됩니다. 통찰력을 얻고 데이터를 우리에게 유리하게 사용하기 위해 빅 데이터 부문에서 많은 일자리가 생겼습니다.
따라서 아래에 나열된 빅 데이터에서 수많은 직업 기회를 찾을 수 있습니다.
1. 빅데이터 엔지니어
빅 데이터 엔지니어는 빅 데이터 설계자가 회사를 위해 설계한 솔루션을 개발하는 업무를 담당합니다. 모든 조직의 빅 데이터 파이프라인의 중추 역할을 해야 합니다. 그들은 그들이 구축한 솔루션을 유지, 생성, 개발하고 동시에 테스트하는 사람들입니다. 빅 데이터 엔지니어의 툴킷에는 Hive MongoDB, MapReduce 또는 Cassandra와 같은 Hadoop 기술을 기반으로 하는 도구가 포함되어야 합니다.
뿐만 아니라 빅 데이터 엔지니어는 데이터 웨어하우징 솔루션에 대한 깊은 지식이 있어야 합니다. 모든 조직에서 대규모 데이터를 처리하는 데 필요한 필수 파이프라인(처음부터 끝까지)을 만드는 작업을 해야 하기 때문입니다. 그들은 일반적으로 하드웨어 인프라를 유지 관리하는 일을 담당하며 주로 팀이 매일 엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있는 충분한 처리 능력을 갖도록 합니다. 빅 데이터 엔지니어링이 빅 데이터에서 선호하는 직업이라고 생각한다면 당신이 벌게 될 돈은 130,000에서 220,000달러 범위일 것입니다.
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2. 데이터 설계자
모든 데이터 설계자의 주요 임무는 데이터베이스와 같은 복잡한 데이터 프레임워크를 설계하고 구축하는 것입니다. 그들은 일반적으로 데이터베이스가 필요할 때마다 호출되는 팀의 일부입니다. 데이터 설계자는 문제, 즉 청사진을 만드는 데 도움을 받아 사용할 수 있는 데이터를 살펴봅니다. 그들이 만든 이 청사진은 데이터베이스가 생성, 테스트 및 해당 데이터베이스를 유지 관리하는 방법과 같이 거쳐야 하는 모든 단계를 캡슐화합니다.
이 건축가가 만든 청사진은 건축가의 비전을 구현하는 데 있어 모든 무거운 짐을 짊어질 빅 데이터 엔지니어에게 전달됩니다. 데이터 설계자는 다양한 데이터로 작업하며, 그들이 얻는 데이터는 개인 기록, 마케팅 또는 재무 기록에 사용되는 정보가 될 수 있습니다. 그러나 설계자에게 필요한 모든 데이터가 제공되도록 데이터 관리자 및 데이터 분석가와 협력해야 합니다. 이 데이터에서 모든 정보를 저장하는 데 사용할 데이터베이스를 만들어야 합니다.
또한 모든 사용자가 가지고 있는 허가를 기반으로 저장된 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 방식을 생각하고 회사가 랜섬웨어 또는 자연 재해에 대한 공격을 받을 경우 안전 장치를 만들어야 합니다. 이 모든 정보는 이러한 데이터 설계자가 담당하는 청사진에 깔끔하게 제시되어야 합니다. 빅 데이터 설계자들은 대략 12만~20만 달러를 번다.
3. 데이터 웨어하우스 관리자
데이터 웨어하우스 관리자의 임무는 데이터 웨어하우징용으로 설계된 시스템을 설계, 유지 관리, 구현 및 지원하는 책임이 있는 팀을 감독하는 것입니다. 그들은 또한 데이터 디자인, 데이터베이스 아키텍처가 생성되는 방식, 모든 조직에 필요한 다양한 데이터 저장소를 관리합니다. 그들은 데이터 처리의 프런트 엔드와 백 엔드 사이에 완벽한 조화가 이루어지도록 노력해야 합니다.
또한 해당 데이터의 품질을 측정하고 보장하는 프로세스를 설치해야 합니다. 일반적으로 데이터 웨어하우스 관리자가 되려면 학사 학위가 필요하며 일반적으로 매일 최고 경영진에게 보고합니다. 관리 업무이기 때문에 데이터 웨어하우스 관리자는 데이터 웨어하우징 솔루션을 관리해야 할 뿐만 아니라 매일 모든 부하 직원을 관리하고 직원의 성과를 평가해야 합니다.
그들은 일반적으로 부서에 대한 자율성을 가지고 있으므로 모든 인사 작업은 데이터 웨어하우스 관리자가 직접 감독합니다. 그들은 또한 데이터 저장 및 전송 과정에서 잠재적인 위험과 데이터에 대한 잠재적 위험을 완화하기 위해 수행해야 하는 단계를 확인해야 하는 사람일 수 있습니다. 데이터 웨어하우스 관리자는 야구장 어디에서나 80-160,000달러를 벌 수 있습니다.
4. 데이터베이스 관리자
데이터베이스 관리자는 표준, 확인 및 균형을 적용하여 데이터베이스 결과를 유지 관리할 책임이 있습니다. 그들은 확장을 위해 데이터베이스를 준비하는 사람들입니다. 그들은 거기에 있는 계획을 연구하고 프로세스가 최대한 원활하도록 요구 사항을 살펴봄으로써 데이터베이스가 개발 준비가 되었는지 확인합니다. 그들은 또한 기술 관리의 상위 계층과 조정하여 설계 및 프로그래밍에 대해 고위 기술 관리자에게 조언합니다.
팀이 가지고 있는 하드웨어와 소프트웨어를 업그레이드하는 것도 데이터베이스 관리자의 직업 범주에 속합니다. 그들은 데이터베이스의 안전과 보안을 보장할 정책, 절차 및 통제를 고안해야 합니다. 훌륭한 데이터베이스 관리자는 데이터베이스를 관리할 뿐만 아니라 학습 기회에 지속적으로 참여하여 지식을 업데이트할 것입니다.
그들은 기술 출판물을 읽는 습관을 기르고 우수한 전문직 서클을 유지해야 합니다. 또한 데이터 분야의 새로운 연구를 예리하게 관찰하고 직장에서 이를 구현할 수 있는 방법을 생각해야 합니다. 데이터베이스 관리자가 빅 데이터의 경력 기회라고 생각한다면 111-190,000달러 정도를 벌 수 있습니다.
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5. 비즈니스 인텔리전스 분석가
비즈니스 분석가는 현재 고용된 회사의 데이터를 평가할 책임이 있습니다. 그들은 이 데이터를 취한 다음 업계 데이터와 경쟁 데이터를 찾거나 수집해야 합니다. 그들은 이 모든 데이터를 가져와 의미 있는 통찰력을 얻어야 합니다. 이러한 통찰력은 현재 근무하고 있는 회사의 시장에서 위치를 개선하는 것을 목표로 해야 합니다. 그들은 또한 회사의 기본 핵심을 깊숙이 들여다볼 것입니다.
그들은 회사의 시스템, 회사에서 업무를 처리하는 방식, 수행하는 기능을 보고 평가했습니다. 이 분석은 회사가 상당한 이윤을 보장하기 위해 자원을 비효율적으로 사용하고 있는 영역을 제거하는 것을 목표로 해야 합니다. 훌륭한 비즈니스 인텔리전스 분석가라면 회사가 새로운 데이터 수집 및 데이터 분석 정책을 수립할 수 있는 방법도 조사할 것입니다.
또한 데이터가 변조되지 않고 무결성이 보존되는지 확인해야 합니다. 또한 데이터 설계자 또는 기타 데이터 전문가와 같은 다른 전문가를 고용하는 것과 같은 인적 자원 작업을 수행할 수도 있습니다. 비즈니스 인텔리전스 분석가가 되고 싶다면 89-185,000달러 정도를 예상할 수 있습니다.
6. 데이터 과학자
데이터 과학자는 모든 데이터 관련 쿼리에 대한 새로운 프로세스를 설계하고 구성하는 사람이어야 하며, 프로세스 모델링을 담당하고 데이터 마이닝 및 데이터 생산 프로세스를 개선할 생각입니다. 그들은 또한 데이터에 대한 연구를 수행하고 알고리즘을 개발하는 데 사용되는 제품을 실험해야 합니다. 이러한 모델은 예측, 맞춤형 분석 등에 사용됩니다. 또한 데이터 과학자의 임무는 데이터에서 의미를 찾고 추출하는 것입니다.
그들은 대부분의 시간을 수집하고 다양한 기술을 사용하여 데이터를 정리하고 탐색적 분석을 수행한 다음 데이터를 정리하는 데 보냅니다. 이 프로세스를 거친 데이터는 다양한 기계 및 딥 러닝 기술에 사용되는 수학적 모델을 개발하는 데 사용되며, 이를 배포하고 성능을 추적하는 작업을 수행하는 프로덕션 준비 모델을 만듭니다.
훌륭한 데이터 과학자는 클러스터링과 같은 다양한 스타일에 능숙해야 하며 통계 학습에 능숙할 수 있는 통계적 배경이 있어야 합니다. 훌륭한 데이터 과학자는 다양한 그래프와 차트를 사용하여 탐색적 분석에 많은 시간을 할애합니다. 이러한 분석은 일반적으로 팀과 공유되어 이러한 머신과 딥 러닝 모델의 생성 및 배포를 처리하기 위한 실행 계획을 고안합니다. 데이터 과학자는 약 105-180,000달러를 벌 수 있습니다.
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결론
빅데이터 분야는 눈부신 속도로 확장되고 있습니다. 모든 산업 분야의 전문가들에게 새로운 기회가 만들어지고 있습니다. 빅 데이터의 장점은 산업에 종속되지 않는다는 것입니다. 예, 빅 데이터의 경력 기회는 일반적으로 기술 부문에 있는 것이 사실입니다. 그럼에도 불구하고 이제 우리는 빅 데이터 산업의 경력을 독립적으로 만들면서 모든 산업에서 일자리를 찾는 새로운 추세를 보고 있습니다.
빅 데이터가 적합한 분야라고 결정했다면 선택할 수 있는 다양한 옵션이 있습니다. 불행히도 빅 데이터 요구 사항을 처리하기 위해 전문가를 고용하는 데 있어 서서히 업계 표준이 되고 있는 엄청난 기술 격차가 있습니다. 따라서 데이터 처리 기술을 향상하고 이러한 인기 있는 직업 중 하나를 얻기 위해 업계에 대한 노출을 얻어야 합니다.
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