4 인기 있는 빅 데이터 직업 – 역할 및 책임
게시 됨: 2019-07-29빅 데이터는 오늘날의 석유로 선언되었습니다. 영원히 성장하는 벤처의 일부가 되고 싶지 않은 사람이 누가 있겠습니까? 모든 사람이 전체 주제에 대해 최고라고 주장하지만 아무도 제대로 주제에 빠져드는 방법을 모릅니다. 그러나 오늘 우리는 자비로운 느낌이 들기 때문에 "세계에서 가장 섹시한 직업"을 가질 수 있는 방법에 대한 몇 가지 단서를 제공할 것입니다.
빅 데이터는...글쎄요, 규모가 크며 비즈니스 또는 조직에 도움이 되도록 데이터를 성형, 변경, 절단, 분석하는 방법에 따라 다르지만 일반적으로 이를 사용하는 방법을 파악하는 데는 두 사람의 손 이상이 필요합니다. 당신에게 유리한 데이터. 이 분야에서 일자리를 찾고자 하는 모든 사람들을 위한 축하 소식입니다.
매우 기본적인 질문부터 시작하겠습니다. 이 분야의 범위는 무엇입니까?
빅데이터는 존재하는 다양한 데이터 처리 시스템으로는 완벽하게 분석조차 할 수 없는 매우 크고 복잡한 데이터를 의미합니다. 현재 시스템이 충분하지 않다고 판단하기 위해 얼마나 많은 데이터가 있어야 하는지 알고 계십니까? 분명히 내년까지 전 세계의 모든 사람은 전 세계의 모든 사람에 대해 5200GB 이상의 데이터를 갖게 될 것입니다(현재 인구는 70억 경로에 있음).
물론 어떤 사람들은 빅 데이터로 간주할 수 있고 다른 사람들은 전통적인 데이터로 간주할 수 있으므로 근사치이며 더 많을 수 있습니다. 누가 알겠습니까?
여전히 분석, 엔지니어링 등의 데이터가 많습니다. IT 분야의 진행 및 개발과 동등하고 모든 데이터를 회사에 유익하게 만들기 위해 노력하는 열정과 열의가 있다면. 데이터 집약적 컴퓨팅의 채택을 주도하는 주요 요인은 생성 및 규모의 시점에서 기하급수적인 데이터 양을 신속하게 분석하는 것입니다.
이러한 모든 전통적인 방법은 이제 이러한 모든 데이터 관리 시스템이 폐기된 양과 속도를 따라잡을 수 없기 때문입니다. 시스템은 품질에 영향을 미치기 위해 충분한 시간 내에 리드와 유익한 통찰력을 생성할 수 있어야 합니다.
Forbes에 따르면 기업의 53% 이상이 빅 데이터를 사용하고 있으며 이러한 기업의 약 95%는 비정형 데이터를 결합하는 시스템이 필요합니다. 전자, 소매, 금융, 보험, 공공 부문을 다루는 산업은 모두 이를 수행할 방법이 필요합니다.
간단히 말해서, 예, 데이터 분석에 열정이 있고 조직에서 제안된 변경 사항을 뒷받침할 가치 있는 데이터를 생성할 수 있다면 빅 데이터 분야에서 에이스가 될 것이며 밝은 미래가 당신의 팔 아래에 숨겨져 있습니다.
이 분야에서 사용할 수 있는 다양한 직업 기회는 무엇입니까?
분석의 절대 거장이 되기를 요구하는 직업 프로필의 수를 압도할 수 있으며 직업 프로필에 첨부된 기대와 책임은 따라잡기가 거의 불가능합니다. 귀하에게 적합한 직업 프로필을 선택합니다.
빅 데이터 직업은 많지만 모든 프로필이 귀하에게 적합한 것은 아닙니다.
목차
1. 데이터 분석가
직업 프로필: 데이터 분석가는 데이터를 처리하기 위해 모든 중요한 도구(도구)를 사용합니다. 주로 비정형, 반정형, 정형 데이터 등 다양한 데이터 유형을 다루어야 하며, 다양한 데이터를 분석하는 과정에서 Pig, Hive와 같은 여러 도구와 Spark와 같은 프레임워크에 대해 잘 알고 있습니다. 그리고 하둡.
데이터 분석가의 주요 목표는 데이터에 숨겨진 잠재력을 감지하여 기업이 수익을 늘리고 전략을 변경할 수 있도록 돕는 것입니다. 데이터 분석가가 되려면 과거의 경향을 연구하고, 패턴을 생성하고, 이에 대한 보고서를 작성해야 하기 때문에 탁월한 문제 해결 능력과 탁월한 산술 능력이 필요합니다.
역할 및 책임:
- 데이터 분석가는 복잡한 데이터 세트의 추세 또는 패턴을 식별, 분석 및 해석해야 합니다.
- 그/그녀는 데이터베이스 내에서 대규모 데이터베이스 디자인과 테이블 관계를 탐색하고 이해할 수 있는 능력이 있어야 합니다.
- 그/그녀는 많은 양의 데이터를 분석하고 보증 분석 작업에서 명확한 전략을 정의해야 합니다.
- 데이터 분석가는 데이터 구조 요구 사항을 이해하여 여러 소스에서 데이터 추출을 지원해야 합니다.
2. 소프트웨어 개발자
작업 프로필: 프로그래머는 데이터 세트에 대해 반복적이고 조건부 작업을 수행하는 모든 코드를 작성하는 중요한 폰입니다. 프로그래머가 일반적으로 다루는 가장 일반적인 언어는 Shell Scripting, Java 및 Python입니다. 프로그래머가 생성하는 모든 코드는 데이터베이스 또는 플랫 파일에 저장됩니다. 즉, 파일 및 데이터베이스 시스템에 대한 기본적인 이해가 필요합니다.
뛰어난 코드를 생성하기 위해서는 다양한 프로그래밍 언어에 대한 확실한 이해, 수학적, 통계적 능력, 분석적 사고력이 필수적입니다.
역할 및 책임:
- Python 개발자는 실시간 모니터링 플랫폼에서 고급 대시보드를 만들고 유지 관리해야 합니다.
- 프로그래머는 데이터 온보딩을 위해 타사 솔루션과의 인터페이스를 개발해야 합니다.
- 그/그녀는 제공되는 기능의 높은 신뢰성과 고가용성을 보장해야 합니다.
- 교차 기능 팀과 협력하여 새로운 기능을 정의, 설계 및 제공합니다.
- 버그 수정 및 애플리케이션 성능 개선 작업.
3. 관리자
직무 프로필: 데이터 및 빅데이터 생태계와 관련된 모든 도구를 관리하는 전체 인프라를 관리하는 Admin입니다. 역할에는 네트워크 구성에 있는 모든 노드를 관리하는 것이 포함됩니다. 관리자는 중요한 모든 데이터 작업을 지원하기 위해 고가용성 시간이 있는지 확인해야 합니다. 다양한 도구 설치, 하드웨어 클러스터 관리 - 모두 관리자가 처리합니다.
관리자가 파일 시스템, 운영 체제, 컴퓨터 하드웨어 및 네트워킹에 대한 충분한 이해를 포함하는 데 필요한 기술입니다.
역할 및 책임:
- 구성 관리 도구에 대한 경험.
- 빅 데이터 인프라에서 애플리케이션 클러스터를 관리합니다.
- 애플리케이션의 위험을 사전에 식별하고 완화 조치를 관리하는 책임이 있습니다.
4. 솔루션 아키텍트
Job Profile: Solution Architect는 자신의 전문성과 빅 데이터 프레임워크의 힘을 활용하여 실제 문제를 분석하고 그에 따라 해결 전략을 개발하고 문제를 해결해야 하는 사람입니다. 어떤 도구와 프로그래밍 언어를 사용할 것인지에 대한 모든 결정은 솔루션 설계자에게 있습니다.
다양한 빅 데이터 도구에 대한 심층 지식, 프레임워크에 대한 지식, 라이선스 비용 및 대체 오픈 소스 도구는 모두 Solution Architect가 갖추어야 할 필수 특성입니다.
역할 및 책임:
- Big Data Solutions Architect는 빅 데이터 아키텍처 설계에 정통합니다.
- 실시간 및 배치 기반 빅 데이터 처리, 비즈니스 인텔리전스 및 머신 러닝에 능숙
- 필요한 스토리지 인프라 유지 관리 및 필요한 데이터 마이그레이션을 수행합니다.
빅 데이터는 시간이 지남에 따라 증가할 것입니다. 이 현상에 동참하면 위대하고 안정적인 미래가 보장됩니다!
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