Możliwości kariery w Big Data: ostateczny przewodnik [2022]
Opublikowany: 2021-01-03Big data to termin używany dla danych, które są albo zbyt duże, zmieniają się z trudną do śledzenia szybkością, albo ich charakter jest po prostu zbyt złożony, aby można było je obsłużyć za pomocą tradycyjnych technik przetwarzania danych. Wielkie zbiory danych są wszechobecne, a każdy człowiek na ziemi pozostawia ślad danych, który odzwierciedla ich obecność w Internecie.
Ze względu na niską moc obliczeniową i obawę przed utratą niektórych kluczowych spostrzeżeń, wygenerowane dane były przechowywane do przełomu XIX i XX wieku, kiedy to branża ta zaczęła zdobywać pozycję na świecie. Nie można ignorować znaczenia samej ilości dużych zbiorów danych. Sztuczna inteligencja Google (która znajduje się na każdym smartfonie), reklamy, które widzisz w Internecie, i wszystkie różne silniki polecające (takie jak Amazon i Netflix) są napędzane przez duże zbiory danych, które generujesz.
Nie trzeba dodawać, że Big Data przekształca świat, który widzimy, i wkrótce przejmie ster w napędzaniu globalnej gospodarki. Aby wystarczyć rosnącej natury Big Data, zapotrzebowanie na wyszkolony personel będzie tylko rosło, zgodnie z US Bureau of Labor Statistics (BLS). Szacują, że do końca roku 2028 możliwości kariery w big data zwiększą się o około 12%, tworząc ponad 500 000 miejsc pracy.
Znalezienie osób z odpowiednim zestawem umiejętności jest prawdziwym wyzwaniem ze względu na brak osób posiadających wymaganą wiedzę specjalistyczną. W ten sposób znacznie zwiększa się wynagrodzenie osób, które mają odpowiedni zestaw umiejętności. Kariera big data to dobra opcja, zwłaszcza jeśli posiadasz umiejętności potrzebne do pracy w branży.
Przeczytaj: Pytania do wywiadu dotyczące Big Data
Spis treści
Kariera w Big Data: Jakie są możliwości kariery w Big Data i czego możesz się spodziewać?
Nie można zaprzeczyć, że wzrosła sama siła komputerów, a ich obecność w generowanych danych również wzrosła. Szacuje się również, że prawie 90% big data, które wypracowaliśmy, zostało wygenerowanych w ciągu ostatnich kilku lat. Aby uzyskać spostrzeżenia i wykorzystać dane na naszą korzyść, pojawiło się wiele ofert pracy w sektorze big data.
Tak więc, wymienione poniżej, znajdziesz kilka z mnóstwa możliwości kariery w dużych zbiorach danych:
1. Inżynier Big Data
Inżynierowie Big Data mają za zadanie opracować rozwiązania, które architekt big data zaprojektował dla firmy. Mają być kręgosłupem potoku danych big data każdej organizacji. To oni utrzymują, tworzą, rozwijają i jednocześnie testują budowane przez siebie rozwiązania. Zestaw narzędzi inżyniera Big Data musi zawierać narzędzia oparte na technologii Hadoop, takie jak Hive MongoDB, MapReduce lub Cassandra.
Nie tylko to, ale inżynier big data powinien mieć również głęboką wiedzę na temat rozwiązań hurtowni danych, ponieważ musi pracować nad stworzeniem wymaganego potoku (od początku do końca), który jest potrzebny do przetwarzania danych na dużą skalę w każdej organizacji. Generalnie są oni również odpowiedzialni za utrzymanie infrastruktury sprzętowej, głównie za zapewnienie, że zespół ma wystarczającą moc obliczeniową do obsługi ogromnych ilości danych każdego dnia. Jeśli uważasz, że inżynieria Big Data jest twoją preferowaną karierą w Big Data, pieniądze, które byś zarobił, wyniosłyby od 130 000 do 220 000 USD.
Przeczytaj: Data Science a Big Data: różnica między Data Science a Big Data
2. Architekci danych
Głównym zadaniem każdego architekta danych jest projektowanie i budowanie skomplikowanych struktur danych, takich jak bazy danych. Zwykle są częścią zespołu, do którego wzywa się zawsze, gdy istnieje zapotrzebowanie na bazy danych. Architekt danych przyjrzałby się problemowi, dane, które są dla niego dostępne, stworzyliby plan. Ten projekt, który stworzyli, zawierałby wszystkie fazy, przez które musi przejść baza danych, tworzenie, testowanie i sposób utrzymywania tej bazy danych.
Schemat, który stworzyli ci architekci, zostałby następnie przekazany inżynierom Big Data, którzy wykonaliby całą ciężką pracę, realizując wizję architekta. Architekci danych pracują z różnymi danymi, dane, które otrzymują, mogą być danymi osobowymi, informacjami wykorzystywanymi w dokumentach marketingowych lub finansowych. Muszą jednak również współpracować z administratorami danych i analitykami danych, aby zapewnić architektom wszystkie potrzebne dane. Z tych danych musieliby wymyślić bazy danych, w których będą przechowywane wszystkie informacje.
Muszą również myśleć w taki sposób, aby udostępniać przechowywane dane w oparciu o uprawnienia, jakie ma każdy użytkownik, i stworzyć mechanizm zabezpieczający przed awarią na wypadek, gdyby firma została zaatakowana z powodu oprogramowania ransomware lub jakiejkolwiek klęski żywiołowej. Wszystkie te informacje powinny być ładnie przedstawione w planach, za które odpowiedzialni są ci architekci danych. Architekci Big Data zarabiają mniej więcej w przedziale od 120 000 do 200 000 USD.
3. Kierownik hurtowni danych
Zadaniem kierownika hurtowni danych jest nadzorowanie zespołu odpowiedzialnego za projektowanie, utrzymanie, wdrażanie i wsparcie systemów przeznaczonych do hurtowni danych. Zarządzają również projektem danych, sposobem tworzenia architektury bazy danych oraz różnymi repozytoriami danych, które są potrzebne w każdej organizacji. Muszą dążyć do zapewnienia idealnej harmonii między front-endem a back-endem przetwarzania danych.
Mają też zainstalować procesy, które mierzą i zapewniają jakość danych. Zazwyczaj, aby zostać kierownikiem hurtowni danych, potrzebny jest tytuł licencjata i zwykle codziennie podlegasz kierownictwu najwyższego szczebla. Ponieważ jest to praca kierownicza, kierownik hurtowni danych musi nie tylko zarządzać rozwiązaniami hurtowni danych, ale także na co dzień zarządzać wszystkimi podwładnymi i oceniać wydajność pracowników.
Zwykle mają autonomię w swoim dziale, dlatego wszystkie działania personalne są bezpośrednio nadzorowane przez kierownika hurtowni danych. Mogą również być tymi, którzy musieliby sprawdzić potencjalne zagrożenia w procesie przechowywania i przesyłania danych oraz kroki, które należy wykonać, aby złagodzić potencjalne ryzyko dla danych. Kierownik hurtowni danych może zarobić w dowolnym miejscu na polu golfowym 80-160 tys. dolarów.
4. Menedżer bazy danych
Menedżer bazy danych jest odpowiedzialny za utrzymanie wyników bazy danych poprzez egzekwowanie standardów, kontroli i sald. To oni przygotowują bazę danych do rozbudowy. Upewniają się, że baza danych jest gotowa do rozwoju, studiując istniejące plany i przechodząc przez wymagania, aby zapewnić jak najbardziej płynny proces. Doradzają również starszym kierownikom technicznym w zakresie projektowania i programowania poprzez koordynację z wyższymi szczeblami kierownictwa technicznego.
Modernizacja sprzętu i oprogramowania, którymi dysponuje zespół, również należy do kategorii zadań menedżera bazy danych. Mają opracować polityki, procedury i kontrole, które zapewnią bezpieczeństwo i ochronę baz danych. Dobry menedżer baz danych nie tylko zarządzałby bazami danych, ale także aktualizowałby swoją wiedzę, stale uczestnicząc w możliwościach uczenia się.
Powinni wyrobić w sobie nawyk czytania publikacji technicznych i utrzymywać doskonałe środowisko zawodowe. Powinni także uważnie przyglądać się nowym badaniom w dziedzinie danych i zastanowić się, w jaki sposób mogą je wdrożyć w swoim miejscu pracy. Jeśli uważasz, że menedżer bazy danych jest dla Ciebie szansą na karierę w big data, możesz zarobić około 111-190 tysięcy dolarów.
Dowiedz się więcej o: 9 ekscytujących pomysłach i tematach dotyczących projektów DBMS dla początkujących
5. Analityk Business Intelligence
Analityk biznesowy jest odpowiedzialny za ocenę danych firmy, w której aktualnie pracuje. Mają one zebrać te dane, a następnie znaleźć lub zebrać dane branżowe i dane konkurencji. Powinni zebrać wszystkie te dane i uzyskać kilka znaczących spostrzeżeń. Te spostrzeżenia powinny mieć na celu poprawę pozycji na rynku firmy, dla której aktualnie pracują. Zajrzeliby również głęboko w rdzeń firmy.
Wyglądaliby i oceniali system firmy, sposób, w jaki wykonują zadania w firmie i funkcje, które wykonują. Analiza ta powinna mieć na celu wyeliminowanie obszarów, w których firma nieefektywnie wykorzystuje swoje zasoby, aby zapewnić znaczne marże. Każdy dobry analityk Business Intelligence przyjrzałby się również sposobom, w jakie firma może tworzyć nowe zasady gromadzenia i analizy danych.
Powinni również upewnić się, że dane nie są majstrowane, a ich integralność jest zachowana. Mogą być również zmuszeni do wykonywania pewnych prac związanych z zasobami ludzkimi, takich jak zatrudnianie innych specjalistów, takich jak architekci danych lub inni specjaliści od danych. Jeśli chcesz zostać analitykiem wywiadu gospodarczego, możesz spodziewać się zarobienia w okolicach 89-185 tys. dolarów.
6. Naukowiec zajmujący się danymi
Analitycy danych mają być tymi, którzy projektują i konstruują nowe procesy dla dowolnych zapytań związanych z danymi, są odpowiedzialni za modelowanie procesu i myślą o ulepszeniu procesów eksploracji danych i produkcji danych. Mają też za zadanie prowadzić badania na danych i eksperymentować z produktem, za pomocą którego mają opracować algorytmy. Modele te są wykorzystywane do predykcji, niestandardowych analiz itp. Ponadto zadaniem analityka danych jest znalezienie i wydobycie znaczenia danych.
Większość czasu spędzają na gromadzeniu, czyszczeniu danych za pomocą różnych technik, przeprowadzaniu analiz eksploracyjnych, a następnie mulowaniu danych. Dane, które przeszły przez ten proces, są następnie wykorzystywane do opracowania modeli matematycznych, które są następnie wykorzystywane w różnych technikach uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się, aby stworzyć gotowy do produkcji model, który mają za zadanie wdrożyć i śledzić jego wydajność.
Dobry naukowiec zajmujący się danymi powinien być biegły w różnych stylach, takich jak grupowanie, i mieć wiedzę statystyczną, aby być biegłym w nauce statystycznej. Dobry analityk danych poświęciłby dużo czasu na analizę eksploracyjną przy użyciu różnych wykresów i wykresów. Analizy te są zwykle udostępniane zespołowi w celu opracowania planów działań dotyczących tworzenia i wdrażania tych maszyn oraz modeli uczenia głębokiego. Analityk danych może zarobić około 105-180 tys. dolarów.
Przeczytaj także: Pomysły na projekty Big Data
Wniosek
Pole big data rozszerza się w oszałamiającym tempie. Powstają nowe możliwości dla profesjonalistów we wszystkich branżach. Piękno dużych zbiorów danych polega na tym, że nie są one zależne od branży. Tak, to prawda, że szanse na karierę w big data są zazwyczaj w sektorze technologicznym. Jednak teraz widzimy wyłaniający się trend otwierania miejsc pracy w każdej branży, co uniezależnia karierę w branży Big Data.
Istnieje wiele różnych opcji do wyboru, jeśli zdecydowałeś, że big data to sektor dla Ciebie. Niestety, istnieje ogromna luka w umiejętnościach, która powoli staje się standardem branżowym w zatrudnianiu profesjonalistów do obsługi ich potrzeb związanych z big data. Dlatego powinieneś zacząć od poprawy umiejętności obsługi danych i zyskania pewnej ekspozycji w branży, aby uzyskać jedną z tych bardzo poszukiwanych prac.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Big Data, sprawdź nasz program PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i zawiera ponad 7 studiów przypadków i projektów, obejmuje 14 języków programowania i narzędzi, praktyczne praktyczne warsztaty, ponad 400 godzin rygorystycznej pomocy w nauce i pośrednictwie pracy w najlepszych firmach.
Ucz się kursów rozwoju oprogramowania online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.
