4 популярные вакансии в сфере больших данных — роли и обязанности
Опубликовано: 2019-07-29Большие данные объявлены нефтью сегодняшнего дня; а кто не хочет стать частью постоянно растущего предприятия? Все утверждают, что разбираются во всей теме, но никто на самом деле не знает, как правильно этим заниматься. Но так как сегодня мы чувствуем себя благосклонно, мы дадим вам несколько подсказок о том, как вы могли бы получить «самую горячую работу в мире».
Большие данные… ну, большие, и это зависит от того, как вы хотите формировать, изменять, вырезать, анализировать их, чтобы принести пользу вашему бизнесу или организации, но обычно требуется больше, чем просто пара рук, чтобы понять, как это использовать. данные в вашу пользу. Это радостная новость для всех, кто хочет найти работу в этой области.
Давайте начнем с самого основного вопроса — какой масштаб имеет это поле?
Большие данные относятся к этим чрезвычайно большим и сложным данным, которые даже не могут быть полностью проанализированы различными существующими системами обработки данных - они были сочтены недостаточными. Вы понимаете, сколько данных должно быть, чтобы признать существующие системы недостаточными? Судя по всему, к следующему году каждый человек в мире будет иметь более 5200 ГБ данных о каждом человеке в мире (текущее население лежит на семи миллиардах путей).
Конечно, то, что одни могут считать большими данными, другие могут считать традиционными данными, так что это приблизительное значение, а может быть и больше, кто знает?
По-прежнему нужно анализировать, проектировать и т. д. Много данных. Если вы в курсе происходящих событий и разработок в области ИТ, и у вас есть страсть и рвение работать над тем, чтобы сделать все эти данные полезными для вашей компании. Основным фактором, стимулирующим внедрение вычислений с интенсивным использованием данных, является быстрый анализ экспоненциальных объемов данных в момент их создания и масштабирования.
Это потому, что все эти традиционные методы теперь не в состоянии идти в ногу с объемом и скоростью, которые были вычищены из всех этих систем управления данными. Система должна быть в состоянии генерировать потенциальных клиентов и полезную информацию в разумное время, чтобы оказывать какое-либо влияние на качество.
По данным Forbes, более 53% компаний используют большие данные, и около 95% этих предприятий нуждаются в системах для обработки неорганизованных данных. Отрасли, связанные с электроникой, розничной торговлей, финансами, страхованием, государственным сектором - все требуют способов сделать это.
Короче говоря, да, если вы увлечены анализом данных и можете создавать ценные данные для резервного копирования предлагаемых изменений в организации, тогда вы будете асом в области больших данных, и у вас под рукой светлое будущее.
Каковы различные карьерные возможности, которые доступны в этой области?
Количество профилей работы, требующих от вас абсолютного мастерства анализа, может быть ошеломляющим, а ожидания и обязанности, связанные с профилем работы, просто невозможно выполнить, но вот краткое руководство о том, как это сделать. чтобы выбрать правильный профиль работы для вас.
Вакансий для работы с большими данными предостаточно, но не каждый профиль вам подходит.
Оглавление
1. Аналитик данных
Профиль работы: аналитик данных использует все большие орудия (инструменты) для обработки данных. В первую очередь им приходится иметь дело с различными типами данных, такими как неструктурированные, полуструктурированные и структурированные данные, и в процессе анализа различных типов данных они знакомятся с рядом инструментов, таких как Pig и Hive, и фреймворками, такими как Spark. и Хадуп.
Основная цель аналитика данных — обнаружить скрытые возможности данных, чтобы помочь компаниям увеличить свои доходы и изменить свои стратегии. Исключительные навыки решения проблем и невероятные арифметические навыки необходимы, чтобы стать аналитиком данных, потому что им нужно изучать прошлые тенденции, генерировать шаблоны и составлять отчеты для них.
Роль и ответственность:
- Аналитик данных должен выявлять, анализировать и интерпретировать тенденции или закономерности в сложных наборах данных.
- Он / она должен иметь возможность исследовать и понимать большие структуры баз данных и отношения между таблицами в базе данных.
- Он / она должен проанализировать большой объем данных и определить четкую стратегию в аналитической работе по обеспечению уверенности.
- Аналитик данных должен поддерживать извлечение данных из нескольких источников, понимая требования к структуре данных.
2. Разработчик программного обеспечения
Профиль работы: программист — жизненно важная пешка, которая пишет весь код, выполняющий повторяющиеся и условные действия с наборами данных. Наиболее распространенными языками, с которыми обычно имеют дело программисты, являются сценарии оболочки, Java и Python. Весь код, создаваемый программистами, хранится в базе данных или в неструктурированных файлах, а это значит, что необходимо иметь базовое представление о файловой системе и системе баз данных.
Чтобы иметь возможность генерировать выдающийся код, необходимо хорошо разбираться в различных языках программирования, обладать математическими и статистическими навыками и аналитическим мышлением.
Роль и ответственность:
- Разработчик Python должен создавать и поддерживать Advanced Dashboard на платформе мониторинга в реальном времени.
- Программист должен разработать интерфейсы со сторонними решениями для загрузки данных.
- Он / она должен обеспечить высокую надежность и высокую доступность предоставляемых функций.
- Сотрудничайте с межфункциональными командами для определения, разработки и выпуска новых функций.
- Работа над исправлением ошибок и улучшением производительности приложения.
3. Админ
Профиль работы: это администратор, который заботится обо всей инфраструктуре, которая управляет всеми инструментами, связанными с данными и экосистемой больших данных. Роль включает в себя заботу обо всех узлах, которые лежат в их сетевых конфигурациях. Администраторы должны обеспечить высокую доступность времени для поддержки всех важных операций с данными. Установка различных инструментов, управление аппаратными кластерами — обо всем позаботится администратор.
Навыки, которые должен иметь администратор, включают хорошее понимание файловой системы, операционной системы, компьютерного оборудования и сети.
Роль и ответственность:
- Опыт работы с инструментами управления конфигурациями.
- Управление кластером приложений в инфраструктуре больших данных.
- Отвечает за упреждающее выявление рисков в приложении и управление действиями по их устранению.
4. Архитектор решений
Профиль работы: Архитектор решений — это тот, кто должен анализировать реальные проблемы и соответственно разрабатывать стратегию их решения, решать проблемы, используя свой опыт и мощь среды больших данных. Все решения относительно того, какой инструмент и язык программирования следует использовать, должны принимать архитекторы решений.
Глубокое знание различных инструментов больших данных, знание фреймворков, стоимости лицензирования и альтернативных инструментов с открытым исходным кодом — все это обязательные характеристики, которыми должен обладать архитектор решений.
Роль и ответственность:
- Архитектор решений для больших данных хорошо разбирается в проектировании архитектур больших данных.
- Обладает знаниями в области обработки больших данных в режиме реального времени и пакетной обработки, бизнес-аналитики и машинного обучения.
- Выполняет необходимое обслуживание инфраструктуры хранения и необходимую миграцию данных.
Большие данные — это то, что со временем будет только расти. Приобщение к этому явлению обеспечит большое и стабильное будущее!
Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.
Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.
