4 个流行的大数据工作——角色和职责
已发表: 2019-07-29大数据已被宣布为今天的石油； 谁不想成为这个永远成长的企业的一部分？ 每个人都声称自己对整个主题都充满热情，但没有人真正知道如何正确地沉迷其中。 不过，既然我们今天心存仁慈，我们就给你一些线索，告诉你如何才能拥有“世界上最热门的工作”。
大数据……嗯，很大，它取决于你希望如何塑造、改变、切割、分析它以使你的企业或组织受益，但通常，要弄清楚如何使用它需要的不仅仅是几只手对您有利的数据。 对于所有希望在该领域寻找工作的人来说，这是一个喜闻乐见的消息。
让我们从一个非常基本的问题开始——这个领域有什么样的范围？
大数据是指这种极其庞大和复杂的数据，这些数据甚至无法被现有的各种数据处理系统完全分析——它们被认为是不充分的。 您是否意识到必须有多少数据才能认为当前系统不足？ 显然，到明年，世界上每个人都将拥有超过 5200GB 的世界上每个人的数据（目前的人口分布在 70 亿条路径上）。
当然，有些人可能认为是大数据，可能其他人认为是传统数据，所以它是一个近似值，可能更多，谁知道呢？
它仍然需要分析、设计等大量数据。如果您与 IT 领域的持续和发展保持一致，并且有热情和热情致力于使所有这些数据对您的公司有益。 推动采用数据密集型计算的主要因素是对指数级数据量的快速分析，所有这些都在数据的创建和规模化阶段。
正是因为所有这些传统方法现在都无法跟上所有这些数据管理系统被淘汰的数量和速度。 该系统应该能够在适当的时候产生潜在客户和有益的见解，以使其产生任何质量影响。
据《福布斯》报道，超过 53% 的公司涉足大数据领域，其中约 95% 的企业需要系统来处理无组织的数据。 与电子、零售、金融、保险、公共部门打交道的行业都需要方法来做到这一点。
简而言之，是的，如果您热衷于分析数据，并且可以生成有价值的数据来支持组织中的建议更改，那么您将在大数据领域取得成功，并拥有光明的未来。
该领域有哪些不同的职业机会？
需要您成为绝对的分析大师的工作简介的数量可能会让人不知所措，而工作简介所附带的期望和责任几乎是不可能跟上的，但这里有一个简要指南，说明如何为您选择合适的工作资料。
大数据工作有很多，但并非每个个人资料都适合您。
目录
1. 数据分析师
工作简介：数据分析师使用所有大枪（工具）来处理数据。 他们主要要处理非结构化、半结构化、结构化等各种数据类型，在分析各种数据的过程中，熟悉了Pig、Hive等众多工具，以及Spark等框架。和 Hadoop。
数据分析师的主要目的是检测数据的隐藏潜力，帮助公司增加收入并改变战略。 成为一名数据分析师需要出色的解决问题的技能和超凡的算术技能，因为他们需要研究过去的趋势、生成模式并为此生成报告。
角色和责任：
- 数据分析师必须识别、分析和解释复杂数据集中的趋势或模式。
- 他/她必须具备探索和理解大型数据库设计和数据库内表关系的能力。
- 他/她必须分析大量数据并在保证分析工作中定义明确的策略。
- 数据分析师必须通过了解数据结构要求来支持从多个来源提取数据。
2. 软件开发人员
工作简介：程序员是编写所有代码以对数据集执行重复和条件操作的重要棋子。 程序员通常处理的最常见的语言是 Shell Scripting、Java 和 Python。 程序员生成的所有代码都存储在数据库或平面文件中——这意味着需要对文件和数据库系统有基本的了解。
为了能够生成出色的代码，必须牢牢掌握各种编程语言，具备数学和统计技能，并具有分析思维过程。
角色和责任：
- Python 开发人员必须在实时监控平台上创建和维护高级仪表板。
- 程序员必须开发与第三方数据载入解决方案的接口。
- 他/她必须确保所交付功能的高可靠性和高可用性。
- 与跨职能团队合作定义、设计和发布新功能。
- 致力于错误修复和提高应用程序性能。
3. 管理员
工作简介：负责管理与数据和大数据生态系统相关的所有工具的整个基础架构的管理员。 该角色涉及照顾位于其网络配置中的所有节点。 管理员必须确保有足够的时间来支持所有重要的数据操作。 各种工具的安装、硬件集群的管理——一切都由管理员负责。
管理员需要具备的技能包括对文件系统、操作系统、计算机硬件和网络的良好理解。
角色和责任：
- 使用配置管理工具的经验。
- 管理大数据基础架构中的应用程序集群。
- 负责主动识别应用程序中的风险并管理缓解措施。
4. 解决方案架构师
工作简介：解决方案架构师必须分析现实世界的问题，并相应地制定解决问题的策略，解决问题，所有这一切都需要利用他们的专业知识和大数据框架的力量。 所有关于使用什么工具和编程语言的决定都取决于解决方案架构师。
对各种大数据工具的深入了解、框架知识、许可成本及其替代开源工具都是解决方案架构师应该具备的必要特征。
角色和责任：
- 大数据解决方案架构师，精通大数据架构设计。
- 精通实时和基于批处理的大数据处理、商业智能和机器学习
- 执行必要的存储基础架构维护和必要的数据迁移。
大数据只会随着时间的推移而增长。 加入这一现象将确保一个伟大而稳定的未来！
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