大數據職業機會：終極指南 [2022]
已發表: 2021-01-03大數據是用於數據的術語，它要么太大，以難以跟踪的速度變化，要么其性質太複雜而無法通過傳統數據處理技術處理。 大數據無處不在，地球上的每個人都留下了包含他們在線存在的數據踪跡。
由於計算能力低並且擔心錯過一些重要的見解，生成的數據一直存儲到本世紀之交，也就是這個行業開始在世界上站穩腳跟的時候。 海量大數據的重要性不容忽視。 Google AI（在每部智能手機上都可以找到）、您在網上看到的廣告以及所有各種推薦引擎（如 Amazon 和 Netflix）都是由您生成的大數據推動的。
不用說，大數據正在改變我們所看到的世界，並將很快成為推動全球經濟的驅動力。 根據美國勞工統計局 (BLS) 的說法，為了滿足大數據不斷增長的性質，對訓練有素的人員的需求只會增加。 他們估計，到 2028 年底，大數據領域的職業機會將增長約 12%，創造超過 500,000 個工作崗位。
由於缺乏具有所需專業知識的人，因此尋找具有合適技能的人是真正的挑戰。 因此，大幅提高擁有合適技能的人的薪酬。 從事大數據職業是一個不錯的選擇，特別是如果您具備進入該行業所需的技能。
閱讀：大數據面試題
目錄
大數據職業：大數據領域有哪些職業機會，您可以期待什麼？
不可否認，計算機的絕對優勢在增加，它的存在，產生的數據，也增加了。 據估計，我們所產生的近 90% 的大數據都是在過去幾年中產生的。 為了獲得洞察力並利用數據為我們帶來優勢，大數據領域已經出現了許多工作機會。
因此，如下所列，您會在大數據中找到一些過多的職業機會：
1. 大數據工程師
大數據工程師的任務是開發大數據架構師為公司設計的解決方案。 它們應該是任何組織的大數據管道的支柱。 他們是維護、創建、開發和同時測試他們構建的解決方案的人。 大數據工程師的工具包必須包含基於 Hadoop 技術的工具，例如 Hive MongoDB、MapReduce 或 Cassandra。
不僅如此，大數據工程師還應該對數據倉庫解決方案有深入的了解，因為他們必須努力創建所需的管道（從頭到尾），這是在任何組織中大規模處理數據所必需的。 他們通常還負責維護硬件基礎設施，主要是確保團隊有足夠的處理能力來處理每天的海量數據。 如果您認為大數據工程是您首選的大數據職業，那麼您將賺到的錢在 13 萬到 22 萬美元之間。
閱讀：數據科學與大數據：數據科學與大數據之間的區別
2. 數據架構師
任何數據架構師的主要工作是設計和構建複雜的數據框架，如數據庫。 他們通常是團隊的一部分，每當需要數據庫時都會被調用。 數據架構師會著眼於問題，在幫助他們創建藍圖的情況下可用的數據。 他們創建的這個藍圖將封裝數據庫必須經歷的所有階段，例如創建、測試以及如何維護該數據庫。
然後，這些架構師創建的藍圖將傳遞給大數據工程師，他們將承擔所有繁重的工作來實現架構師的願景。 數據架構師處理各種數據，他們獲得的數據可以是個人記錄，也可以是用於營銷或財務記錄的信息。 然而，他們還必須與數據管理員和數據分析師一起工作，以確保向架構師提供他們需要的所有數據。 從這些數據中，他們需要提出用於存儲所有信息的數據庫。
他們還需要考慮一種方式，以便根據任何用戶擁有的許可訪問存儲的數據，並創建一個故障安全機制，以防公司因勒索軟件或任何自然災害而受到攻擊。 所有這些信息都應該整齊地呈現在這些數據架構師負責的藍圖中。 大數據架構師的年薪大致在 12 萬到 20 萬美元之間。
3. 數據倉庫經理
數據倉庫經理的工作是監督團隊，該團隊負責設計、維護、實施和支持為數據倉庫設計的系統。 他們還管理數據的設計、數據庫架構的創建方式以及任何組織都需要的各種數據存儲庫。 他們必須努力確保數據處理的前端和後端之間的完美和諧。
他們還應該安裝測量和確保相關數據質量的流程。 通常，數據倉庫經理需要學士學位，並且您通常會每天向管理層報告。 既然是管理工作，數據倉庫經理不僅要管理數據倉庫解決方案，還要每天管理所有的下屬，評估員工的績效。
他們通常對自己的部門擁有自主權，因此所有的人事行為都由數據倉庫經理直接監督。 他們也可能需要檢查數據存儲和傳輸過程中的潛在風險，以及需要採取哪些步驟來降低數據的潛在風險。 數據倉庫經理可以在任何地方賺取 80-160K 美元。
4. 數據庫管理器
數據庫管理員負責通過執行標準、檢查和平衡來維護數據庫結果。 他們是為擴展數據庫做準備的人。 他們通過研究現有計劃並通過要求確保數據庫為開發做好準備，以確保過程盡可能順利。 他們還通過與技術管理層的上層協調，為高級技術經理提供設計和編程方面的建議。
升級團隊擁有的硬件和軟件也屬於數據庫管理員的工作類別。 他們應該制定政策、程序和控制措施，以確保數據庫的安全性。 一個好的數據庫管理員不僅會管理數據庫，還會通過不斷參與學習機會來更新他的知識。
他們應該養成閱讀科技出版物的習慣，並保持良好的專業圈子。 他們還應該對數據領域的任何新研究保持敏銳的眼光，並思考如何在工作場所實施這些研究。 如果您認為數據庫管理員是您在大數據領域的職業機會，那麼您可以賺取 111-19 萬美元左右的收入。
了解： 9 個令人興奮的 DBMS 項目創意和初學者主題
5.商業智能分析師
業務分析師負責評估他們目前使用的公司數據。 他們應該獲取這些數據，然後查找或收集行業數據和競爭對手的數據。 他們應該獲取所有這些數據並得出一些有意義的見解。 這些見解應該旨在提高他們目前工作的公司在市場中的地位。 他們還將深入研究公司的基本核心。
他們會查看和評估公司的系統、他們在公司完成工作的方式以及他們執行的功能。 這種分析應該旨在清除公司沒有有效利用其資源以確保可觀的利潤率的領域。 任何優秀的商業智能分析師也會研究公司製定新數據收集和數據分析策略的方式。
他們還應該確保數據沒有被修改並保持其完整性。 他們可能還負責一些人力資源工作，例如僱用其他專業人員，例如數據架構師或其他一些數據專家。 如果你想成為一名商業智能分析師，你可以期望賺取大約 89-185k 美元。
6. 數據科學家
數據科學家應該是為任何與數據相關的查詢設計和構建任何新流程的人，他們負責對流程進行建模，並考慮改進數據挖掘和數據生產流程。 他們還負責對數據進行研究，並對他們應該用來開發算法的產品進行實驗。 這些模型用於預測、定制分析等。此外，數據科學家的工作是從數據中尋找和提取意義。
他們大部分時間都在收集、使用各種技術清理數據、進行探索性分析，然後再整理數據。 然後，通過此過程的數據用於開發數學模型，然後將這些模型用於各種機器和深度學習技術，以創建可用於生產的模型，他們的任務是部署並跟踪其性能。
一個好的數據科學家應該擅長不同的風格，比如聚類，並且有統計背景，擅長統計學習。 一個好的數據科學家會花費大量時間使用各種圖形和圖表進行探索性分析。 這些分析通常與團隊共享，以製定行動計劃來解決創建和部署這些機器和深度學習模型的問題。 一名數據科學家可以賺取大約 105-18 萬美元。
另請閱讀：大數據項目理念
結論
大數據領域正在以驚人的速度擴張。 正在為所有行業的專業人士創造新的機會。 大數據的美妙之處在於它不依賴於行業。 是的，大數據領域的職業機會通常在科技行業。 儘管如此，現在我們看到每個行業都出現了新的職位空缺趨勢，使大數據行業的職業獨立。
如果您決定大數據是適合您的領域，則有多種選擇可供選擇。 不幸的是，巨大的技能差距正在慢慢成為僱傭專業人員來處理他們的大數據需求的行業標準。 因此，您應該首先提高您的數據處理技能並獲得一些行業曝光，以獲得這些備受追捧的工作之一。
如果您有興趣了解有關大數據的更多信息，請查看我們的 PG 大數據軟件開發專業文憑課程，該課程專為在職專業人士設計，提供 7 多個案例研究和項目，涵蓋 14 種編程語言和工具，實用的動手操作研討會，超過 400 小時的嚴格學習和頂級公司的就業幫助。
從世界頂級大學在線學習軟件開發課程。 獲得行政 PG 課程、高級證書課程或碩士課程，以加快您的職業生涯。
