4 個流行的大數據工作——角色和職責
已發表: 2019-07-29大數據已被宣佈為今天的石油； 誰不想成為這個永遠成長的企業的一部分？ 每個人都聲稱自己對整個主題都充滿熱情，但沒有人真正知道如何正確地沉迷其中。 不過，既然我們今天心存仁慈，我們就給你一些線索，告訴你如何才能擁有“世界上最熱門的工作”。
大數據……嗯，很大，它取決於你希望如何塑造、改變、切割、分析它以使你的企業或組織受益，但通常，要弄清楚如何使用它需要的不僅僅是幾隻手對您有利的數據。 對於所有希望在該領域尋找工作的人來說，這是一個喜聞樂見的消息。
讓我們從一個非常基本的問題開始——這個領域有什麼樣的範圍？
大數據是指這種極其龐大和復雜的數據，這些數據甚至無法被現有的各種數據處理系統完全分析——它們被認為是不充分的。 您是否意識到必須有多少數據才能認為當前系統不足？ 顯然，到明年，世界上每個人都將擁有超過 5200GB 的世界上每個人的數據（目前的人口分佈在 70 億條路徑上）。
當然，有些人可能認為是大數據，可能其他人認為是傳統數據，所以它是一個近似值，可能更多，誰知道呢？
它仍然需要分析、設計等大量數據。如果您與 IT 領域的持續和發展保持一致，並且有熱情和熱情致力於使所有這些數據對您的公司有益。 推動採用數據密集型計算的主要因素是對指數級數據量的快速分析，所有這些都在數據的創建和規模化階段。
正是因為所有這些傳統方法現在都無法跟上所有這些數據管理系統被淘汰的數量和速度。 該系統應該能夠在適當的時候產生潛在客戶和有益的見解，以使其產生任何質量影響。
據《福布斯》報導，超過 53% 的公司涉足大數據領域，其中約 95% 的企業需要係統來處理無組織的數據。 與電子、零售、金融、保險、公共部門打交道的行業都需要方法來做到這一點。
簡而言之，是的，如果您熱衷於分析數據，並且可以生成有價值的數據來支持組織中的建議更改，那麼您將在大數據領域取得成功，並擁有光明的未來。
該領域有哪些不同的職業機會？
需要您成為絕對的分析大師的工作簡介的數量可能會讓人不知所措，而工作簡介所附帶的期望和責任幾乎是不可能跟上的，但這裡有一個簡要指南，說明如何為您選擇合適的工作資料。
大數據工作有很多，但並非每個個人資料都適合您。
目錄
1. 數據分析師
工作簡介：數據分析師使用所有大槍（工具）來處理數據。 他們主要要處理非結構化、半結構化、結構化等各種數據類型，在分析各種數據的過程中，熟悉了Pig、Hive等眾多工具，以及Spark等框架。和 Hadoop。
數據分析師的主要目的是檢測數據的隱藏潛力，幫助公司增加收入並改變戰略。 成為一名數據分析師需要出色的解決問題的技能和超凡的算術技能，因為他們需要研究過去的趨勢、生成模式並為此生成報告。
角色和責任：
- 數據分析師必須識別、分析和解釋複雜數據集中的趨勢或模式。
- 他/她必須具備探索和理解大型數據庫設計和數據庫內表關係的能力。
- 他/她必須分析大量數據並在保證分析工作中定義明確的策略。
- 數據分析師必須通過了解數據結構要求來支持從多個來源提取數據。
2. 軟件開發人員
工作簡介：程序員是編寫所有代碼以對數據集執行重複和條件操作的重要棋子。 程序員通常處理的最常見的語言是 Shell Scripting、Java 和 Python。 程序員生成的所有代碼都存儲在數據庫或平面文件中——這意味著需要對文件和數據庫系統有基本的了解。
為了能夠生成出色的代碼，必須牢牢掌握各種編程語言，具備數學和統計技能，並具有分析思維過程。
角色和責任：
- Python 開發人員必須在實時監控平台上創建和維護高級儀表板。
- 程序員必須開發與第三方數據載入解決方案的接口。
- 他/她必須確保所交付功能的高可靠性和高可用性。
- 與跨職能團隊合作定義、設計和發布新功能。
- 致力於錯誤修復和提高應用程序性能。
3. 管理員
工作簡介：負責管理與數據和大數據生態系統相關的所有工具的整個基礎架構的管理員。 該角色涉及照顧位於其網絡配置中的所有節點。 管理員必須確保有足夠的時間來支持所有重要的數據操作。 各種工具的安裝、硬件集群的管理——一切都由管理員負責。
管理員需要具備的技能包括對文件系統、操作系統、計算機硬件和網絡的良好理解。
角色和責任：
- 使用配置管理工具的經驗。
- 管理大數據基礎架構中的應用程序集群。
- 負責主動識別應用程序中的風險並管理緩解措施。
4. 解決方案架構師
工作簡介：解決方案架構師必須分析現實世界的問題，並相應地制定解決問題的策略，解決問題，所有這一切都需要利用他們的專業知識和大數據框架的力量。 所有關於使用什麼工具和編程語言的決定都取決於解決方案架構師。
對各種大數據工具的深入了解、框架知識、許可成本及其替代開源工具都是解決方案架構師應該具備的必要特徵。
角色和責任：
- 大數據解決方案架構師，精通大數據架構設計。
- 精通實時和基於批處理的大數據處理、商業智能和機器學習
- 執行必要的存儲基礎架構維護和必要的數據遷移。
大數據只會隨著時間的推移而增長。 加入這一現象將確保一個偉大而穩定的未來！
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