O que é o Big Data Analytics?

Big Data é basicamente um conjunto de dados tão grande e complexo que o sistema normal de processamento de dados não consegue controlar o mesmo. Agora, o Big Data Analytics lida principalmente com a enorme quantidade de exames de dados, analisa o mesmo para buscar e entender o padrão crítico e outros aspectos diferentes. De acordo com a tecnologia atual, com a análise contínua e contínua de Big Data, agora podemos iniciar e analisar os diferentes insights desse processo de transação de grandes dados. As implementações de três vias mais importantes para o Big Data Analytics são:

  • Análise e abordagem otimizada para transações de dados e tomada de decisão
  • Com base no processo atual, uma abordagem econômica tem um papel importante ao jogar com esses grandes conjuntos de dados
  • Novos produtos e serviços podem ser produzidos conforme o padrão de mercado atual

Vantagens do Big Data Analytics:

  1. O big data lida basicamente com a enorme quantidade de dados e, portanto, a análise dos mesmos leva a diferentes abordagens e soluções inovadoras. A análise de big data fornece muitas soluções otimizadas da perspectiva dos negócios.
  2. Fornece suporte extensivo e analítico aos setores de saúde e de domínio médico principal
  3. Da perspectiva atual da ciência de dados e da progressão da pesquisa, ela também desempenha um papel muito importante
  4. A análise de big data também é útil para abordagens financeiras, mercados comerciais e patches de segurança, de acordo com os padrões atuais do setor

Categorias de trabalhos de Big Data Analytics

Com base nos padrões atuais do mercado, encontre abaixo algumas categorias de trabalho importantes que podem ser descritas usando a análise de big data.

  1. Analista de ciência de dados: analistas de ciência de dados, cientistas de dados são as categorias de trabalho importantes com base na abordagem e nos estudos de análise de big data. Eles costumavam se separar da equipe de ciência de dados e seriam responsáveis ​​pela análise de grandes dados e pela busca de informações importantes a partir da mesma. Eles devem ser bem versados ​​com R,
  2. , Hive etc. linguagens de programação.
  3. Desenvolvedor de Big Data-Hadoop: Essa é outra categoria de trabalho importante, baseada no campo de análise de big data. Os desenvolvedores costumam criar aplicativos baseados na plataforma Hadoop, que podem ser usados ​​pelos clientes.
  4. Testador do Hadoop: É da perspectiva de teste e garantia de qualidade e os testadores devem ter conhecimento da plataforma Hadoop e dos artefatos de big data.
  5. Arquiteto do Hadoop: É mais uma função avançada para os desenvolvedores do Hadoop. Eles lidam com a análise de dados complexa e as arquiteturas principais dos aplicativos baseados nas plataformas Hadoop.
  6. Arquiteto de soluções: O arquiteto de soluções de big data também é uma das funções de trabalho importantes nos setores de análise de dados. Eles basicamente lidam com o problema do mundo real e, de acordo com a análise, criam uma solução otimizada para resolver o problema. Tudo isso é baseado na estrutura de big data. Com base no cenário em questão, eles decidem os diferentes artefatos da solução, como quais linguagens de programação precisam ser implementadas e os outros parâmetros relacionados à estrutura. Eles devem ser bem versados ​​nas linguagens de programação, bancos de dados correspondentes, estrutura de big data e outras ferramentas necessárias para analisar os registros de big data e processar a solução otimizada.

Conjunto de habilidades necessário para tarefas de análise de big data

De acordo com o cenário atual do mercado, existem enormes vagas em termos de trabalhos de análise de big data. Mas, para ser o escolhido, são necessários um conjunto de habilidades e estudos adequados para trabalhos de análise de big data. Veja abaixo alguns conjuntos de habilidades importantes que são necessários para desempenhar diferentes funções, na perspectiva da análise de big data.

  • Big Data - Desenvolvedor / Analista do Hadoop: Para ser um desenvolvedor ou analista do Hadoop, são necessários os seguintes conjuntos de habilidades importantes.
    1. Um entendimento adequado dos arquivos de log do Hadoop e seus artefatos correspondentes
    2. O gerenciamento de arquivos de log e o entendimento da revisão também são necessários
    3. Capacidade de compreensão e tomada de decisão adequadas ao gerenciar fluxos de trabalho
    4. Bem verso com as funcionalidades do agendador de tarefas Hadoop
    5. Coordenação de cluster e conhecimento em gerenciamento de fluxo de trabalho
    6. Um entendimento adequado da estrutura de cluster do Hadoop e de seus artefatos relacionados
    7. Conhecimento adequado e conhecimento de escrita nas linguagens Python, HiveQL, R
    8. Compreensão e experiência adequadas em gerenciamento de fluxo de trabalho e cronograma
    9. Compreensão e conhecimento prático das ferramentas de carregamento e análise de dados
  • Big Data - Hadoop Architect: É mais uma função avançada para os desenvolvedores do Hadoop. Para ser um arquiteto do Hadoop, são necessários os seguintes conjuntos de habilidades importantes.
    1. Um entendimento adequado da arquitetura da estrutura do Hadoop e da personalização de aplicativos
    2. Análise e entendimento adequados da documentação de requisitos
    3. Compreendendo o conhecimento de programação de cluster
    4. Minuto entendimento da arquitetura do Hadoop
    5. Conhecimento adequado e conhecimento de escrita nas linguagens Python, HiveQL, R
    6. Compreensão e experiência adequadas em gerenciamento de fluxo de trabalho e cronograma
    7. Compreensão e conhecimento prático das ferramentas de carregamento e análise de dados
    8. Compreensão e conhecimento de trabalho do Hive, Pig, Java MapReduce, HBase
  • Big Data - Hadoop Tester: essa função é mais da perspectiva de teste. Para ser um testador do Hadoop, são necessários os seguintes conjuntos de habilidades importantes.
    1. Um entendimento adequado das estratégias de teste e documentação dos artefatos do Hadoop
    2. Bem verso com linguagem Java para executar artefatos testáveis ​​do MapReduce
    3. Compreensão básica da estrutura do Hadoop para eliminar os erros.
    4. Conhecimento adequado e conhecimento de escrita nas linguagens Python, HiveQL, R
    5. Teste e conhecimento prático do Hive, Pig
    6. Abordagem orientada a solução e experiência de trabalho nas estruturas MRUnit e JUnit

O salário dos trabalhos de Big Data Analytics

De acordo com o cenário atual do mercado, existem enormes vagas para trabalhos de análise de big data. Encontre abaixo os salários médios (aproximados) obtidos na pesquisa diferente. As figuras abaixo mostram os salários aproximados dos profissionais de análise de Big Data na Índia.

Companhia Faixa Salarial (INR)
Cognizant Technology Solutions378K - 870K
Fractal Analytics600K - 1000K
Tata Consultancy Services476K - 750K
Wipro634K - 1548K
Deloitte763K - 1259K
CGI571K - 620K
Amdocs715K - 856K

Conclusão - Trabalhos de Big Data Analytics

De acordo com os padrões atuais do mercado e as análises acima, é bastante claro que há uma enorme demanda pelos profissionais de análise de big data. Mas, para estar nessa posição, é necessário entendimento e conhecimento adequados de big data e artefatos do Hadoop. Assim, pode-se concluir que os trabalhos de análise de big data são uma das carreiras em expansão na atual indústria de software.

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Este foi um guia para os trabalhos de Big Data Analytics. Aqui discutimos a responsabilidade do Big Data Analytics, as habilidades necessárias para os trabalhos de Big Data Analytics, o padrão salarial etc. Você também pode consultar o seguinte artigo para saber mais -

  1. Carreiras em Big Data
  2. Perguntas da entrevista do Data Analytics
  3. Desafios e soluções do Big Data Analytics

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Big Data