Introdução - Carreira no Spark
Neste tópico, vamos aprender sobre carreira no Spark. Como Spark, aqui referido como Apache Spark. É um código aberto. Foi desenvolvido pela Apache Software Foundation, laboratório AMP. Foi desenhado por Mateizaharia. Foi lançado inicialmente no ano de 2014. Foi escrito em Scala, Java, R e Python. Ele suporta diferentes sistemas operacionais, como Microsoft Windows, macOS e Linux. É baseado no tipo de análise de dados e algoritmos de aprendizado de máquina.
O Spark é uma estrutura de computação e fornece uma interface para programação. Pode ser usado para executar o processamento em lote e o fluxo. O Spark pode ser integrado às ferramentas de Big Data. O Spark também pode acessar a fonte de dados do Hadoop e outros recursos ou ferramentas. O Apache Spark possui diferentes componentes, como núcleo do Spark, Spark SQL, Spark Streaming, Spark MLlib, Spark GraphX e SparkR. Existem muitos recursos específicos para o Spark, como processamento Swift, reutilização, natureza dinâmica e custo-benefício etc.
Formação requerida para Carreira no Spark
A educação necessária para o apache de aprendizado é que se deve ter um diploma de bacharel em programação de computadores. Um indivíduo deve conhecer os conceitos básicos da linguagem de programação. O conhecimento básico da programação Java é altamente recomendável antes do início do sistema spark. O Spark pode ser aprendido através de portais e vídeos online.
O Spark é usado na principal organização do mundo. É considerada a terceira geração de um mundo de big data. Assim, o aprendizado do Spark abre novas oportunidades de carreira. Sim, levará tempo para aprender, pois possui uma ótima curva de aprendizado e muitos componentes para executar. O Spark está sendo usado na Microsoft para a nuvem do Azure. A Amazon usa o apache spark para executar os aplicativos. A IBM usa o spark para gerenciar a linguagem de aprendizado de máquina do sistema. Uma centelha no yahoo é usada para analisar os grandes dados.
Carreira no Spark
O plano de carreira do Apache spark baseia-se no setor e na organização que está usando ou se movendo em direção à estrutura do spark. As principais empresas como Alibaba, Hitachi, etc. estão adotando a centelha de maneira séria e trabalham principalmente nessa estrutura. Os trabalhos em lote processam principalmente os dados são desenvolvidos no spark e grandes conjuntos de dados estão sendo processados.
Os diferentes setores ou indústrias estão contratando principalmente os desenvolvedores de faísca, como varejo, finanças, telecomunicações / redes, bancos, software ou TI, mídia e entretenimento, consultoria, saúde, fabricação, serviços profissionais e técnicos. Os dados estão envolvidos principalmente em mais de 50% na estrutura spark e o processamento de fluxo exigia um bom suporte. Já existem algumas oportunidades realmente boas nas indústrias acima mencionadas e, no futuro, elas estarão em ordem crescente apenas quando uma centelha estiver aumentando a produtividade, o tempo e o esforço.
Cargos ou áreas de aplicação para carreira no Spark
Existem muitas posições de trabalho ou áreas de aplicação para o desenvolvedor Spark. Esse pode ser aplicado ao cargo de acordo com o nível de habilidade e experiência. As diferentes posições de trabalho são desenvolvedor de software, engenheiro de sistemas, arquiteto de sistemas, analistas de sistemas, desenvolvedor de big data, engenheiro de software líder em big data, cientista de dados, engenheiro de dados, gerenciamento de projetos de TI, analista de gerenciamento etc.
As oportunidades de emprego aumentaram muito nos últimos tempos e algumas oportunidades também estão na área de Pesquisa e desenvolvimento. As outras oportunidades de emprego ou funções disponíveis na organização, como análise de pesquisa, visualizadores de dados etc.
Salário
O salário para o programador de computadores com habilidade de faísca é a mesma estrutura salarial dos desenvolvedores ou engenheiros de big data. O salário médio ou o intervalo para o desenvolvedor do spark começou de US $ 95 mil a US $ 100 mil por ano, dependendo da habilidade e experiência. O papel de engenheiro sênior dessa tecnologia está recebendo um bom salário entre US $ 135 mil e US $ 145 mil por ano. Os profissionais de big data estão recebendo principalmente cerca de 120 mil dólares por ano.
O salário dos desenvolvedores ou programadores do spark é muito mais alto do que outros programadores ou profissionais. O salário do engenheiro de dados é esperado em torno de 105 mil dólares por ano e, para o cientista de dados, em torno de 115 mil dólares por ano. Os dados do salário são a base principal da pesquisa feita pelo engenheiro ou pelas organizações. O salário dos desenvolvedores de ignição deverá aumentar, pois é relativamente novo e as pessoas são menores e a demanda desses desenvolvedores está aumentando constantemente.
Perspectivas de carreira no Spark
As perspectivas de carreira para o desenvolvedor de faíscas são boas. Como foi observado, a demanda por crescimento em um emprego na posição inicial, como desenvolvedor de software, aumentou rapidamente nas organizações globais. A posição de nível intermediário ou a demanda de desenvolvedores por oportunidades de emprego também está aumentando em bom ritmo, o que ajuda as pessoas a alcançarem seu crescimento financeiro e estabeleceram sua carreira na mesma tecnologia.
Para essa habilidade, projetos freelancers estão disponíveis em sites diferentes que ajudam uma pessoa a começar e é capaz de obter bons ganhos enquanto trabalha em casa ou na área de conforto. Esses trabalhos freelancers estão realmente dando um bom salário para estimular os desenvolvedores, porque a comunidade de desenvolvedores é menor e há muita demanda desses desenvolvedores por aí. É melhor aprender isso e começar sua carreira no Spark, pois será uma das habilidades de tendência necessárias no futuro para as diferentes organizações.
Conclusão - Carreira no Spark
O Apache Spark tem muitos recursos a oferecer e é principalmente compatível com todas as plataformas, portanto a estrutura do apache spark pode ser usada para diferentes sistemas operacionais. É um produto avançado que ajuda a fornecer o recurso para trabalhar com o fluxo de dados. Ele pode ser usado para aprendizado de máquina e facilmente trabalhado em dados estruturados e não estruturados. Também lida com o mapa, gráficos, quadro de dados e conjunto de dados etc.
O Apache spark fornece a reutilização do código, suportando vários idiomas e, principalmente, é menos oneroso. Também simplifica a tarefa de análise gráfica. É ter menos desenvolvedores em uma comunidade, mas eles são ativos e progressivos. É correto que, no começo, seria difícil aprender a estrutura ou a tecnologia, mas no futuro, a carreira de faísca é ótima em termos de salário e oportunidades de emprego.
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