Was ist Big Data Analytics?

Big Data ist im Grunde eine Menge von Daten, die so groß und komplex sind, dass das normale Datenverarbeitungssystem nicht in der Lage ist, diese zu steuern. Heute befasst sich Big Data Analytics hauptsächlich mit der riesigen Menge an Datenuntersuchungen, analysiert dieselben, um das kritische Muster und andere unterschiedliche Aspekte abzurufen und zu verstehen. Gemäß der aktuellen Technologie können wir mit einer kontinuierlichen und fortlaufenden Big-Data-Analyse nun die unterschiedlichen Erkenntnisse dieses Prozesses für große Datentransaktionen einleiten und analysieren. Die wichtigsten Drei-Wege-Implementierungen für Big Data Analytics sind:

  • Analyse und optimierter Ansatz für Datentransaktion und Entscheidungsfindung
  • Basierend auf dem aktuellen Prozess spielt ein kostengünstiger Ansatz beim Spielen mit diesen großen Datenmengen eine wichtige Rolle
  • Neue Produkte und Dienstleistungen können nach dem aktuellen Marktstandard hergestellt werden

Vorteile von Big Data Analytics:

  1. Big Data befasst sich im Wesentlichen mit der enormen Datenmenge und daher führt die Analyse derselben zu unterschiedlichen innovativen Ansätzen und Lösungen. Die Big-Data-Analyse bietet viele optimierte Lösungen aus geschäftlicher Sicht.
  2. Es bietet umfassende und analytische Unterstützung für das Gesundheitswesen und die medizinischen Kernbranchen
  3. Aus der aktuellen Perspektive der Datenwissenschaft und des Forschungsfortschritts spielt dies auch eine sehr wichtige Rolle
  4. Die Big-Data-Analyse ist auch für die finanziellen Ansätze, Handelsmärkte und Sicherheitspatches gemäß den aktuellen Industriestandards hilfreich

Big Data Analytics-Stellenkategorien

Auf der Grundlage der aktuellen Marktstandards finden Sie nachfolgend einige wichtige Jobkategorien, die mithilfe von Big-Data-Analysen beschrieben werden können.

  1. Data Science-Analyst: Data Science-Analysten und Data Scientists sind die wichtigsten Berufsgruppen, die auf dem Big-Data-Analytics-Ansatz und -Studien basieren. Früher trennten sie sich vom Data-Science-Team und waren für die Analyse großer Datenmengen und das Abrufen wichtiger Informationen verantwortlich. Sie sollten gut mit R vertraut sein,
  2. , Hive etc. Programmiersprachen.
  3. Big Data-Hadoop Developer: Dies ist eine weitere wichtige Jobkategorie, die auf dem Bereich Big Data Analytics basiert. Entwickler verwenden, um Anwendungen auf Basis der Hadoop-Plattform zu erstellen, die von den Kunden verwendet werden können.
  4. Hadoop-Tester: Aus Sicht der Tests und der Qualitätssicherung sollten die Tester Kenntnisse über die Hadoop-Plattform und die Big-Data-Artefakte haben.
  5. Hadoop Architect: Für Hadoop-Entwickler ist dies eher eine fortgeschrittene Rolle. Sie befassen sich mit der komplexen Datenanalyse und den Kernarchitekturen der auf Hadoop-Plattformen basierenden Anwendungen.
  6. Lösungsarchitekt: Der Lösungsarchitekt für Big Data ist auch eine der wichtigen Aufgaben in der Datenanalysebranche. Sie befassen sich im Grunde genommen mit dem Problem der realen Welt und erstellen laut Analyse eine optimierte Lösung, um das Problem zu lösen. Diese basieren alle auf dem Big-Data-Framework. Basierend auf dem jeweiligen Szenario entscheiden sie über die verschiedenen Lösungsartefakte, wie z. B. welche Programmiersprachen implementiert werden müssen, und die anderen rahmenbezogenen Parameter. Sie sollten mit den Programmiersprachen, den entsprechenden Datenbanken, dem Big-Data-Framework und anderen erforderlichen Tools vertraut sein, um die Big-Data-Datensätze zu analysieren und die optimierte Lösung zu verarbeiten.

Qualifikationssatz für Big Data Analytics-Jobs erforderlich

Nach dem aktuellen Marktszenario gibt es enorme Stellenangebote für Big-Data-Analysen. Aber um der Auserwählte zu sein, sind geeignete Fähigkeiten und Studien für Big-Data-Analytics-Jobs erforderlich. Nachfolgend finden Sie einige wichtige Fähigkeiten, die erforderlich sind, um aus der Big-Data-Analyseperspektive unterschiedliche Aufgabenbereiche zu erfüllen.

  • Big Data - Hadoop-Entwickler / -Analytiker: Um ein Hadoop-Entwickler oder -Analytiker zu sein, sind die folgenden wichtigen Fähigkeiten erforderlich.
    1. Ein korrektes Verständnis der Hadoop-Protokolldateien und der zugehörigen Artefakte
    2. Protokolldateiverwaltung und Überprüfungskenntnisse sind ebenfalls erforderlich
    3. Richtiges Verständnis und Entscheidungsfähigkeit bei der Verwaltung der Arbeitsabläufe
    4. Gut, mit den Hadoop Job Scheduler-Funktionen
    5. Cluster-Koordination und Workflow-Management-Kenntnisse
    6. Grundlegendes Verständnis des Hadoop-Cluster-Frameworks und der damit verbundenen Artefakte
    7. Richtiges Verstehen und Schreiben von Kenntnissen in den Sprachen Python, HiveQL und R
    8. Richtiges Verständnis und Erfahrung im Workflow- und Terminmanagement
    9. Verstehen und Verarbeiten von Kenntnissen über Tools zum Laden und Analysieren von Daten
  • Big Data - Hadoop Architect: Für Hadoop-Entwickler ist dies eher eine fortgeschrittene Rolle. Um ein Hadoop-Architekt zu sein, sind die folgenden wichtigen Fähigkeiten erforderlich.
    1. Grundlegendes Verständnis der Hadoop-Framework-Architektur und der Anpassung von Anwendungen
    2. Richtige Analyse und Verständnis der Anforderungsdokumentation
    3. Verständnis der Cluster-Programmierkenntnisse
    4. Winziges Verständnis der Hadoop-Architektur
    5. Richtiges Verstehen und Schreiben von Kenntnissen in den Sprachen Python, HiveQL und R
    6. Richtiges Verständnis und Erfahrung im Workflow- und Terminmanagement
    7. Verstehen und Verarbeiten von Kenntnissen über Tools zum Laden und Analysieren von Daten
    8. Verständnis und Arbeitskenntnisse von Hive, Pig, Java MapReduce, HBase
  • Big Data - Hadoop Tester: Diese Rolle ist eher aus der Testperspektive. Um ein Hadoop-Tester zu sein, sind die folgenden wichtigen Fähigkeiten erforderlich.
    1. Ein angemessenes Verständnis der Teststrategien und der Dokumentation von Hadoop-Artefakten
    2. Nun Vers mit Java-Sprache, um MapReduce testbare Artefakte auszuführen
    3. Grundlegendes Verständnis des Hadoop-Frameworks, um die Fehler zu beseitigen.
    4. Richtiges Verstehen und Schreiben von Kenntnissen in den Sprachen Python, HiveQL und R
    5. Tests und praktische Kenntnisse von Hive, Pig
    6. Lösungsorientierter Ansatz und Arbeitserfahrung in MRUnit, JUnit Frameworks

Das Gehalt für Big Data Analytics Jobs

Nach dem aktuellen Marktszenario gibt es enorme Stellenangebote für Big-Data-Analysen. Nachfolgend finden Sie die durchschnittlichen (ungefähren) Gehälter der verschiedenen Umfragen. Die folgenden Zahlen zeigen die ungefähren Gehälter der Experten für Big Data-Analyse in Indien.

Unternehmen Gehaltsspanne (INR)
Cognizant Technology Solutions378K - 870K
Fraktale Analytik600K - 1000K
Tata Beratungsleistungen476.000 - 750.000
Wipro634.000 - 1548.000
Deloitte763.000 - 1259.000
CGI571.000 - 620.000
Amdocs715K - 856K

Fazit - Big Data Analytics-Jobs

Nach den aktuellen Marktstandards und der obigen Analyse ist es ziemlich klar, dass eine enorme Nachfrage nach Big-Data-Analytics-Experten besteht. Um in dieser Position zu sein, ist jedoch ein angemessenes Verständnis und Wissen über Big Data und Hadoop-Artefakte erforderlich. Somit kann der Schluss gezogen werden, dass die Big-Data-Analytics-Jobs eine der boomenden Karrieren in der aktuellen Software-Branche sind.

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Dies war ein Leitfaden für Big Data Analytics-Jobs. Hier haben wir die Verantwortung für Big Data Analytics, die für Big Data Analytics-Jobs erforderlichen Fähigkeiten, das Gehaltsmuster usw. erörtert. Sie können auch den folgenden Artikel lesen, um weitere Informationen zu erhalten.

  1. Karriere in Big Data
  2. Fragen in Vorstellungsgesprächen bei Data Analytics
  3. Herausforderungen und Lösungen von Big Data Analytics

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