Как стать аналитиком больших данных?

СохранитьСохраненоУдалён 0

Большие данные играют жизненно важную роль в нашей повседневной жизни, влияя практически на все, что мы делаем. Анализ этих данных стал большим бизнесом в последние годы, что привело к большей потребности в аналитиках больших данных.

Что такое аналитика больших данных?

Аналитика больших данных — это анализ различных Больших данных или больших наборов данных, чтобы найти актуальную и полезную информацию, которая позволяет предприятиям делать осознанный выбор.

Станьте аналитиком больших данных
Подробнее

За 18 месяцев Вы изучите и выявите взаимосвязи в огромных массивах информации: поведении и предпочтениях клиентов, результатах исследований, рыночных тенденциях.

Эта раскрытая информация может включать в себя неизвестные корреляции, шаблоны, скрытые тренды и другие данные. Это может быть сложный процесс, и для его успешного и точного выполнения требуется квалифицированный и обученный аналитик больших данных.

вернуться в меню ↑

Что делает аналитик больших данных?

В своей основе аналитика больших данных сосредоточена на выявлении и анализе полезных данных, таких как скрытые тенденции и шаблоны, чтобы компании могли принимать более обоснованные бизнес-решения и получать конкурентные преимущества.

Работа аналитика больших данных состоит в том, чтобы изучать рынок путем выявления, сбора, анализа, визуализации и передачи этих данных, чтобы помочь в принятии будущих решений.

Аналитик больших данных носит несколько шляп, часто переключаясь с проведения исследований на добычу данных для получения информации и представления результатов.

Это делает универсальность важным навыком для всех, кто интересуется этой областью. Навыки решения проблем также важны для аналитика больших данных, так же как и способность мыслить критически и логически, в то же время используя навыки творческого мышления.

Успешный аналитик больших данных должен также обладать знаниями в области программирования, навыками количественного анализа и интерпретации данных, сильными устными и письменными навыками общения и опытом работы с различными технологиями. Навыки добычи и аудита данных также необходимы.

вернуться в меню ↑

Инструменты больших данных

Работая с большими данными, вы будете работать с разными инструментами, в зависимости от конкретной задачи, которую вы выполняете, и над чем именно вы работаете.

Вот почему получение официального обучения так важно; заблаговременно изучив необходимые инструменты, вы сможете справиться со своим первым проектом на работе с полной уверенностью и без каких-либо сомнений или опасений по поводу того, что вы, возможно, неправильно используете инструменты.

Некоторые из многих инструментов, которые вы будете использовать в качестве аналитика больших данных, включают, но не ограничиваются:

  • MapReduce
  • Hive
  • Sqoop
  • Hadoop
  • Frameworks
  • Impala
  • Pig
  • HBase
  • Spark
  • HDFS
  • YARN
  • Flume
вернуться в меню ↑

Зарплата аналитика больших данных

Когда дело доходит до выбора пути карьеры, люди часто учитывают несколько различных факторов. Это должно быть то, что вы хорошо умеете делать и наслаждаетесь; в конце концов, вы потратите большую часть своей жизни на работу, поэтому в идеале лучше всего выбрать то, чем вы увлечены.

Если у вас есть любовь к технологиям и данным, работа в качестве аналитика больших данных может оказаться вам идеальной идеей. Есть и другие факторы, которые следует учитывать при выборе карьеры, и вам нужно решить, что для вас важно, например, рабочая среда, типичные графики работы и так далее.

Естественно, когда речь идет о сравнении разных вариантов, люди часто хотят знать о зарплате. Будущее выглядит блестящим и для карьеры в анализе данных.

По данным PayScale, средняя годовая зарплата аналитиков больших данных в Соединенных Штатах составляет 84 955 долл. США, или 43,50 долл. США в час.

Если вы любите данные и ищете стабильную работу в растущей области с практически неограниченными возможностями, подумайте о карьере в области анализа больших данных.

вернуться в меню ↑

Стать аналитиком больших данных

Хотя работа с большими данными часто требует получения степени по математике, статистике, финансам, экономике или информатике, это не всегда так.

Поскольку область развивается так же быстро, как и анализируемые данные, роль требует от специалистов постоянного повышения квалификации.

Повышение квалификации в области больших данных и аналитики — мудрый выбор профессии, особенно если вам нравится работать с данными. По данным Allied Market Research, к 2021 году мировой рынок Hadoop достигнет 84,6 млрд долларов, и в настоящее время в этой области не хватает аналитиков.

По данным International Data Corp., мировой доход от решений для больших данных и бизнес-аналитики в 2019 году ожидается на уровне 189,1 млрд долларов.

К 2022 году эта цифра вырастет до 274,3 млрд долларов. По прогнозам Бюро статистики труда, большие данные могут иметь большое значение для соискателей работы по крайней мере до 2040 года.

Если вы заинтересованы в аналитике больших данных, все, что вам нужно, это немного знаний в области программирования и желание учиться больше. Запишитесь на курс Факультет Аналитики Big Data от GeekBrains сегодня, чтобы зарядиться энергией и укрепить Ваши умения и навыки в теории и на практике!

Есть вопрос или дополнение?

      Оставить отзыв

      EdAdvisor
      Регистрация
      Сброс пароля
      Сравнить товары
      • Итого (0)
      Сравнить
      0