Кто такой инженер больших данных?

СохранитьСохраненоУдалён 0

2020 год станет годом, когда спрос на навыки работы с большими данными будет невероятно высоким. Исследователи данных, инженеры данных и аналитики данных с опытом работы с Python, R и SQL возглавляют список.

Вы все еще можете думать, что все знают, что такое большие данные, но вы можете ошибаться. Лидеры и заинтересованные стороны понимают, что одни большие данные не имеют внутренней ценности. Истинная ценность заключается в информации, которую профессиональные данные извлекают, чтобы ответить на конкретный бизнес-вопрос.

Станьте Дата-инженером
Подробнее

После курса Вы сможете оптимизировать пайплайны и схемы хранения данных, настраивать всевозможные мониторинги, отлавливать и исправлять неоптимальные запросы и помогать команде аналитики делать свою работу продуктивно.

Давайте рассмотрим несколько моментов о больших данных:

  • По данным IDC, к 2025 году будет создано около 163 зетабайт данных в год. ·
  • В отчете за 2009 год «Будущее таланта данных», подготовленном Correlation One, прогнозируется вклад в тринадцать триллионов долларов США в рост ВВП к 2030 году.

Это одна из главных причин, почему профессионалы среднего звена, такие как разработчики программного обеспечения и веб-разработчики, переключаются на большие данные.

Помимо этих профессионалов, новички теперь знакомятся с инструментами и методами больших данных.

«Что нас сдерживает?

Недостаток таланта больших данных!

В настоящее время компании сталкиваются с трудностями при создании групп данных для реализации своих стратегий обработки данных.

К числу недифференцированных талантов данных в области больших данных относятся профессионалы в области данных, такие как профессиональные инженеры данных и исследователи данных.

Нехватка навыков, плохое ожидание и устаревшая оценка талантов — это те препятствия, которые компании должны преодолеть, чтобы найти идеального сотрудника.

вернуться в меню ↑

Важная статистика:

  • К 2020 году в США будет примерно 2,7 миллиона новых рабочих мест, связанных с данными.
  • Ожидаемое увеличение спроса на данные в 20% к 2020 году.
  • 40% компаний не могут нанимать нужные кадры из-за нехватки.

Хотя спрос на специалистов в области данных превосходит, существует неосознанный уклон.

вернуться в меню ↑

Лучшие пять навыков, которые вам нужно приобрести, чтобы стать инженером больших данных

  • Apache Spark — Apache Spark крайне важен для анализа данных. Помимо сложного MapReduce, организации стремятся расширить свои бизнес-операции, нанимая профессионалов в области больших данных, имеющих навыки в Spark.
  • Machine learning Рынок труда по-прежнему нуждается в специалистах, которые могут использовать машинное обучение для проведения прогностической аналитики. Такие компании, как Amazon, Spotify и Amazon ищут таких инженеров.
  • NoSQL — базы данных NoSQL, такие как Couchbase и MongoDB, заменили традиционные базы данных SQL, такие как Oracle и DB2, поскольку они лучше оснащены доступом и хранением больших данных.
  • Apache Hadoop — такие компоненты, как Pig, HBase, Hive, пользуются спросом у рекрутеров.
  • Setting up Cloud Clusters — поскольку большие данные обеспечивают надежность в сетях, большая часть задач передается на аутсорсинг в облако. Для размещения большого объема данных необходимо настроить несколько облаков в зависимости от требований компании.

В будущем программа сертификации для больших инженеров данных поможет вам освоить навыки и инструменты в начале вашей карьеры в области данных.

Станьте Дата-инженером
Подробнее

После курса Вы сможете оптимизировать пайплайны и схемы хранения данных, настраивать всевозможные мониторинги, отлавливать и исправлять неоптимальные запросы и помогать команде аналитики делать свою работу продуктивно.

вернуться в меню ↑

Способы смягчения навыков работы с большими данными

Разработка больших данных требует гораздо большего, чем просто формальное образование. В настоящее время индустрия больших данных требует от инженеров гибридного подхода к обучению навыкам работы с большими данными.

Большинство инженеров по обработке данных, как правило, имеют степень по компьютерным наукам или степень по информационным технологиям, которая в дальнейшем используется для различных сертификаций отдельных поставщиков, независимых сертификаций и сертификации больших данных университетов.

Получение заслуживающей доверия сертификации может оказать огромное влияние на вашу карьеру в мире больших данных. На сегодняшний день существует несколько специальных сертификатов для разработки данных, предлагаемых различными платформами — Cloudera, The Data Science Council of America, eCornell, and SAS Academy, etc.

Несколько инженеров выбирают независимые от поставщиков платформы, такие как Совет по науке о данных Америки. DASCA рисует довольно убедительную картину для профессионалов, которые хотят начать свою карьеру в области больших данных.

Независимо от того, где вы сегодня обладаете навыками и опытом, эта платформа предлагает программы сертификации мирового уровня для входа в мир данных. В DASCA каждый путь обучения заканчивается тем, что вы готовы к успеху в выбранной области. Разве это не невероятное время, чтобы присоединиться к миру данных?

Есть вопрос или дополнение?

      Оставить отзыв

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