Кариера на Hadoop: Кариера в анализа на големи данни



Този блог обяснява защо трябва да приемете кариерата на Big Data & Hadoop. Това също така обяснява тенденцията в заплащането, необходимите умения и растеж в кариерата на Hadoop.

Преди 10 години липсваха познания и непознаване на технологиите, необходими за съхранение и обработка на големи данни. Следователно организациите са разработили различни технологии, свързани с големи данни, за да съхраняват и анализират големи данни, а Hadoop е една от пионерските технологии. За да разберете как данните са се развили като големи данни и как Hadoop се появи като решение на проблемите, свързани с големите данни, преминете през това Блог . Възходът на новите технологии води и до нови възможности за кариера. В това Hadoop кариера блог, ще ви преведа през кариерния път в Hadoop и други технологии за големи данни.

Сега организациите осъзнаха предимствата на анализа на големи данни. Това им помогна да получат по-добри бизнес идеи, което подобри възможностите им за вземане на решения. Тъй като организациите проявяват интерес към големите данни и приемат Hadoop, за да ги анализират. Следователно търсенето на работни места в Big Data и Hadoop също нараства бързо.Ако някой се интересува от анализ на данни и иска да продължи своята кариера в тази област, сега е подходящият момент да започне да учи Hadoop и Spark. Това винаги ще ви даде добър старт или като по-свеж или опитен. Има огромно търсене на професионалисти, които могат да работят върху Big Data. Позволете ми да ви разкажа за някои прогнози:





  • Очаква се пазарът на Hadoop да достигне 99,31 млрд. Долара до 2022 г. при CAGR от 42,1% -Forbes
  • McKinsey прогнозира, че до 2018 г. ще има недостиг на 1,5 милиона експерти по данни
  • Средната заплата на разработчиците на големи данни Hadoop е $ 135 хил. (Данни за заплата на Indeed.com)

Бих искал да преминете през този блог -> .Позволете ни да продължим напред и да разберем уменията, които могат да ви дадат предимство в предстоящата ви кариера в Hadoop.

Кариера на Hadoop: Необходими умения

Знам, че следващото нещо, което ви идва на ум, е относно уменията, необходими за изучаване на Big Data & Hadoop. Бих искал да ви кажа, че има няма такава предпоставка при изучаването на Hadoop. Но разбира се, познанията за Linux ще ви дадат предимство, докато работите с Hadoop. Ако сте от фона на програмирането и знаете Java, Scala или Python, ще ви бъде по-лесно да се научите как да пишете програма MapReduce на различни езици за програмиране и да изпълнявате паралелна обработка през HDFS (Hadoop съхранение). Ако знаете SQL, ще започнете да изучавате инструментите на Hadoop за екосистеми като Pig, Hive и др. По същия начин, ако сте работили с бази данни NoSQL, ще се чувствате комфортно при работа с HBase. Бих ви препоръчал да преминете през това да познават различни инструменти, които присъстват в екосистемата Hadoop.



Кариерна пътека за големи данни Hadoop | Кариера в Hadoop | Едурека

Кариера на Hadoop: Кой може да го направи?

Пазарът за анализ на големи данни нараства по целия свят и този силен модел на растеж се превръща в чудесна възможност за всички ИТ специалисти. Ето няколкото ИТ професионални групи, които непрекъснато се радват на предимствата от преминаването в домейн за големи данни:

  • Разработчици и архитекти
  • BI / ETL / DW професионалисти
  • Старши ИТ специалисти
  • Професионалисти за тестване
  • Мейнфрейм професионалисти
  • Освежители

Бих искал да добавя това, ако сте от ИТ или имате представа за ИТ, за вас е много лесно да научите Hadoop.

как да използвам метода на разделяне в java -

Можете да научите различни инструменти въз основа на вашия комфорт, опит и интерес, както обсъдихме в необходимите умения. Малко популярни заглавия за работа с големи данни са:



  • Разработчик на Hadoop / Big Data
  • Администратор на Hadoop
  • Инженер по данни
  • Архитект на големи данни
  • Инженер по машинно обучение
  • Инженер по разработка на софтуер
  • Инженер за големи данни
  • Консултант за големи данни

Въз основа на бившия ви профил и интерес можете да приемете всеки от работния профил на Big Data & Hadoop. Преминаването към домейн на големи данни може да бъде един от най-добрите ходове в кариерата за техническите професионалисти, защото големите данни се увеличават с ускоряваща се скорост и възможността нараства едновременно, а това е постоянно нарастващо поле, което винаги ще бъде търсено. Обърнете се към това 10 най-горещи блога за технически умения което ще ви даде представа за горещите технологии.

Сега напред, нека обсъдим очакваната заплата.

Кариера на Hadoop: Заплата

Във Великобритания почасовата заплата на Hadoop Developers от някои гиганти е:

  • Разгледайте група осигурява £ 61 - £ £ на час
  • BBC осигурява £ 48 - £ 52 на час
  • Eames Consulting Group предоставя £ 49 - £ 53 на час

Тенденция на заплащането на Hadoop - Кариера на Hadoop - Edureka

Фигура: Кариера в Hadoop - Тенденция в заплащането на Hadoop (itjobswatch.co.uk)

Средната годишна заплата в Обединеното кралство е £ 66 250 - £ 66 750 според itjobswatch.co.uk, а средната годишна заплата за работни места в Hadoop варира между 92 512 и 102 679 долара за разработчика на Hadoop, според Indeed.com. В Индия средната заплата на Hadoop Developer варира от Rs. 4 055 880 на рупии 5 825 000 въз основа на вашия опит, както съобщава Payscale.com. Средната заплата за Hadoop & Java Developer в TCS, Индия е 677 000 - 738 000 JPY, според Glassdoor.com. Cloudera Certification също ви дава по-силна ръка, което също може да доведе до значително увеличение на вашата заплата.

Фигура: Кариера в Hadoop - Тенденция за свободни работни места в Hadoop (itjobswatch.co.uk)

По същия начин средната годишна заплата за работни места, свързани с Spark, е $ 92,512, според Indeed.com. Средната годишна заплата според itjobswatch.co.uk за работни места на Apache Spark Developer във Великобритания е £ 71 250. Capgemini, BBC, Vodafone, Teamware, HP, Tata Consultancy Services са едни от големите гиганти, които търсят кандидати със знания за Big Data & Hadoop.

Така че това може да ви даде представа за заплатата в различни региони. Нека разгледаме и различни домейни, където анализът на големите данни прави чудеса. Това ще ви даде представа, че може да сте от различни домейни, но анализът на Big Data има корени във всички домейни.

Кариера на Hadoop: Големи данни в различни домейни

Нека вземем няколко примера за анализ на големи данни в различни домейни.

Фигура: Кариера на Hadoop - Различни домейни за големи данни

как работи кастингът в java -

Банков и финансов сектор

Той ви дава ранно предупреждение за измами с ценни книжа и видимост на търговията в банковия и финансовия сектор. Помага при откриване на измами с карти, одиторски пътеки и отчитане на корпоративен риск. Данните на клиентите се трансформират и анализират за по-добра представа и ефективни възможности за вземане на решения.

SEC (Американската комисия за ценни книжа и борси) използва големи данни за наблюдение на активността на финансовия пазар чрез мрежови анализи и процесори за естествен език. Това помага да се улови незаконна търговска дейност на финансовите пазари.

Комуникация, медии и забавления

В тази област потребителските данни се събират, анализират и използват, за да се направят по-добри прогнози и препоръки към клиентите. Той използва мобилно и социално медийно съдържание. За пример,Уимбълдън първенството използва големи данни, за да предостави подробен анализ на настроенията на тенис мачовете на потребителите в реално време.

Здравеопазване

Нарастващите медицински разходи, липсата на данни и неизползваеми данни като история на пациентите и истории на заболявания се архивират и не се анализират поради неструктуриран формат. Можете да анализирате данните за здравеопазването и да лекувате съответно пациентите си въз основа на предишни истории. Можете също така да идентифицирате заболяването, което е често срещано в определени области, така че да може да се предприеме превенция и да се предоставят лекарства за тези области.

Университетът на Флорида използва безплатни данни за общественото здраве и Google Maps, за да създаде визуални данни, които позволяват по-бърза идентификация и ефективен анализ на здравната информация.

Образование

В образователния сектор се опитваме да включим данни от различни източници и след това да ги използваме за подобряване на образователния сектор.Университетът в Тасмания с над 26000 студенти е въвел Система за обучение и управление, която проследява времето на регистриране, времето, прекарано на различни страници, и общия напредък на студент във времето.

Правителство

Има много държавни схеми, които са в изпълнение и генерират данни с огромна скорост. Интегрирането и оперативната съвместимост на големи данни от различни правителствени схеми ще подобрят ефективността на схемите и ще осигурят по-добри резултати.

Администрацията по храните и лекарствата (FDA) използва големи данни за откриване и изучаване на модели на заболявания и заболявания, свързани с храната, което позволява по-бързи отговори на лечението.

Транспорт

Данните от базираните на местоположението социални мрежи и високоскоростните данни от телекомуникациите са повлияли на поведението при пътуване. Моделите на транспортното търсене се основават на нови структури в социалните медии. Анализът на големи данни в транспорта ще подобри контрола на трафика, планирането на маршрути, системата за управление на задръстванията, управлението на приходите, технологичните подобрения и др.

Енергетика и комунални услуги

60% от активите на електрическата мрежа ще се нуждаят от подмяна през това десетилетие. Интелигентните измервателни уреди се превръщат в основен поток, тъй като потребителите искат повече контрол и поглед върху потреблението на енергия. Умните четци позволяват събирането на данни за почти всеки 15 минути. Тези данни се използват за по-добър анализ на потреблението на комунални услуги.

Току-що обсъдихме някои от домейните, в които анализа на големи данни може да направи чудеса. Във всеки домейн могат да се анализират големи данни, давайки по-добра информация.

Надявам се, че този блог е информативен и добавя стойност за вас. Има огромен обхват за изграждане на успешна кариера на Hadoop в почти всяка област като здравеопазване, банково дело, телекомуникации, социални медии, търговия на дребно и др.

Ето свидетелство на обучаван от Edureka курс:

Ако се интересувате да научите повече, можете да преминете през това казус което ви казва как се използва анализ на големи данни в домейна на здравеопазването и как Hadoop революционизира анализа на здравеопазването. И така, какво чакаш? Продължете и започнете своето пътуване към изграждане на ярка кариера в Big Data & Hadoop.

След като разбрахте Big Data & Hadoop Career, разгледайте от Edureka, доверена компания за онлайн обучение с мрежа от над 250 000 доволни учащи, разпространени по целия свят. Курсът за обучение по сертифициране на големи данни Hadoop на Edureka помага на обучаващите се да станат експерти в HDFS, прежди, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume и Sqoop, като използват случаи в реално време за търговия на дребно, социални медии, авиация, туризъм, финанси.

Имате въпрос към нас? Моля, споменете го в раздела за коментари и ние ще се свържем с вас.