- Big Data — аналитика
- Big Data: примеры и направления
- Специалист по Big Data: что нужно знать?
- Востребованность Big Data Engineering
Первоначально технология Big Data — обработка значительного объема данных. Речь идет о терабайтах и петабайтах. Далее к термину Big Data начали добавлять новые свойства. К примеру, что эти данные должны поступать из нескольких источников. Они должні быть неструктурированными. Таким образом, считается, что если есть один источник с большим числом записей, по каждой из которых множество атрибутов по петабайту данных, это уже не Big Data.
Подобные определения, создают, как правило, не те специалисты, которые реально работают в этом направлении. Поэтому в классическом варианте Big Data — обработка большого объема данных. Технология может применяться в самом широком диапазоне.
Задачи Big Data разнообразны. Это может быть создание агрегации, ее предобработка и интеллектуальное использование большим объемов данных крупной компании вроде Apple. Если речь идет среднем или мелком бизнесе, у которого число клиентов исчисляется сотнями или тысячами, это уже точно не про Big Data. Задача данной технологии связана с обработкой миллионов объектов с сотнями атрибутов.
Big Data — аналитика
Данные должны быть размеченными и формализованными. Однако аналитика возможна и на неразмеченных данных. Для этого применяют машинное обучение. Речь идет о создании алгоритмов, обучающихся на базе имеющейся информации применять решения, которые помогут в будущем обрабатывать данные.
Машинное обучение бывает и без «учителя». Речь идет как раз о случаях, когда нет разметки. Обучение с «учителем» необходимо, когда разметка уже есть. В этом существенная разница перечисленных подходов. Отметим, что наличие разметки сильно улучшает качество аналитики. Ее можно собирать логированием обычных событий, происходящих с пользователем.
Big Data: примеры и направления
Эту сферу разделяют на множество направлений. Базовыми из них считаются следующими:
- Engineering.
- Analytics.
Они связаны между собой. Однако имеют и ряд отличий. Big Data Engineering специализируется на разработке каркаса, хранения и сбора информации. Такие специалисты также делают их доступными для других приложений. Это направление подходит тем программистам, которые не имеют большого интереса к математике.
Analytics — среда применения больших объемов данных из уже готовых систем, которые были созданы Big Data Engineering. Анализ больших объемов информации подразумевает анализ закономерностей, и создание систем прогнозирования и классифицирования данных. Это направление нацелено на интерпретацию результатов обработки данных.
Big Data Analytics подходит для тех программистов, которые хорошо владеют высшей математикой, теорией вероятности и матанализом. Оно считается более сложным и наукоемким. Направление содержит расширенные вычисления. При этом Big Data Engineering нацелено на проектирование и развертывание систем, над которым будут производиться все необходимые вычисления.
Каждое из направлений имеет свои особенности. Прежде чем погружаться в сферу работы с большими данными, необходимо выбрать наиболее приемлемый для вас вариант.
Специалист по Big Data: что нужно знать?
Все зависит от специализации разработчика Big Data. Рассмотрим наиболее популярное направление — Engineering. Такой специалист должен уметь формировать инфраструктуру для больших данных. Чтобы работать в этом направлении, программист должен обладать следующим:
- Структуры данных.
- Кластеры на основе Apache.
- Умение использовать технологии SQL и NoSQL. Нужно уметь пользоваться технологиями реляционными и нереляционными БД
- Специализированные облачные сервисы.
- Стек Apache Hadoop и SQL-движки, позволяющие анализировать информацию.
- ETL-системы.
- Python, Java, или Scala.
Big Data Engineering работает с OLAP- и ETL-системами. Однако, в отличие от специалиста Analytics (Scientist), ему не нужны экспертные знания в сфере Business Intelligence (BI). Инженеру намного важнее иметь опыт создания приложений.
Востребованность Big Data Engineering
Направление Big Data пользуется большим спросом. Поэтому его востребованность растет с каждым днем. Использование Big Data становится все более широким. Обработка большим объемов данных позволяет оптимизировать бизнес процессы в самых разных сферах.
Специалисты Big Data считаются одними из самых востребованных в секторе IT. Это связано с ускоренной цифровизацией экономики. Заработные платы таких специалистов являются одними из самых высоких. К примеру, Big Data Engineer в США получает доход в среднем в размере 66 тысяч USD.
Чтобы получить хорошее образование в сфере IT, необходимо пройти курсы DevEducation. В нашем образовательном хабе вы сможете освоить знания и навыки, которые позволят вам сделать мощный старт в карьере. Направление Big Data является не единственным в IT. Вы имеете возможность выбрать наиболее интересный для вас вариант. DevEducation — образовательный проект, который уже помог сотням людей успешно завершить обучение, и начать удачную карьеру в IT.
