¿Cuánto sabes sobre las perspectivas de desarrollo y empleo de los talentos de big data?
El mercado necesita talentos urgentemente.
El big data y la inteligencia artificial no sólo aparecen con frecuencia en los planes estratégicos de las empresas de Internet, sino que también son mencionados muchas veces en informes gubernamentales del Consejo de Estado y de otros países. Aunque existe una demanda rígida de talentos en nuevos campos como big data, Internet de las cosas, inteligencia artificial y seguridad de redes, la oferta sigue siendo muy insuficiente.
Según el "Informe sobre los mejores talentos laborales en Internet de China en 2023" publicado por la plataforma de redes sociales profesionales LinkedIn, los ingenieros de investigación y desarrollo, gerentes de producto, recursos humanos, marketing, operaciones y análisis de datos son los más demandados en China. Industria de Internet Seis posiciones. Entre ellos, los ingenieros de RD tienen la mayor demanda, mientras que los talentos de análisis de datos son los más escasos.
Según las estadísticas del Comité de Análisis de Datos de la Cámara de Comercio de China, la brecha de talento para el análisis de datos básicos en mi país alcanzará los 140.000 en el futuro. Entre los puestos contratados por las empresas BAT, más de 60. El % está contratando talentos de big data.
El big data tiene una amplia gama de aplicaciones. Casi el 50% de las empresas utilizan big data en la gestión de la información empresarial, de los cuales el 33,9% son para la seguridad social, el 32,7% para el empleo, el 29,4% para la gestión municipal y el 29% para la educación y la investigación científica. La situación de desarrollo es muy buena y tiene aplicaciones en diversas industrias.
Aprendizaje en la dirección de la industria del big data
Uno
Almacenamiento y gestión de datos
El big data comienza con el almacenamiento de datos. Esto significa comenzar con el marco de big data Hadoop. ¿Fue escrito por Apache? Foundation desarrolla un marco de software de código abierto para el almacenamiento distribuido de conjuntos de datos muy grandes en grupos de computadoras.
Obviamente, almacenar las grandes cantidades de información necesarias para el big data es muy importante. Pero lo más importante es que debe haber una manera de reunir todos estos datos en algún tipo de estructura de información/gestión para generar conocimientos. Por lo tanto, el almacenamiento y la gestión de big data son la base real y no funcionará sin una plataforma de análisis de este tipo. En algunos casos, estas soluciones incluyen la formación de los empleados.
II
Limpieza de datos
Antes de que una empresa pueda realmente procesar grandes cantidades de datos para obtener información valiosa, necesita limpiar, transformar y transformar los datos en algo. que puede ser contenido recuperado de forma remota. Los big data a menudo no están estructurados ni organizados y, por lo tanto, requieren limpieza o transformación.
En esta era, la limpieza de datos se ha vuelto aún más necesaria porque los datos pueden provenir de cualquier lugar: redes móviles, Internet de las cosas, redes sociales. No todos estos datos se "limpian" fácilmente para generar conocimientos, por lo que una buena herramienta de limpieza de datos puede marcar la diferencia. De hecho, en los próximos años, los datos limpiados eficazmente se considerarán una ventaja competitiva aceptable entre los sistemas de big data y los sistemas de datos verdaderamente buenos.
Tres
Técnicas de Minería de Datos
Una vez que los datos han sido limpios y listos para su inspección, se puede comenzar el proceso de búsqueda mediante la minería de datos. Este es el proceso de descubrimiento, toma de decisiones y predicción reales por parte de una empresa.
En muchos sentidos, la minería de datos es el verdadero núcleo del procesamiento de big data. Las soluciones de minería de datos suelen ser muy complejas, pero proporcionar una interfaz de usuario interesante y fácil de usar es más fácil de decir que de hacer. Otro desafío con las herramientas de minería de datos es que requieren trabajadores para desarrollar consultas, por lo que las herramientas de minería de datos no son más capaces que los profesionales que las utilizan.
Cuatro
Visualización de datos
La visualización de datos es la forma en que los datos empresariales se muestran en un formato legible. Así es como las empresas ven cuadros y gráficos y ponen los datos en perspectiva.
Al igual que la ciencia, la visualización de datos es una forma de arte.
Las empresas de big data tendrán cada vez más científicos de datos y altos directivos, y es importante ofrecer a los empleados una gama más amplia de servicios de visualización. Los representantes de ventas, el soporte de TI, los mandos intermedios y otros miembros del equipo necesitan saberlo, por lo que la atención se centra en la usabilidad. Sin embargo, las visualizaciones legibles a veces son inconsistentes con la lectura de conjuntos de características profundos, lo que se ha convertido en un desafío importante para las herramientas de visualización de datos.
Comprender las perspectivas de empleo del big data
Debido a que el valor creado por el big data es muy grande, también hará que las empresas estén más dispuestas a pagar salarios más altos por talentos relevantes. En la actualidad, el salario mensual de los practicantes con un año de experiencia laboral ha alcanzado unos 15.000 dólares. El salario anual de los practicantes con 3 a 5 años de experiencia alcanza entre 300.000 y 500.000. Vale la pena esperar con ansias las perspectivas de empleo de big data y es necesario ingresar a big data temprano.
Hay muchas direcciones de empleo en big data, que se pueden dividir principalmente en tres categorías:
1. Dirección de desarrollo de big data: ingeniero de big data, ingeniero de desarrollo de big data, big data. ingeniero de mantenimiento, ingeniero de RD de datos de big data, arquitecto de big data, etc.
2. Dirección de minería de datos, análisis de datos y aprendizaje automático: analista de big data, ingeniero senior de big data, experto en análisis de big data, big data. minero, calculadora de big data, etc.
3. Dirección de operación y mantenimiento de big data y computación en la nube: ingenieros de operación y mantenimiento de big data, etc.
Ahora es la temporada de búsqueda de empleo para las personas de los nueve años de oro y los diez años de plata. La industria de big data es una industria bien remunerada. Los siguientes puestos de trabajo y salarios relativos se pueden utilizar como referencia para aquellos que estén dispuestos a trabajar en la industria de big data.
1. ETL RD
ETL, abreviatura del inglés Extract-Transform-Load, se utiliza para describir el proceso de extracción, transformación y carga de datos desde el origen hasta el destino. El término ETL se utiliza a menudo en almacenes de datos, pero sus objetos no se limitan a los almacenes de datos.
Habilidades requeridas: los ingenieros de ETL son técnicos profesionales dedicados a la programación de sistemas, la programación y el diseño de bases de datos, y deben dominar varios lenguajes de programación de uso común. Por lo tanto, para participar en la investigación y el desarrollo de ETL, primero debe tener excelentes habilidades de programación y, en segundo lugar, debe estar familiarizado con las principales tecnologías de bases de datos, como Oracle, Sql? Servidor, PostgeSQL, etc. Y comprender las herramientas de desarrollo de data etl, como Datastage, Congos, Kettle, etc. ?
2. Desarrollo de Hadoop
El núcleo de Hadoop es HDFS y MapReduce. HDFS proporciona almacenamiento de datos masivo y MapReduce proporciona cálculo de datos. Los desarrolladores de Hadoop utilizan Hadoop para procesar datos cuando es necesario.
Habilidades requeridas: