- Dobra znajomość SQL, Python – Pandas, R.
- Wiedza w zakresie Big Data Ecosystems: Hadoop, Azure, Spark (PySpark/Scala, MLlib, GraphX);
- Technologie Cloud: Google Cloud and BigQuery, AWS.
- Dobra znajomość relacyjnych baz danych.
- Doświadczenie z narzędziami klasy Power BI.
- Doświadczenie w metodach uczenia maszynowego.
Big Data to szybko rozwijająca się dziedzina w branży IT. Obejmuje gromadzenie, analizę i interpretację dużych ilości danych w celu odkrycia ukrytych wzorców, spostrzeżeń i trendów. Dziedzina Big Data zyskała ogromną popularność w ostatnich latach ze względu na jej zdolność do napędzania rozwoju biznesu i dostarczania praktycznych spostrzeżeń. W tym artykule zbadamy korzyści płynące z Big Data, ile pieniędzy zarabia, pracę analityka danych i podstawy Big Data.
Kto korzysta z Big Data?
Big Data przynosi korzyści wielu branżom, od opieki zdrowotnej, przez finanse, po handel detaliczny. Pomaga organizacjom podejmować lepsze decyzje, poprawiać doświadczenia klientów, zwiększać wydajność operacyjną i obniżać koszty. Duże korporacje, takie jak Amazon, Google i Facebook, są jednymi z największych beneficjentów Big Data. Wykorzystują je do zrozumienia potrzeb i preferencji swoich klientów, personalizacji działań marketingowych oraz dostarczania lepszych produktów i usług.
Ile pieniędzy zarabia Big Data?
Big Data to lukratywna branża. Według raportu Zion Market Research, globalny rynek Big Data został wyceniony na 49,01 mld USD w 2018 r. i oczekuje się, że osiągnie 183,62 mld USD do 2025 r., rosnąc przy CAGR na poziomie 20,9% w latach 2019-2025. Wzrost ten wynika z rosnącego zapotrzebowania na wiedzę opartą na danych, aby napędzać rozwój biznesu i usprawniać podejmowanie decyzji.
Na czym polega praca analityka danych?
Naukowiec ds. danych jest odpowiedzialny za gromadzenie, analizowanie i interpretowanie dużych ilości danych w celu uzyskania wglądu i podejmowania świadomych decyzji. Wykorzystują analizę statystyczną, uczenie maszynowe i inne techniki, aby wydobyć cenne spostrzeżenia z danych. Data scientists współpracują z inżynierami danych, analitykami danych i analitykami biznesowymi w celu tworzenia rozwiązań opartych na danych, które rozwiązują problemy biznesowe. Współpracują również z innymi zespołami w organizacji, aby zapewnić, że dane są dokładne, istotne i aktualne.
Co to jest Big Data?
Big Data odnosi się do dużej ilości danych generowanych przez firmy, klientów i maszyny. Dane te są często nieustrukturyzowane, co oznacza, że nie mieszczą się w tradycyjnych bazach danych. Big Data wymaga specjalistycznych narzędzi i technik do przechowywania, przetwarzania i analizowania danych. Obejmuje dane ustrukturyzowane (takie jak dane transakcyjne), dane częściowo ustrukturyzowane (takie jak dane z mediów społecznościowych) i dane nieustrukturyzowane (takie jak obrazy i filmy).
Ile zarabia analityk danych?
Naukowcy zajmujący się danymi cieszą się dużym popytem, a ich pensje to odzwierciedlają. Według Glassdoor, średnia krajowa pensja dla analityka danych w Stanach Zjednoczonych wynosi 113 309 USD rocznie. Wynagrodzenia mogą się jednak różnić w zależności od takich czynników jak lokalizacja, branża i doświadczenie. Naukowcy zajmujący się danymi z zaawansowanymi stopniami naukowymi i doświadczeniem w technologiach Big Data mogą zarobić jeszcze więcej.
Wnioski
Rozpoczęcie pracy w Big Data może być przytłaczające, ale jest to satysfakcjonująca i lukratywna dziedzina. Big Data pomaga organizacjom podejmować lepsze decyzje, poprawiać doświadczenia klientów, zwiększać wydajność operacyjną i obniżać koszty. Naukowcy zajmujący się danymi odgrywają kluczową rolę w tym procesie, wykorzystując specjalistyczne narzędzia i techniki do wydobywania cennych informacji z danych. Dzięki odpowiednim umiejętnościom i doświadczeniu, kariera w Big Data może być zarówno pełna wyzwań, jak i satysfakcjonująca.
Data scientist musi być w stanie analizować, interpretować i wyciągać wnioski z dużych i złożonych zbiorów danych przy użyciu umiejętności statystycznych i programistycznych. Powinien również być w stanie skutecznie komunikować swoje odkrycia interesariuszom nietechnicznym i dobrze rozumieć problem biznesowy, który próbuje rozwiązać. Ponadto powinni być zaznajomieni z technologiami i narzędziami Big Data, takimi jak Hadoop, SQL i Python.