Honghe Java Training School le informa sobre las perspectivas de desarrollo y empleo de los talentos de big data. ¿Cuanto sabes?

En 2019, el Ministerio de Educación anunció una vez más los resultados de registro y aprobación de carreras de pregrado en colegios y universidades generales en 2018. Más de 200 colegios y universidades han registrado recientemente la especialización en "Ciencia de datos y tecnología de Big Data". Este es el cuarto año desde que el Ministerio de Educación anunció nuevos récords en 2016. Continuamente se han agregado y aprobado especialidades de Big Data. Hasta ahora, más de 400 facultades y universidades de todo el país han sido aprobadas y compiten para ofrecer especialidades en big data, seguidas de especialidades en inteligencia artificial: ingeniería robótica, ciencia y tecnología inteligentes, ingeniería de fabricación inteligente y seguridad en el ciberespacio. ? ¿El mercado necesita urgentemente talentos? Los big data y la inteligencia artificial no sólo aparecen con frecuencia en los planes estratégicos de las empresas de Internet, sino que también se mencionan 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 de talentos laborales en Internet más populares de China de 2018" publicado por la plataforma social profesional LinkedIn, los ingenieros de investigación y desarrollo, gerentes de producto, recursos humanos, marketing, operaciones y análisis de datos son los seis puestos de talento más demandados en la industria de Internet de China. 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 llegará a 140.000 en el futuro, y más del 60% de los puestos contratados por las empresas BAT están contratando talentos de big data. ? Las aplicaciones del big data son muy amplias. 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. ?

¿Aprender de la industria del big data? ¿Almacenamiento y gestión de datos? 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 los 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. ? 2. ¿Limpieza de datos? Antes de que una empresa pueda realmente procesar grandes cantidades de datos para obtener conocimientos, necesita limpiar, transformar y transformar los datos en algo que pueda recuperarse de forma remota. Los macrodatos a menudo no están estructurados ni organizados, por lo que es necesario limpiarlos o transformarlos. ? Hoy en día, la limpieza de datos se vuelve aún más necesaria porque los datos pueden provenir de cualquier lugar: redes móviles, IoT, 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 minería de datos? Una vez que los datos se limpian y están listos para la inspección, el proceso de búsqueda puede comenzar mediante la extracción 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 corazón 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. ? 4. ¿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 todos los demás miembros del equipo deben comprenderlo, 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 profundas, lo que se ha convertido en un desafío importante para las herramientas de visualización de datos.

?

¿Comprender las perspectivas laborales del big data? Dado que el valor creado por 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, ingeniero de mantenimiento de big data, ingeniero de RD de big data, arquitecto de big data, etc. 2. Dirección de minería de datos, análisis de datos y aprendizaje automático: analista de big data, big data Ingenieros superiores, expertos en análisis de big data, mineros de big data, calculadoras de big data, etc. 3. Operación y mantenimiento de big data y dirección de computación en la nube: ¿ingenieros de operación y mantenimiento de big data, etc.? Ahora es la temporada de búsqueda de empleo para los Golden Nine y Silver Ten. 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, la 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 datos 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: una o más de Java/Scala/Python/C/c/JavaScript/JSP;