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你大数据应用的降落伞什么颜色

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2018-06-09

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    最新调查显示,IT专业人员薪水收入增加了3%~7%, 其中大数据专业人员报酬更好。在DICE研究中,大数据相关语言、数据库和技能(R、NoSQL MapReduce和Hadoop)方面专家收入最好,占据收入前10排行中的9个席位。
    这个结果是由Burtch Works做出的,其4月份研究发现 大数据专业人员中等收入年薪9万美元,如果作为管理者,收入可以达到的收入 14。  。5万美元。如果作为 数据科学家 (BurtchWorks的定义为能够处理非结构化数据的专业人士)需要支付更多薪水,依据个人贡献其平均收入为12万美元,管理者年薪16万美元。
    在这样前景下,许多IT人都会被问到利用大数据和分析取得成功。大数据和数据科学的工作仅仅是数学和统计学等高学历人的专利吗?有什么办法帮助进入一个大数据角色?  问题的答案是:“也许”。  这里有五个需要关注的因素。
    有多个通往数据科学和大数据的路径,作为一个职业,它包含有一系列功能和特点。据 Talent Analtyics公司CEO,Greta Roberts的研究,数据科学工作主要有以下11个基本的任务:  设计分析  数据采集​​和收集  数据准备  数据分析  数据挖掘  可视化  程序设计  解释  介绍  管理  管理及和其他专业分析  Roberts表示,专业人士执行这些任务,会将其分为四组:数据准备分析,分析程序,分析管理和通才。
     尽管四组内容都服务于整个功能,他们也倾向于专攻一个子集。 例如,数据准备分析师花大量时间收集和准备数据;分析程序员花三分之一时间写代码;分析经理师花一半的时间管理团队,只有“通才”类别没有特别的专注。
    Burtch Works公司常务董事Linda Burtch表示,类似统计建模、算法开发和数据建模是IT的一项长期工作。  其中几个功能对于大数据和数据科学项目成功至关重要。
  其中一个是集成不同系统的数据。  “没有人比IT做得更专门,” Roberts说。 “基础设施构建需要能够确保数据更新和操作。 这是数据科学项目IT重点承担的。”  另外一个是安全性。 一旦数据孤岛被打破,接下来就是访问控制,Roberts说。
     “数据集成时,你如何管理安全性?这就会成为IT自由出入的区域。  编程是分析工作流另外一个“神话般的出入口”,Roberts说,尤其是对那些愿意学习R和Python语言的人们而言。
  据Burtch所言, 从事商业智能分析的IT专业人员与分析结果足够接近,而这些结果也许能够让业务产生飞跃。    Burtch表示,IT专业人员可以用自然组织和存储非结构化数据。
   目前,这往往由数据科学来承担,但Burtch说,未来会越来越多地进入IT的世界。 “他们需要知道结局会是什么样子,以便让工作更加有效。”,她说。  UPS流程管理主任Jack Levis说,IT基础至关重要,收集和准备数据,透明提交给需要分析的人,需要创建随商业规模扩展的基础。
    “没有IT我做不了什么,”他说。“我需要一流IT人员来协助我们完成所要做的事情,但他们角色是一个支持的角色。”。

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