Hadoop Career: बिग डेटा एनालिटिक्स में कैरियर

यह ब्लॉग बताता है कि आपको बिग डेटा और हडॉप कैरियर क्यों अपनाना चाहिए। यह वेतन की प्रवृत्ति, आवश्यक कौशल और हडोप कैरियर के विकास को भी बताता है।

10 साल पहले बिग डेटा को स्टोर और प्रोसेस करने के लिए आवश्यक तकनीकों का ज्ञान और अनभिज्ञता का अभाव था। इसलिए, संगठनों ने बिग डेटा को स्टोर करने और उसका विश्लेषण करने के लिए विभिन्न बिग डेटा से संबंधित तकनीकों का विकास किया, और Hadoop अग्रणी प्रौद्योगिकियों में से एक है। यह जानने के लिए कि डेटा बिग डेटा के रूप में कैसे विकसित हुआ और बिग डेटा से जुड़ी समस्याओं के हल के रूप में कैसे Hadoop उभरा, इसके माध्यम से जाना ब्लॉग । नई तकनीकों के उदय से नए करियर विकल्प भी पैदा होते हैं। इसमें हडप करियर ब्लॉग, मैं Hadoop और अन्य बिग डेटा तकनीकों में करियर पथ के माध्यम से आपका मार्गदर्शन करूंगा।

संगठनों ने अब बिग डेटा एनालिटिक्स के लाभों को महसूस किया है। इससे उन्हें बेहतर व्यावसायिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद मिली, जिसने उनकी निर्णय लेने की क्षमताओं को बढ़ाया। जैसा कि संगठन बिग डेटा में रुचि दिखा रहे हैं और इसका विश्लेषण करने के लिए हडॉप को अपना रहे हैं। इसलिए बिग डेटा और हडॉप में नौकरियों की मांग भी तेजी से बढ़ रही है।यदि कोई व्यक्ति डेटा का विश्लेषण करने में रुचि रखता है और इस क्षेत्र में अपना करियर बनाना चाहता है, तो उनके लिए अब हडोप और स्पार्क सीखना शुरू करने का सही समय है। यह आपको हमेशा नए सिरे से या अनुभवी के रूप में एक अच्छी शुरुआत देगा। ऐसे पेशेवरों की भारी मांग है जो बिग डेटा पर काम कर सकते हैं। मैं आपको कुछ भविष्यवाणियों के बारे में बताता हूं:





  • Hadoop Market के 42.1% -Forbes के CAGR पर 2022 तक $ 99.31B तक पहुंचने की उम्मीद है
  • मैकिन्से ने भविष्यवाणी की है कि 2018 तक 1.5M डेटा विशेषज्ञों की कमी होगी
  • बिग डेटा हडॉप डेवलपर्स की औसत वेतन $ 135k (Fact.com वेतन डेटा) है

मैं चाहूंगा कि आप इस ब्लॉग से गुजरें -> आइए हम आगे बढ़ें और उन कौशलों को समझें जो आपको आपके आगामी हडोप कैरियर में एक शुरुआत दे सकते हैं।

Hadoop कैरियर: कौशल आवश्यक

मुझे पता है कि अगली बात जो आपके दिमाग में आती है वह बिग डेटा और हडॉप सीखने के लिए आवश्यक कौशल के बारे में है। मैं आपको बताना चाहूंगा कि वहाँ है ऐसी कोई पूर्व-आवश्यकता नहीं है Hadoop सीखने में। लेकिन निश्चित रूप से, लिनक्स ज्ञान आपको हेडो के साथ काम करते समय सिर शुरू कर देगा। यदि आप प्रोग्रामिंग बैकग्राउंड से हैं और आप जावा, स्काला या पायथन को जानते हैं, तो आपके लिए यह सीखना आसान होगा कि विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में MapReduce प्रोग्राम कैसे लिखें और HDFS (Hadoop स्टोरेज) पर समानांतर प्रोसेसिंग निष्पादित करें। यदि आप एसक्यूएल को जानते हैं, तो आपको हेडो इकोसिस्टम टूल जैसे सुअर, हाइव आदि सीखने में एक शुरुआत मिलेगी, यदि आपने नोएसक्यूएल डेटाबेस के साथ काम किया है तो आप HBase के साथ काम करने में सहज महसूस करेंगे। मैं आपको इसके माध्यम से जाने की सलाह दूंगा Hadoop Ecosystem में मौजूद विभिन्न उपकरणों को जानने के लिए।



बिग डाटा Hadoop कैरियर पथ | Hadoop में कैरियर | Edureka

Hadoop Career: इसके लिए कौन जा सकता है?

बिग डेटा एनालिटिक्स के लिए बाजार दुनिया भर में बढ़ रहा है और यह मजबूत विकास पैटर्न सभी आईटी पेशेवरों के लिए एक महान अवसर में बदल जाता है। यहां कुछ आईटी पेशेवर समूह हैं, जो बिग डेटा डोमेन में जाने के लाभों का लगातार आनंद ले रहे हैं:

  • डेवलपर्स और आर्किटेक्ट
  • बीआई / ईटीएल / डीडब्ल्यू पेशेवर
  • वरिष्ठ आईटी पेशेवर
  • परीक्षण पेशेवरों
  • मेनफ़्रेम पेशेवरों
  • फ्रेशर्स

मैं इसे जोड़ना चाहूंगा, अगर आप आईटी बैकग्राउंड से हैं या आईटी के बारे में कोई विचार रखते हैं, तो आपके लिए Hadoop सीखना बहुत आसान है।

जैसा कि हम आवश्यक कौशल में चर्चा करते हैं, आप अपने आराम, अनुभव और रुचि के आधार पर विभिन्न उपकरण सीख सकते हैं। कुछ लोकप्रिय बिग डाटा जॉब्स शीर्षक हैं:



  • Hadoop / बिग डेटा डेवलपर
  • Hadoop के प्रशासक
  • डाटा इंजीनियर
  • बिग डेटा आर्किटेक्ट
  • मशीन लर्निंग इंजीनियर
  • सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट इंजीनियर
  • बड़ा डेटा इंजीनियर
  • बिग डेटा सलाहकार

अपने पूर्व प्रोफ़ाइल और रुचि के आधार पर आप बिग डेटा और Hadoop जॉब प्रोफ़ाइल में से किसी को भी अपना सकते हैं। बिग डेटा डोमेन पर जाना तकनीकी पेशेवरों के लिए सबसे अच्छा कैरियर चालों में से एक हो सकता है क्योंकि बिग डेटा एक त्वरित दर से बढ़ रहा है और अवसर एक साथ दर से बढ़ रहा है, और यह कभी बढ़ता हुआ क्षेत्र है जो हमेशा मांग में रहेगा। इसका संदर्भ लें 10 गर्म तकनीक कौशल ब्लॉग जो आपको गर्म प्रौद्योगिकियों का विचार देगा।

अब, आगे बढ़ते हुए आइए हम अपेक्षित वेतन के बारे में चर्चा करें।

Hadoop Career: वेतन

यूनाइटेड किंगडम में, कुछ दिग्गजों द्वारा Hadoop Developers का प्रति घंटा वेतन:

  • समूह का अन्वेषण करें £ 67 - £ 67 प्रति घंटा प्रदान करता है
  • BBC £ 48 - £ 52 प्रति घंटा प्रदान करता है
  • Eames Consulting Group £ 49 - £ 53 प्रति घंटा प्रदान करता है

Hadoop वेतन रुझान - Hadoop कैरियर - Edureka

चित्र: Hadoop Career- Hadoop सैलरी ट्रेंड (itjobswatch.co.uk)

यूनाइटेड किंगडम में औसत वार्षिक वेतन £ 66,250- £ 66,750 itjobswatch.co.uk के अनुसार है और Hadoop नौकरियों के लिए औसत वार्षिक वेतन $ 92,512 से $ 102,679 के बीच Hadoop डेवलपर के लिए Fact.com के अनुसार है। भारत में, औसत Hadoop डेवलपर वेतन रुपये से लेकर है। 4,05,880 से रु। 5,825,000 आपके अनुभव के आधार पर, जैसा कि Payscale.com द्वारा रिपोर्ट किया गया है। ग्लासडो डॉट कॉम के अनुसार, TCS, भारत में Hadoop & Java Developer का औसत वेतन ado 677k - ado 738k है। क्लोर्डा सर्टिफिकेशन भी आपको एक मजबूत हाथ देता है जिससे आपके वेतन में भी उल्लेखनीय वृद्धि हो सकती है।

सीखने के लिए कठिन है

चित्र: Hadoop कैरियर- Hadoop नौकरी रिक्ति की प्रवृत्ति (itjobswatch.co.uk)

इसी तरह, स्पार्क से संबंधित नौकरियों के लिए औसत वार्षिक वेतन, $ 92,512 है, जैसा कि Fact.com के अनुसार है। Itjobswatch.co.uk के अनुसार औसत वार्षिक वेतन, ब्रिटेन में अपाचे स्पार्क डेवलपर नौकरियों के लिए £ 71,250 है। Capgemini, BBC, Vodafone, Teamware, HP, Tata Consultancy Services कुछ बड़े दिग्गज हैं, जो बिग डेटा और Hadoop पर ज्ञान रखने वाले उम्मीदवारों की तलाश में हैं।

तो, इससे आपको विभिन्न क्षेत्रों में वेतन के बारे में एक विचार मिल सकता है। आइए हम उन विभिन्न डोमेन को भी देखें जहां बिग डेटा एनालिटिक्स चमत्कार कर रहे हैं। इससे आपको अंदाजा हो जाएगा कि आप विभिन्न डोमेन से हो सकते हैं, लेकिन बिग डेटा एनालिटिक्स की जड़ें सभी डोमेन में हैं।

Hadoop कैरियर: विभिन्न डोमेन में बड़ा डेटा

आइए हम विभिन्न डोमेन में बिग डेटा एनालिटिक्स के कुछ उदाहरण लेते हैं।

चित्र: Hadoop Career- विभिन्न बड़े डेटा डोमेन

बैंकिंग और वित्त क्षेत्र

यह आपको बैंकिंग और वित्त क्षेत्र में प्रतिभूति धोखाधड़ी और व्यापार दृश्यता के लिए प्रारंभिक चेतावनी देता है। यह कार्ड फ्रॉड डिटेक्शन, ऑडिट ट्रेल्स और एंटरप्राइज क्रेडिट रिस्क रिपोर्टिंग में मदद करता है। ग्राहक डेटा बेहतर अंतर्दृष्टि और कुशल निर्णय लेने की क्षमताओं के लिए रूपांतरित और विश्लेषण किया जाता है।

SEC (U.S. Securities and Exchange Commission) नेटवर्क एनालिटिक्स और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसर्स का उपयोग करके वित्तीय बाजार की गतिविधि की निगरानी के लिए बिग डेटा का उपयोग कर रहा है। यह वित्तीय बाजारों में अवैध व्यापारिक गतिविधि को पकड़ने में मदद करता है।

संचार, मीडिया और मनोरंजन

इस डोमेन में, ग्राहकों के लिए बेहतर पूर्वानुमान और सिफारिशें करने के लिए उपभोक्ता डेटा एकत्र, विश्लेषण और उपयोग किया जाता है। यह मोबाइल और सोशल मीडिया सामग्री का लाभ उठाता है। एक उदाहरण के लिए,विंबलडन चैंपियनशिप वास्तविक समय में उपयोगकर्ताओं को टेनिस मैचों पर विस्तृत भावना विश्लेषण देने के लिए बड़े डेटा का लाभ उठाती है।

स्वास्थ्य देखभाल

बढ़ती चिकित्सा लागत, डेटा की अनुपलब्धता और रोगी के इतिहास और रोग के मामले इतिहास जैसे अनुपयोगी आंकड़ों को संग्रहीत किया जाता है और असंरचित प्रारूप के कारण विश्लेषण नहीं किया जाता है। आप स्वास्थ्य संबंधी आंकड़ों का विश्लेषण कर सकते हैं और अपने रोगियों का इलाज पिछले केस इतिहास के आधार पर कर सकते हैं। आप उस बीमारी की पहचान भी कर सकते हैं जो एक विशेष क्षेत्रों में आम है, इसलिए रोकथाम की जा सकती है और उन क्षेत्रों में दवाएं उपलब्ध कराई जा सकती हैं।

फ्लोरिडा विश्वविद्यालय ने दृश्य डेटा बनाने के लिए मुफ्त सार्वजनिक स्वास्थ्य डेटा और Google मानचित्र का उपयोग किया जो स्वास्थ्य देखभाल की जानकारी के तेजी से पहचान और कुशल विश्लेषण की अनुमति देता है।

शिक्षा

शिक्षा क्षेत्र में, हम विभिन्न स्रोतों से डेटा को शामिल करने और फिर शिक्षा क्षेत्र में सुधार के लिए उस डेटा का उपयोग करने का प्रयास कर रहे हैं।26000 से अधिक छात्रों के साथ तस्मानिया विश्वविद्यालय ने एक लर्निंग एंड मैनेजमेंट सिस्टम की तैनाती की है जो लॉग टाइम, विभिन्न पृष्ठों पर खर्च किए गए समय और एक छात्र की समग्र प्रगति को समय के साथ ट्रैक करता है।

सरकार

बहुत सारी सरकारी योजनाएं हैं जो क्रियान्वयन में हैं और एक जबरदस्त गति से डेटा उत्पन्न कर रही हैं। विभिन्न सरकारी योजनाओं से बिग डेटा का एकीकरण और अंतर-संचालन योजनाओं की दक्षता में सुधार करेगा और बेहतर परिणाम प्रदान करेगा।

फूड एंड ड्रग एडमिनिस्ट्रेशन (एफडीए) बिग डेटा का उपयोग भोजन से संबंधित बीमारी और बीमारियों के पैटर्न का पता लगाने और अध्ययन करने के लिए कर रहा है, जिससे तेजी से उपचार प्रतिक्रियाओं की अनुमति मिलती है।

परिवहन

स्थान-आधारित सामाजिक नेटवर्क के डेटा और दूरसंचार से उच्च गति के डेटा ने यात्रा व्यवहार को प्रभावित किया है। ट्रांसपोर्ट डिमांड मॉडल नए सोशल मीडिया संरचनाओं पर आधारित हैं। परिवहन में बिग डेटा एनालिटिक्स ट्रैफिक कंट्रोल, रूट प्लानिंग, कंजेशन मैनेजमेंट सिस्टम, रेवेन्यू मैनेजमेंट, टेक्नोलॉजिकल एनहांसमेंट आदि को बेहतर बनाएगा।

ऊर्जा और उपयोगिताएँ

60% बिजली ग्रिड परिसंपत्तियों को इस दशक में प्रतिस्थापन की आवश्यकता होगी। स्मार्ट मीटर मुख्य धारा बन जाते हैं, क्योंकि उपभोक्ता ऊर्जा की खपत में अधिक नियंत्रण और अंतर्दृष्टि चाहते हैं। स्मार्ट मीटर पाठक लगभग हर 15 मिनट में डेटा एकत्र करने की अनुमति देते हैं। इस डेटा का उपयोग उपयोगिताओं की खपत का बेहतर विश्लेषण करने के लिए किया जाता है।

हमने अभी कुछ ऐसे डोमेन के बारे में चर्चा की है जहाँ बिग डेटा एनालिटिक्स चमत्कार कर सकता है। प्रत्येक और हर डोमेन में बिग डेटा को बेहतर अंतर्दृष्टि देने का विश्लेषण किया जा सकता है।

मुझे उम्मीद है कि यह ब्लॉग जानकारीपूर्ण था और आपके लिए मूल्य वर्धित था। हेल्थकेयर, बैंकिंग, टेलीकॉम, सोशल मीडिया, रिटेल आदि लगभग हर डोमेन में एक सफल Hadoop करियर बनाने की बहुत बड़ी गुंजाइश है।

यहाँ पर एक Edureka शिक्षार्थी द्वारा गवाही दी गई है कोर्स:

यदि आप अधिक जानने के इच्छुक हैं, तो आप इसके माध्यम से जा सकते हैं मामले का अध्ययन जो आपको बताता है कि हेल्थकेयर डोमेन में बिग डेटा एनालिटिक्स का उपयोग कैसे किया जाता है और कैसे Hadoop हेल्थकेयर एनालिटिक्स में क्रांति ला रहा है। तो आप किस बात की प्रतीक्षा कर रहे हैं? आगे बढ़ें और बिग डेटा और हडॉप में एक उज्ज्वल कैरियर बनाने की दिशा में अपनी यात्रा शुरू करें।

अब जब आप बिग डेटा और हडोप करियर को समझ गए हैं, तो देखें 250,000 से अधिक संतुष्ट शिक्षार्थियों के एक नेटवर्क के साथ एक विश्वसनीय ऑनलाइन शिक्षण कंपनी, एडुरेका द्वारा, दुनिया भर में फैली हुई है। Edureka Big Data Hadoop सर्टिफिकेशन ट्रेनिंग कोर्स शिक्षार्थियों को रिटेल, सोशल मीडिया, एविएशन, टूरिज्म, फाइनेंस डोमेन पर रियल-टाइम उपयोग के मामलों का उपयोग करके HDFS, यार्न, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume और Sqoop में विशेषज्ञ बनने में मदद करता है।

क्या आप हमसे कोई प्रश्न पूछना चाहते हैं? कृपया टिप्पणी अनुभाग में इसका उल्लेख करें और हम आपके पास वापस आ जाएंगे।