Source: Safalta
बिक्री प्रतिनिधियों द्वारा एकत्र की गई प्रत्येक लीड या संपर्क जानकारी, वेबसाइट पर प्रत्येक लेनदेन, और कंपनी के ईमेल से गुजरने वाला प्रत्येक दस्तावेज़ एंटरप्राइज़ डेटा में योगदान देता है, और वह सभी जानकारी बहुत तेज़ी से जुड़ जाती है। जब स्वरूपित, कैप्चर, संग्रहीत और विश्लेषण किया जाता है, तो ये डेटा कंपनी को राजस्व बढ़ाने, ग्राहकों को बनाए रखने या आकर्षित करने और संचालन में सुधार करने के लिए अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।
Big Data Engineer Salary: 2022 में बिग डेटा इंजीनियर वेतन
Big Data क्षेत्र में कई अवसरों के साथ सबसे पुरस्कृत करियर में से एक है। संगठन आज बड़ी संख्या में data analysts, data engineers,और बिग डेटा विशेषज्ञता वाले पेशेवरों की तलाश कर रहे हैं। एनालिटिक्स प्रोफेशनल्स analytics professionals और big data architects की जरूरत भी बढ़ रही है। इस लेख में, आप सीखेंगे कि बिग डेटा करियर कैसे शुरू करें और फ्रेशर्स के लिए बिग डेटा जॉब कैसे प्राप्त करें।
Big data क्या है?
big data के विशाल सेट या समूहों को संदर्भित करता है जिनका विश्लेषण रुझानों, पैटर्न और संघों को प्रकट करने के लिए कम्प्यूटेशनल रूप से किया जाता है। बड़ा डेटा कई अलग-अलग स्रोतों से आता है। लेन-देन, लॉग डेटा और ईमेल संगठनों के भीतर रखे गए डेटा के सबसे बड़े स्रोत हैं। बाहरी डेटा स्रोतों में सोशल मीडिया और ऑडियो फ़ाइलों से लेकर फ़ोटो और वीडियो तक सब कुछ शामिल हो सकता है। जैसे-जैसे तकनीक और इंटरनेट ने कार्यबल को रूपांतरित किया, उन्होंने अभूतपूर्व मात्रा में डेटा का उत्पादन किया, कुशल एनालिटिक्स पेशेवरों की मांग को बढ़ावा दिया जो बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए डेटा का उपयोग कर सकते हैं।
क्यों बिग डेटा-
ऐसे कई लोग हैं जो मानते हैं कि बिग डेटा अगली बड़ी चीज है जो कंपनियों को दूसरों से ऊपर उठने में मदद करेगी और उन्हें अपने संबंधित क्षेत्रों में खुद को सर्वश्रेष्ठ वर्ग के रूप में स्थापित करने में मदद करेगी।
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कंपनियां इन दिनों बड़ी मात्रा में जानकारी उत्पन्न करती हैं, चाहे वे किसी भी उद्योग से संबंधित हों और इन आंकड़ों को संग्रहीत करने की आवश्यकता होती है, ताकि उन्हें संसाधित किया जा सके और महत्वपूर्ण जानकारी को याद न किया जा सके जिससे एक नई सफलता मिल सके।
Big Data platforms के उपयोग के साथ, बड़ी मात्रा में डेटा को एक साथ लाया जा सकता है और पैटर्न विकसित करने के लिए संसाधित किया जा सकता है जो कंपनी को बेहतर निर्णय लेने में मदद करेगा जो उन्हें बढ़ने, उनकी उत्पादकता बढ़ाने और उनके उत्पादों के लिए मूल्य बनाने में मदद करेगा। और सेवाएं।
Big data प्रोफेशनल्स की मांग-
आपको Big Data सीखने के लिए प्रेरित करने के लिए, IT industry में बड़े डेटा पेशेवरों की मांग दिखाना महत्वपूर्ण है। बिग डेटा के बारे में एक दिलचस्प बात यह है कि यह कितनी तेजी से विकसित हो रहा है। आपको शायद इस बात का अहसास नहीं होगा कि जब आप सो रहे होते हैं तब भी आप अपने स्मार्टफोन और कंप्यूटर के जरिए डेटा जेनरेट कर रहे होते हैं। तो क्या आप सोच सकते हैं कि पूरी दुनिया में कितना डेटा है? लगभग एक ट्रिलियन पेटाबाइट, या बेशुमार।
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Big data में करियर की तैयारी कैसे करें-
बिग डेटा केवल उतना ही अच्छा होता है, जितना कि उससे प्राप्त की जा सकने वाली बुद्धिमत्ता। बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने के लिए तकनीकी कौशल वाले पेशेवर उच्च मांग में हैं। श्रम और सांख्यिकी ब्यूरो के अनुसार, 2016 से 2026 तक यह क्षेत्र 27.9 प्रतिशत बढ़ने की उम्मीद है - अन्य व्यवसायों के लिए औसत से तेज। उद्योग और व्यावसायिक जरूरतों के आधार पर Big data career path व्यापक रूप से भिन्न होते हैं।
किसी स्वास्थ्य सेवा कंपनी के Data analyst की भूमिका सरकारी संगठन के Data analyst से बिल्कुल अलग हो सकती है। डेटाबेस प्रशासकों के अलग-अलग इंजीनियरों की तुलना में अलग-अलग कार्य, प्रशिक्षण और पृष्ठभूमि होती है। आइए बिग डेटा के विशाल क्षेत्र में शिक्षा, डेटा कौशल और विभिन्न भूमिकाओं पर एक नज़र डालें।
शिक्षा-
जबकि बिग डेटा में कोई डिग्री नहीं है, ऐसे कौशल और शैक्षिक पृष्ठभूमि हैं जो आपके करियर पथ को परिभाषित करने में मदद कर सकते हैं।
statistics, computer science, math, information management, finance or economics जैसे विश्लेषणात्मक या गणित-उन्मुख क्षेत्र में अपनी स्नातक की डिग्री प्राप्त करना एक big data career के लिए एक उत्कृष्ट आधार है।
आपके करियर में Microsoft सर्टिफिकेट के महत्वपूर्ण लाभ
वैकल्पिक रूप से, पेशेवर आईटी प्रशिक्षण पाठ्यक्रमों और प्रमाणपत्रों के माध्यम से प्रासंगिक कौशल का निर्माण आपको बड़े डेटा क्षेत्र में प्रवेश करने के लिए तैयार करने में मदद कर सकता है।
Big data स्किल सेट-
इससे पहले कि आप कार्यबल में प्रवेश करने के लिए तैयार हों, आप डेटा कौशल के अपने पोर्टफोलियो को विकसित करने में समय बिताना चाहेंगे। मास्टर करने के लिए यहां कुछ प्रौद्योगिकियां और विषय दिए गए हैं:
Data Mining: नई जानकारी उत्पन्न करने के लिए बड़े डेटाबेस की जांच करने की प्रक्रिया, डेटा माइनिंग डेटा पेशेवरों के लिए एक महत्वपूर्ण कौशल सेट है।
SQL Database & Querying Skills: कई संगठन अपने डेटा को संग्रहीत और व्यवस्थित करने के लिए SQL डेटाबेस पर भरोसा करते हैं। डेटा पेशेवरों को SQL डेटा वेयरहाउस प्रबंधित करने और उन्नत SQL क्वेरी का उपयोग करके आवश्यक जानकारी निकालने में सक्षम होना चाहिए
Hadoop: अनुप्रयोगों को चलाने और डेटा संग्रहीत करने के लिए यह ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर ढांचा बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने के लिए बड़े पैमाने पर भंडारण और प्रसंस्करण शक्ति प्रदान करता है।