बिग डाटा एनालिटिक्स - रूस र संसारमा वास्तविकता र सम्भावनाहरू

आज बाहिरी संसारसँग कुनै बाह्य सम्बन्ध नभएका व्यक्तिहरूले मात्र ठूलो डाटाको बारेमा सुनेका छैनन्। Habré मा, बिग डाटा एनालिटिक्स र सम्बन्धित विषयहरू लोकप्रिय छन्। तर बिग डाटाको अध्ययनमा आफूलाई समर्पित गर्न चाहने गैर-विशेषज्ञहरूका लागि यो क्षेत्रमा के सम्भावनाहरू छन्, कहाँ बिग डाटा एनालिटिक्स लागू गर्न सकिन्छ र राम्रो विश्लेषकले कुन कुरामा भरोसा गर्न सक्छन् भन्ने कुरा सधैं स्पष्ट हुँदैन। यसलाई बाहिर निकाल्ने प्रयास गरौं।

मानव द्वारा उत्पन्न जानकारी को मात्रा हरेक वर्ष बढ्दै छ। 2020 सम्म, भण्डारण गरिएको डाटाको मात्रा बढेर 40-44 जेटाबाइट्स (1 ZB ~ 1 बिलियन GB) हुनेछ। 2025 सम्म - लगभग 400 जेटाबाइट सम्म। तदनुसार, आधुनिक प्रविधिहरू प्रयोग गरेर संरचित र असंरचित डेटा प्रबन्धन एक क्षेत्र हो जुन बढ्दो महत्त्वपूर्ण हुँदैछ। दुबै व्यक्तिगत कम्पनीहरू र सम्पूर्ण देशहरू ठूलो डाटामा रुचि राख्छन्।

वैसे, यो सूचना बूम र मानव-उत्पन्न डाटा प्रशोधन गर्ने विधिहरूको छलफलको क्रममा थियो कि बिग डाटा शब्द उठ्यो। यो विश्वास गरिन्छ कि यो पहिलो पटक 2008 मा जर्नल नेचर को सम्पादक क्लिफर्ड लिन्च द्वारा प्रस्ताव गरिएको थियो।

त्यसबेलादेखि, बिग डाटा बजार धेरै दशौं प्रतिशतले वार्षिक रूपमा बढ्दै गएको छ। र यो प्रवृत्ति, विशेषज्ञहरु को अनुसार, जारी रहनेछ। तसर्थ, कम्पनीको अनुमान अनुसार हिम र सुलिवान 2021 मा, कुल विश्वव्यापी बिग डाटा एनालिटिक्स बजार $ 67,2 बिलियन मा वृद्धि हुनेछ। वार्षिक वृद्धि लगभग 35,9% हुनेछ।

हामीलाई किन ठूलो डाटा एनालिटिक्स चाहिन्छ?

यसले तपाईंलाई संरचित वा असंरचित डेटा सेटहरूबाट अत्यन्त मूल्यवान जानकारी पहिचान गर्न अनुमति दिन्छ। यसको लागि धन्यवाद, एक व्यवसायले, उदाहरणका लागि, प्रवृत्तिहरू पहिचान गर्न, उत्पादन प्रदर्शनको भविष्यवाणी गर्न र आफ्नै लागतहरू अनुकूलन गर्न सक्छ। यो स्पष्ट छ कि लागत कम गर्न को लागी, कम्पनीहरु नवीनतम समाधान लागू गर्न तयार छन्।

प्रविधि र विश्लेषण विधिहरू जुन बिग डाटा विश्लेषण गर्न प्रयोग गरिन्छ:

• डाटा खनन;
• क्राउडसोर्सिङ;
• डाटा मिश्रण र एकीकरण;
• मेसिन शिक्षा;
• कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क;
• ढाँचा पहिचान;
• भविष्यवाणी विश्लेषण;
• सिमुलेशन मोडेलिङ;
• स्थानिय विश्लेषण;
• तथ्याङ्कगत मूल्याङ्कन;
• विश्लेषणात्मक डेटा को दृश्य।

संसारमा बिग डाटा एनालिटिक्स

बिग डाटा एनालिटिक्स अब विश्वव्यापी रूपमा 50% भन्दा बढी कम्पनीहरू द्वारा प्रयोग गरिन्छ। 2015 मा यो संख्या मात्र 17% थियो भन्ने तथ्य बावजुद। बिग डाटा सबैभन्दा सक्रिय रूपमा दूरसञ्चार र वित्तीय सेवा क्षेत्रहरूमा सञ्चालन गर्ने कम्पनीहरूले प्रयोग गरिन्छ। त्यसपछि त्यहाँ स्वास्थ्य सेवा प्रविधिमा विशेषज्ञ कम्पनीहरू छन्। शैक्षिक कम्पनीहरूमा बिग डाटा एनालिटिक्सको न्यूनतम प्रयोग: धेरै जसो अवस्थामा, यस क्षेत्रका प्रतिनिधिहरूले निकट भविष्यमा प्रविधि प्रयोग गर्ने आफ्नो मनसाय घोषणा गरे।

संयुक्त राज्यमा, बिग डाटा एनालिटिक्स सबैभन्दा सक्रिय रूपमा प्रयोग गरिन्छ: विभिन्न क्षेत्रका 55% भन्दा बढी कम्पनीहरू यस प्रविधिसँग काम गर्छन्। युरोप र एशियामा, ठूलो डाटा एनालिटिक्सको माग धेरै कम छैन - लगभग 53%।

र रसियालाई के हुन्छ?

आईडीसी विश्लेषकहरूका अनुसार, रूस बिग डाटा एनालिटिक्स समाधानहरूको लागि सबैभन्दा ठूलो क्षेत्रीय बजार हो। मध्य र पूर्वी यूरोपमा त्यस्ता समाधानहरूको लागि बजारको वृद्धि एकदम सक्रिय छ, यो संख्या हरेक वर्ष 11% ले बढ्छ। 2022 सम्म, यो मात्रात्मक सर्तहरूमा $ 5,4 बिलियन पुग्नेछ।

धेरै तरिकामा, बजारको यो द्रुत विकास रूसमा यस क्षेत्रको विकासको कारण हो। 2018 मा, रूसी संघ मा सान्दर्भिक समाधान को बिक्री को राजस्व सम्पूर्ण क्षेत्र मा बिग डाटा प्रोसेसिंग टेक्नोलोजी मा कुल लगानी को 40% को मात्रा मा भयो।

रूसी संघमा, बैंकिङ र सार्वजनिक क्षेत्रका कम्पनीहरू, दूरसञ्चार उद्योग र उद्योगहरूले बिग डाटा प्रशोधनमा सबैभन्दा बढी खर्च गर्छन्।

बिग डाटा विश्लेषक के गर्छ र उसले रूसमा कति कमाउँछ?

एक ठूलो डेटा विश्लेषक अर्ध-संरचित र असंरचित दुवै जानकारी को विशाल मात्रा को जांच को लागी जिम्मेदार छ। बैंकिङ संस्थाहरूको लागि यी लेनदेनहरू हुन्, अपरेटरहरूका लागि - कल र ट्राफिक, खुद्रामा - ग्राहक भ्रमण र खरिदहरू। माथि उल्लेख गरिए अनुसार, बिग डाटा विश्लेषणले हामीलाई "कच्चा जानकारी इतिहास" मा विभिन्न कारकहरू बीच जडानहरू पत्ता लगाउन अनुमति दिन्छ, उदाहरणका लागि, उत्पादन प्रक्रिया वा रासायनिक प्रतिक्रिया। विश्लेषण डाटाको आधारमा, नयाँ दृष्टिकोण र समाधानहरू विभिन्न क्षेत्रहरूमा विकसित हुन्छन् - उत्पादनदेखि औषधिसम्म।

ठूलो डाटा विश्लेषकको लागि आवश्यक कौशल:

• विश्लेषण भइरहेको क्षेत्रका सुविधाहरू चाँडै बुझ्ने क्षमता, र इच्छित क्षेत्रका पक्षहरूमा आफूलाई डुबाउने क्षमता। यो खुद्रा, तेल र ग्याँस उद्योग, औषधि, आदि हुन सक्छ।
• सांख्यिकीय डेटा विश्लेषणको विधिहरूको ज्ञान, गणितीय मोडेलहरूको निर्माण (न्यूरल नेटवर्कहरू, बायेसियन नेटवर्कहरू, क्लस्टरिङ, रिग्रेसन, कारक, भिन्नता र सहसंबंध विश्लेषणहरू, आदि)।
• विभिन्न स्रोतहरूबाट डाटा निकाल्न सक्षम हुनुहोस्, यसलाई विश्लेषणको लागि रूपान्तरण गर्नुहोस्, र यसलाई विश्लेषणात्मक डाटाबेसमा लोड गर्नुहोस्।
• SQL मा निपुण।
• प्राविधिक कागजातहरू सजिलै पढ्नको लागि पर्याप्त स्तरमा अंग्रेजीको ज्ञान।
• पाइथनको ज्ञान (कम्तीमा आधारभूत कुराहरू), बास (कामको प्रक्रियामा यो बिना गर्न धेरै गाह्रो छ), साथै जाभा र स्कालाको आधारभूत कुराहरू जान्न वांछनीय छ (स्पार्कको सक्रिय प्रयोगको लागि आवश्यक छ। ठूलो डाटा संग काम गर्न को लागी सबैभन्दा लोकप्रिय फ्रेमवर्क)।
• Hadoop संग काम गर्ने क्षमता।

ठिक छ, बिग डाटा विश्लेषकले कति कमाउँछन्?

बिग डाटा विशेषज्ञहरू अब आपूर्तिमा कम छन्; माग आपूर्ति भन्दा बढी छ। यो किनभने व्यापार एक समझमा आउँदैछ: विकास नयाँ प्रविधिहरू आवश्यक छ, र प्रविधि विकास विशेषज्ञहरू आवश्यक छ।

त्यसोभए, संयुक्त राज्य अमेरिकामा डाटा वैज्ञानिक र डाटा एनालिटिक्स 3 को शीर्ष 2017 उत्कृष्ट व्यवसायहरूमा प्रवेश गरियो भर्ती एजेन्सी Glassdoor अनुसार। अमेरिकामा यी विशेषज्ञहरूको औसत तलब प्रति वर्ष $ 100 हजार बाट सुरु हुन्छ।

रूसमा, मेसिन लर्निङ विशेषज्ञहरूले प्रति महिना 130 देखि 300 हजार रूबल, ठूला डेटा विश्लेषकहरू - 73 देखि 200 हजार रूबल प्रति महिना प्राप्त गर्छन्। यो सबै अनुभव र योग्यता मा निर्भर गर्दछ। निस्सन्देह, त्यहाँ कम तलबको साथ खाली ठाउँहरू छन्, र अरू उच्चहरूका साथ। मस्को र सेन्ट पीटर्सबर्गमा ठूला डाटा विश्लेषकहरूको लागि अधिकतम माग। मस्को, जुन अचम्मको कुरा होइन, लगभग 50% सक्रिय रिक्त पदहरूको लागि खाता (hh.ru अनुसार)। मिन्स्क र कीभमा धेरै कम माग छ। यो ध्यान दिन लायक छ कि केहि रिक्त पदहरूले लचिलो घण्टा र टाढाको काम प्रस्ताव गर्दछ। तर सामान्यतया, कम्पनीहरूलाई कार्यालयमा काम गर्ने विशेषज्ञहरू चाहिन्छ।

समयको साथ, हामी बिग डाटा विश्लेषकहरू र सम्बन्धित विशेषताहरूको प्रतिनिधिहरूको लागि मागमा वृद्धिको आशा गर्न सक्छौं। माथि उल्लेख गरिए अनुसार, प्रविधि क्षेत्रमा कर्मचारीको अभाव रद्द गरिएको छैन। तर, निस्सन्देह, बिग डाटा विश्लेषक बन्नको लागि, तपाईंले अध्ययन र काम गर्न आवश्यक छ, माथि सूचीबद्ध र थप दुवै सीपहरू सुधार गर्दै। बिग डाटा विश्लेषकको मार्ग सुरु गर्ने अवसरहरू मध्ये एक हो Geekbrains बाट पाठ्यक्रमको लागि साइन अप गर्नुहोस् र ठूलो डेटा संग काम गर्न आफ्नो हात प्रयास गर्नुहोस्।

स्रोत: www.habr.com