Всем привет!
Большие данные — одна из самых быстрорастущих областей, предлагающая лучшие карьерные возможности для вас, увлеченных умами. У людей существует множество мифов о возможностях карьерного роста в сфере больших данных. Поэтому в этой дискуссии мы собираемся обсудить различные мифы и решения о карьере в больших данных.
На прошлой неделе я разговаривал со своим одним из студентов, он работает в Wipro техническим руководителем по большим данным. Я спросил о его профессиональном пути. Как он развил себя для этого профиля? Он поделился своим опытом и сказал, что в первые дни корпоративного мира он чувствовал, что внедрение универсальной и новой области, такой как большие данные, будет большой проблемой, потому что он не был связан с компьютерами. У него было много мифов о карьере в области аналитики больших данных.
Некоторые распространенные мифы перечислены ниже:
1. Люди думают, что у меня нет компьютерного образования. Итак, я не могу справиться с большими данными.
2. Было бы довольно сложно освоить новые навыки, такие как Python, R, большие данные, машинное обучение, искусственный интеллект, методы визуализации и т. д., чтобы сформировать карьеру в области больших данных.
3. Раньше люди думали, что инструменты для работы с большими данными, такие как Hadoop, pig, hive, Cassandra, и инструменты визуализации, такие как power BI и tableau, очень сложно освоить.
4. Раньше люди сомневались в своих силах.
5. Карьера в сфере больших данных быстро растет. Смогу ли я соответствовать темпу?
6. Люди сомневаются, что после получения степени магистра в области больших данных я получу высокооплачиваемую работу? и так далее.
В уме стремящегося витает несколько мифов. Я обратился к вышеприведенным мифам в последующем обсуждении. Итак, вы можете пройтись по пунктам и оценить себя, являются ли большие данные правильным выбором / вариантом карьеры для вас или нет?
1. Даже если вы не работаете в области основных вычислений, вы все равно можете построить свою карьеру в области больших данных. Вы можете присоединиться к магистерской программе по аналитике больших данных / науке о данных от известного института, такого как IIMs или Институт управления цифровыми технологиями Адани (AIDTM).
2. Несложно построить карьеру в сфере больших данных, если вы немного разбираетесь в математике, статистике и обладаете аналитическим мышлением или мышлением, позволяющим решать проблемы. Вы легко справитесь с большими данными, машинным обучением и другими связанными предметами, такими как R, Python, большие данные, машинное обучение и т. д.
3. Инструменты, связанные с аналитикой больших данных, на самом деле не очень сложны для понимания. Потому что программное обеспечение для работы с большими данными основано на инструментах, и с этими инструментами легко работать на практике. Эти инструменты не требуют очень сложных навыков программирования.
4. Важно определить свои возможности и верить в себя, принять твердое решение и придерживаться его до тех пор, пока цель не будет достигнута. Свами Вивекананда хорошо сказал: «Вставай! Проснись и не останавливайся, пока цель не будет достигнута».
5. Безусловно, большие данные — одна из самых быстрорастущих и очень увлекательных областей. Таким образом, вы можете поддерживать более высокий карьерный рост в этой области, выработав привычку быть в курсе последних достижений в области инструментов и технологий больших данных.
6. Крайне важно развивать правильные навыки в выбранной вами области. В программе PGDM (аналитика больших данных), наряду с эффективными управленческими и межличностными навыками, вы будете обучены различным инструментам и технологиям больших данных. Вы можете развить опыт в наборе навыков или подобласти, в которой вы хотите расширить свою карьеру. Это позволит получить высокий заработок.
В сфере больших данных соискатели могут сделать карьеру:
· Специалист по данным
· Инженер данных
· Финансовый аналитик
· Менеджер по визуализации данных
· Инженер по работе с большими данными
· Специалист по машинному обучению
· Специалист по бизнес-аналитике
· Разработчик визуализации данных
· Архитектор бизнес-аналитики
· Менеджер по аналитике
· Аналитик рынка
· Инженер бизнес-аналитики
· Инженер по машинному обучению
· Специалист по бизнес-аналитике и так далее.
Завершая заметки, не стесняйтесь делиться своими отзывами. Увидимся на следующей неделе.
