データ分析の古典的な理解は、ビッグデータの出現に追いつくことができません。技術は、巨大な非構造化および構造化情報にとって不可欠です。
分析の部分は同じままですが、多くの開発者はリレーショナルデータベース管理システムのナビゲートに苦労しています。あなたがビッグデータアナリストとしてあなたの職業を構築しようとしているなら、あなたが知っておくべき5つの能力がここにあります。
1.プログラミング
従来の情報アナリストは、フルスタックのプログラマーになるべきではありません。しかし、巨大なデータアナリストはコミュニケーションに堪能でなければなりません。この状態の最も重要な原因は、大規模なデータの開発段階です。標準的な手順は、大規模で複雑なデータセット全体に適用され、巨大なデータアナリストが処理する必要があります。日常的に大量のパーソナライズを処理するには、大規模なデータアナリストがプログラミングを習得する必要があります。たとえば、R、Python、Java、C ++、Ruby、SQL、Hive、SAS、SPSS、MATLAB、Weka、Julia、Scalaなどの言語を見つけることをお勧めします。
2.データウェアハウジング
大規模な情報アナリストには、すべての情報と非リレーショナルデータベースプロセスに関する専門知識が不可欠です。非リレーショナルデータベースは、Mysql、Oracle、DB2で構成されます。非リレーショナルデータベースの場合は、NoSQL、HBase、MongoDB、CouchDBで構成されます。カサンドラとTeradataの両方のHDFS。
3.計算フレームワーク
計算フレームワークの単純な理解と実践的な理解は、巨大なデータアナリストになるのに非常に便利です。 Apache Spark、Apache Storm、Apache Flink、Apache Samza、クラシックなMapReduce、Hadoopなどのフレームワークも、巨大な情報スペシャリストを獲得するために非常に重要です。
4.定量的スキル
プログラミングはあなたがしなければならないことを正確に行うことを可能にします。定量的なスキルにより、大規模な情報分析に優れた能力を発揮できるようになります。大規模な情報から始めるには、多変数微積分、行列、および線形代数を理解する必要があります。確率とデータの基本的な理解は、巨大な情報アナリストを獲得することです。各巨大データアナリストが要求する中心的な組織スキルは、数値分析と数値分析の両方です。
5.成果とビジネスを理解する
巨大なデータスペシャリストが扱うこの情報の研究は、重要な意思決定に関連しています。巨大なデータアナリストの実務家を獲得するには、会社とその結果を理解することが非常に重要です。ドメイン認識は、専門家の洞察の効果を拡大することができます。実質的なデータアナリストは、ビジネス経験に応じて重要な機会とリスクを特定する場合があります。