La comprensione classica dell'analisi dei dati non riesce a tenere il passo con l'avvento dei Big Data. La tecnologia è vitale per enormi informazioni non strutturate e strutturate.
Sebbene la parte analitica rimanga la stessa, molti sviluppatori hanno difficoltà a navigare su sistemi di gestione di database relazionali. Se stai cercando di costruire la tua professione di analista di Big Data , ecco cinque abilità che devi conoscere.
1. Programmazione
L'analista delle informazioni convenzionale non dovrebbe diventare un programmatore completo. Ma un grande analista di dati deve essere abile nella comunicazione. La causa più importante di questa condizione è che la fase di sviluppo di dati di grandi dimensioni. Le procedure standard vengono inserite in set di dati complessi e di grandi dimensioni di cui un analista di dati enorme deve occuparsi. Per prendersi cura della grande quantità di personalizzazione su base giornaliera, il grande analista di dati dovrebbe padroneggiare la programmazione. Ad esempio, è consigliato per trovare linguaggi: R, Python, Java, C ++, Ruby, SQL, Hive, SAS, SPSS, MATLAB, Weka, Julia, Scala.
2. Data Warehousing
La competenza con tutte le informazioni e il processo di database non relazionale è essenziale per gli analisti di informazioni di grandi dimensioni. I database non relazionali comprendono: Mysql, Oracle, DB2. Mentre i casi di database non relazionali comprendono NoSQL, HBase, MongoDB, CouchDB. HDFS, sia Cassandra che Teradata.
3. Framework computazionali
Una semplice comprensione e comprensione pratica dei framework computazionali vengono abbastanza convenientemente trasformandosi in un enorme analista di dati. I framework come Apache Spark, Apache Storm, Apache Flink, Apache Samza, il classico MapReduce, anche Hadoop sono molto critici per ottenere un enorme specialista di informazioni.
4. Competenze quantitative
La programmazione consente di fare esattamente ciò che devi fare. Le capacità quantitative ti consentiranno di eccellere nell'analisi delle informazioni su larga scala. Per iniziare con informazioni di grandi dimensioni, devi comprendere il calcolo multivariabile, la matrice e l'algebra lineare. Una comprensione di base della probabilità e dei dati serve solo per ottenere un enorme analista di informazioni. Le capacità organizzative centrali richieste da ogni grande analista di dati sono l'analisi sia numerica che numerica.
5. Capire risultati e affari
Lo studio di queste informazioni di cui si occupa un enorme specialista di dati è associato al processo decisionale cruciale. La comprensione dell'azienda, così come il suo risultato, è estremamente cruciale per ottenere un enorme professionista dell'analista di dati. La consapevolezza del dominio può amplificare l'effetto delle intuizioni del professionista. Analisti di dati sostanziali possono identificare opportunità e rischi importanti in base alla loro esperienza aziendale.