Das klassische Verständnis der Datenanalyse kann mit dem Aufkommen von Big Data nicht Schritt halten. Die Technologie ist entscheidend für große unstrukturierte und strukturierte Informationen.
Während der Analyseteil gleich bleibt, haben viele Entwickler Schwierigkeiten, auf relationalen Datenbankverwaltungssystemen zu navigieren. Wenn Sie versuchen, Ihren Beruf als Big Data Analyst aufzubauen, müssen Sie fünf Fähigkeiten kennen.
1. Programmierung
Herkömmliche Informationsanalysten sollten keine voll gestapelten Programmierer werden. Ein großer Datenanalyst muss jedoch in der Kommunikation kompetent sein. Die wichtigste Ursache für diesen Zustand ist die Entwicklungsphase großer Datenmengen. Standardverfahren werden über große komplexe Datensätze verteilt, um die sich ein großer Datenanalyst kümmern muss. Um sich täglich um die große Menge an Personalisierung zu kümmern, sollte der Analyst für große Datenmengen die Programmierung beherrschen. Es wird empfohlen, beispielsweise Sprachen zu finden - R, Python, Java, C ++, Ruby, SQL, Hive, SAS, SPSS, MATLAB, Weka, Julia, Scala.
2. Data Warehousing
Für große Informationsanalysten ist die Kenntnis des gesamten Informations- und nicht relationalen Datenbankprozesses von entscheidender Bedeutung. Nicht relationale Datenbanken umfassen - MySQL, Oracle, DB2. Während Fälle von nicht relationalen Datenbanken NoSQL, HBase, MongoDB, CouchDB umfassen. HDFS, sowohl Cassandra als auch Teradata.
3. Computergestützte Frameworks
Ein einfaches Verständnis und ein praktisches Verständnis der Computer-Frameworks sind sehr praktisch, um sich in einen riesigen Datenanalysten zu verwandeln. Die Frameworks wie Apache Spark, Apache Storm, Apache Flink, Apache Samza, klassisches MapReduce und auch Hadoop sind ebenfalls sehr wichtig, um einen riesigen Informationsspezialisten zu finden.
4. Quantitative Fähigkeiten
Die Programmierung ermöglicht es, genau das zu tun, was Sie tun müssen. Mit quantitativen Fähigkeiten können Sie sich bei umfangreichen Informationsanalysen auszeichnen. Um mit umfangreichen Informationen zu beginnen, müssen Sie die Berechnung, die Matrix und die lineare Algebra mit mehreren Variablen verstehen. Ein grundlegendes Verständnis von Wahrscheinlichkeit und Daten besteht nur darin, einen riesigen Informationsanalysten zu finden. Die zentralen organisatorischen Fähigkeiten, die jeder große Datenanalyst benötigt, sind sowohl numerische als auch numerische Analysen.
5. Outcome & Business verstehen
Die Untersuchung dieser Informationen, mit denen sich ein großer Datenspezialist befasst, ist mit entscheidenden Entscheidungen verbunden. Das Verständnis des Unternehmens und seines Ergebnisses ist äußerst wichtig, um einen großen Praktiker für Datenanalysten zu gewinnen. Domain-Bewusstsein kann den Effekt der Einsichten des Profis verstärken. Wesentliche Datenanalysten können wichtige Chancen und Risiken anhand ihrer Geschäftserfahrung identifizieren.