Klassiek begrip van data-analyse houdt de opkomst van Big Data niet bij. De technologie is van vitaal belang voor enorme ongestructureerde en gestructureerde informatie.
Hoewel het analytische gedeelte hetzelfde blijft, worstelen veel ontwikkelaars bij het navigeren op relationele databasebeheersystemen. Als u probeert uw beroep als big data- analist op te bouwen, dan zijn hier vijf vaardigheden die u moet kennen.
1. Programmeren
Een conventionele informatieanalist zou geen volwaardige programmeur moeten worden. Maar een enorme data-analist moet vaardig zijn in communiceren. De belangrijkste oorzaak voor deze aandoening is dat de ontwikkelingsfase van grote data. Standaardprocedures worden toegepast op grote complexe datasets waar een enorme data-analist voor moet zorgen. Om dagelijks voor de grote hoeveelheid personalisatie te zorgen, moet grote data-analist het programmeren beheersen. Het wordt aanbevolen om bijvoorbeeld talen te vinden - R, Python, Java, C ++, Ruby, SQL, Hive, SAS, SPSS, MATLAB, Weka, Julia, Scala.
2. Datawarehousing
Expertise met alle informatie en niet-relationele databaseprocessen is essentieel voor grote informatieanalisten. Niet-relationele databases omvatten - Mysql, Oracle, DB2. Terwijl gevallen van niet-relationele databases NoSQL, HBase, MongoDB, CouchDB omvatten. HDFS, zowel Cassandra als Teradata.
3. Computationele kaders
Een eenvoudig begrip en praktisch begrip van computationele raamwerken komen vrij gemakkelijk voor als u een enorme data-analist wordt. De frameworks zoals Apache Spark, Apache Storm, Apache Flink, Apache Samza, klassiek MapReduce, ook Hadoop is ook erg cruciaal om een enorme informatiespecialist te krijgen.
4. Kwantitatieve vaardigheden
Programmeren maakt het mogelijk om precies te doen wat u moet doen. Kwantitatieve vaardigheden zullen u in staat stellen om uit te blinken in grote informatieanalyse. Om met grote informatie te beginnen, moet u de multi-variabele calculus, matrix en lineaire algebra begrijpen. Een basiskennis van waarschijnlijkheid en gegevens is alleen maar om een enorme informatieanalist te krijgen. De belangrijkste organisatorische vaardigheden die elke grote data-analist nodig heeft, zijn zowel numerieke als numerieke analyse.
5. Inzicht in resultaat en bedrijf
De studie van deze informatie waar een enorme dataspecialist mee te maken heeft, houdt verband met cruciale besluitvorming. Inzicht in het bedrijf, evenals het resultaat, is uiterst cruciaal om een enorme data-analist te krijgen. Domeinbewustzijn kan het effect van de inzichten van de professional vergroten. Aanzienlijke data-analisten kunnen belangrijke kansen en risico's identificeren op basis van hun zakelijke ervaring.