Klassisk forståelse af dataanalyse følger ikke med fremkomsten af Big Data. Teknologien er afgørende for enorme ustrukturerede og strukturerede oplysninger.
Mens analysedelen forbliver den samme, kæmper mange udviklere med at navigere på relationsdatabasesystemer. Hvis du forsøger at opbygge dit erhverv som Big Data Analyst, så er her fem evner, du skal kende.
1. Programmering
Konventionel informationsanalytiker skulle ikke komme til at være en fuldt stablet programmør. Men en enorm dataanalytiker skal være dygtig til at kommunikere. Den vigtigste årsag til denne tilstand er, at udviklingsfasen for store data. Standardprocedurer placeres på tværs af store komplekse datasæt, som en enorm dataanalytiker har brug for at tage sig af. For at tage sig af den store mængde personalisering på daglig basis, bør big data analytiker mestre programmering. Det foreslås at finde sprog for eksempel - R, Python, Java, C ++, Ruby, SQL, Hive, SAS, SPSS, MATLAB, Weka, Julia, Scala.
2. Datalagring
Ekspertise med al info og ikke-relationel databaseproces er vigtig for store informationsanalytikere. Ikke-relationelle databaser omfatter - Mysql, Oracle, DB2. Mens tilfælde af ikke-relationelle databaser omfatter NoSQL, HBase, MongoDB, CouchDB. HDFS, både Cassandra og Teradata.
3. Beregningsrammer
En simpel forståelse og praktisk forståelse af beregningsrammer kommer ganske bekvemt til at blive en enorm dataanalytiker. Rammerne som Apache Spark, Apache Storm, Apache Flink, Apache Samza, klassisk MapReduce, også Hadoop er også meget kritisk for at få en enorm informationsspecialist.
4. Kvantitative færdigheder
Programmering gør det muligt at gøre præcis, hvad du skal gøre. Kvantitative færdigheder vil være i stand til at udmærke sig ved stor informationsanalyse. Til at begynde med store oplysninger er du nødt til at forstå multi-variabel beregning, matrix og lineær algebra. En grundlæggende forståelse af sandsynlighed og data er bare at få en enorm informationsanalytiker. Centrets organisatoriske færdigheder, som hver enorme dataanalytiker kræver, er både numeriske og numeriske analyser.
5. Forståelse af resultat og forretning
Undersøgelsen af disse oplysninger, som en enorm dataspecialist beskæftiger sig med, er forbundet med afgørende beslutningstagning. Forståelse af virksomheden såvel som dens resultat er ekstremt afgørende for at få en enorm dataanalytiker. Domænebevidsthed kan forstørre effekten af den professionelle indsigt. Væsentlige dataanalytikere kan identificere vigtige muligheder og risici i henhold til deres forretningserfaring.