فشل الفهم الكلاسيكي لتحليل البيانات في مواكبة ظهور البيانات الضخمة. التكنولوجيا أمر حيوي للمعلومات الضخمة غير المنظمة والمنظمة.
بينما يظل جزء التحليلات كما هو ، يكافح العديد من المطورين في التنقل في أنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية. إذا كنت تحاول بناء مهنتك كمحلل بيانات كبير ، فإليك خمس قدرات يجب أن تعرفها.
1. البرمجة
لا ينبغي أن يصبح محلل المعلومات التقليدي مبرمجًا مكدسًا. لكن يجب أن يكون محلل البيانات الضخم ماهرًا في التواصل. أهم سبب لهذا الشرط هو أن مرحلة تطوير البيانات الكبيرة. يتم وضع الإجراءات القياسية عبر مجموعات بيانات معقدة كبيرة يحتاج محلل البيانات الضخم إلى الاهتمام بها. للعناية بكمية كبيرة من التخصيص على أساس يومي ، يجب على محلل البيانات الكبيرة إتقان البرمجة. يُقترح العثور على لغات على سبيل المثال - R و Python و Java و C ++ و Ruby و SQL و Hive و SAS و SPSS و MATLAB و Weka و Julia و Scala.
2. تخزين البيانات
تعد الخبرة في جميع المعلومات وعملية قاعدة البيانات غير العلائقية ضرورية لمحللي المعلومات الكبار. تتكون قواعد البيانات غير العلائقية - Mysql و Oracle و DB2. بينما تشمل حالات قواعد البيانات غير العلائقية NoSQL و HBase و MongoDB و CouchDB. HDFS ، كلا من Cassandra و Teradata.
3. الأطر الحسابية
يأتي الفهم البسيط والفهم العملي للأطر الحسابية بسهولة تامة في التحول إلى محلل بيانات ضخم. تعد أطر العمل مثل Apache Spark و Apache Storm و Apache Flink و Apache Samza و MapReduce الكلاسيكي وأيضًا Hadoop بالغة الأهمية للحصول على متخصص معلومات ضخم.
4. المهارات الكمية
تجعل البرمجة من الممكن أن تفعل بالضبط ما عليك القيام به. سوف تكون المهارات الكمية قادرة على السماح لك بالتفوق في تحليلات المعلومات الكبيرة. للبدء بمعلومات كبيرة ، عليك أن تفهم حساب التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات والمصفوفة والجبر الخطي. الفهم الأساسي للاحتمالات والبيانات هو مجرد الحصول على محلل معلومات ضخم. المهارات التنظيمية المركزية التي يتطلبها كل محلل بيانات ضخم هي التحليل العددي والعددي.
5. فهم النتائج والأعمال
ترتبط دراسة هذه المعلومات التي يتعامل معها متخصص البيانات الضخمة باتخاذ القرارات الحاسمة. يعد فهم الشركة ، وكذلك نتيجتها ، أمرًا بالغ الأهمية للحصول على ممارس محلل بيانات ضخم. يمكن للوعي بالمجال أن يضخم تأثير رؤى المحترف. قد يحدد محللو البيانات الجوهريون الفرص والمخاطر المهمة وفقًا لخبراتهم التجارية.