Классическое понимание анализа данных не успевает за появлением больших данных. Технология жизненно важна для огромной неструктурированной и структурированной информации.
Хотя аналитическая часть остается прежней, многим разработчикам сложно ориентироваться в системах управления реляционными базами данных. Если вы пытаетесь построить свою профессию аналитика больших данных , то вот пять способностей, которые вам необходимо знать.
1. Программирование
Обычный информационный аналитик не должен становиться полноценным программистом. Но огромный аналитик данных должен уметь общаться. Наиболее важной причиной этого состояния является то, что фаза разработки больших данных. Стандартные процедуры применяются к большим комплексным наборам данных, о которых должен позаботиться огромный аналитик данных. Чтобы ежедневно заботиться о большом количестве персонализации, аналитик больших данных должен владеть программированием. Предлагается найти языки, например - R, Python, Java, C ++, Ruby, SQL, Hive, SAS, SPSS, MATLAB, Weka, Julia, Scala.
2. Хранилище данных
Опыт работы со всей информацией и процессом нереляционных баз данных важен для крупных информационных аналитиков. К нереляционным базам данных относятся - Mysql, Oracle, DB2. В то время как случаи нереляционных баз данных включают NoSQL, HBase, MongoDB, CouchDB. HDFS, и Кассандра, и Терадата.
3. Вычислительные основы
Простое понимание и практическое понимание вычислительных фреймворков дает возможность превратиться в огромного аналитика данных. Такие фреймворки, как Apache Spark, Apache Storm, Apache Flink, Apache Samza, классический MapReduce, а также Hadoop также очень важны для получения большого специалиста по информации.
4. Количественные навыки
Программирование позволяет делать именно то, что нужно делать. Количественные навыки позволят вам преуспеть в большой информационной аналитике. Чтобы начать с большой информации, вы должны понимать многомерное исчисление, матрицу и линейную алгебру. Базовое понимание вероятности и данных - это просто, чтобы получить огромный информационный аналитик. Центральные организационные навыки, которые требуются каждому огромному аналитику данных, - это как числовой, так и численный анализ.
5. Понимание результатов и бизнеса
Изучение этой информации, с которой имеет дело огромный специалист по данным, связано с принятием важных решений. Понимание компании, а также ее результатов чрезвычайно важно для того, чтобы получить опытного специалиста по анализу данных. Осведомленность о предметной области может усилить эффект понимания профессионала. Существенные аналитики данных могут определять важные возможности и риски в соответствии со своим опытом ведения бизнеса.