Klassisk forståelse av dataanalyse klarer ikke å følge med i fremveksten av Big Data. Teknologien er viktig for enorm ustrukturert og strukturert informasjon.
Mens analysedelen forblir den samme, sliter mange utviklere med å navigere på relasjonelle databasestyringssystemer. Hvis du prøver å konstruere yrket ditt som Big Data Analyst, så er det fem evner du må vite.
1. Programmering
Konvensjonell informasjonsanalytiker burde ikke komme til å være en fullstablet programmerer. Men en stor dataanalytiker må være dyktig i å kommunisere. Den viktigste årsaken til denne tilstanden er at utviklingsfasen for store data. Standardprosedyrer settes over store komplekse datasett som en enorm dataanalytiker trenger å ta seg av. For å ta vare på den store mengden personalisering hver dag, bør stor dataanalytiker mestre programmering. Det er foreslått å finne språk for eksempel - R, Python, Java, C ++, Ruby, SQL, Hive, SAS, SPSS, MATLAB, Weka, Julia, Scala.
2. Datalagring
Kompetanse med all info og ikke-relasjonell databaseprosess er viktig for store informasjonsanalytikere. Ikke-relasjonelle databaser består av - Mysql, Oracle, DB2. Mens tilfeller av ikke-relasjonelle databaser består av NoSQL, HBase, MongoDB, CouchDB. HDFS, både Cassandra og Teradata.
3. Beregningsrammer
En enkel forståelse og praktisk forståelse av beregningsrammer kommer ganske praktisk til å bli en stor dataanalytiker. Rammene som Apache Spark, Apache Storm, Apache Flink, Apache Samza, klassisk MapReduce, også Hadoop er også veldig kritisk for å få en enorm informasjonsspesialist.
4. Kvantitative ferdigheter
Programmering gjør det mulig å gjøre akkurat det du må gjøre. Kvantitative ferdigheter vil kunne tillate deg å utmerke deg med stor informasjonsanalyse. Til å begynne med stor informasjon må du forstå flervariabel kalkulus, matrise og lineær algebra. En grunnleggende forståelse av sannsynlighet og data er bare å få en enorm informasjonsanalytiker. Senterets organisatoriske ferdigheter som hver enorme dataanalytiker krever er både numerisk og numerisk analyse.
5. Forstå resultat og virksomhet
Studien av denne informasjonen en enorm dataspesialist behandler er assosiert med avgjørende beslutningstaking. Forståelse av selskapet, så vel som resultatet, er ekstremt viktig for å få en stor dataanalytiker. Domenebevissthet kan forstørre effekten av fagpersonens innsikt. Vesentlige dataanalytikere kan identifisere viktige muligheter og risikoer i henhold til deres forretningserfaring.