데이터 분석에 대한 고전적인 이해는 빅 데이터의 출현을 따라 가지 못합니다. 이 기술은 구조화되지 않은 방대한 정보에 필수적입니다.
분석 부분은 동일하게 유지되지만 많은 개발자가 관계형 데이터베이스 관리 시스템을 탐색하는 데 어려움을 겪습니다. 빅 데이터 분석가로서 직업을 구축하려는 경우 알아야 할 다섯 가지 능력이 있습니다.
1. 프로그래밍
기존의 정보 분석가는 풀 스택 프로그래머가되어서는 안됩니다. 그러나 거대 데이터 분석가는 의사 소통에 능숙해야합니다. 이 상태의 가장 중요한 원인은 대용량 데이터의 개발 단계입니다. 표준 절차는 대규모 데이터 분석가가 처리해야하는 크고 복잡한 데이터 세트에 적용됩니다. 매일 대량의 개인화를 처리하려면 대규모 데이터 분석가가 프로그래밍을 마스터해야합니다. R, Python, Java, C ++, Ruby, SQL, Hive, SAS, SPSS, MATLAB, Weka, Julia, Scala와 같은 언어를 찾는 것이 좋습니다.
2. 데이터웨어 하우징
모든 정보 및 비 관계형 데이터베이스 프로세스에 대한 전문 지식은 대규모 정보 분석가에게 필수적입니다. 비 관계형 데이터베이스는 Mysql, Oracle, DB2로 구성됩니다. 비 관계형 데이터베이스의 경우는 NoSQL, HBase, MongoDB, CouchDB로 구성됩니다. HDFS, Cassandra 및 Teradata 모두.
3. 계산 프레임 워크
계산 프레임 워크에 대한 간단한 이해와 실제적인 이해는 거대한 데이터 분석가로 전환하는 데 매우 편리합니다. Apache Spark, Apache Storm, Apache Flink, Apache Samza, 클래식 MapReduce 및 Hadoop과 같은 프레임 워크도 거대한 정보 전문가를 확보하는 데 매우 중요합니다.
4. 양적 기술
프로그래밍을 통해해야 할 일을 정확히 할 수 있습니다. 정량적 기술을 통해 대규모 정보 분석에 탁월 할 수 있습니다. 큰 정보로 시작하려면 다 변수 미적분, 행렬 및 선형 대수를 이해해야합니다. 확률과 데이터에 대한 기본적인 이해는 거대한 정보 분석가를 얻는 것입니다. 각각의 거대한 데이터 분석가가 요구하는 중심 조직 기술은 수치 및 수치 분석입니다.
5. 결과 및 비즈니스 이해
거대한 데이터 전문가가 다루는이 정보에 대한 연구는 중요한 의사 결정과 관련이 있습니다. 거대한 데이터 분석 전문가를 확보하려면 회사와 그 결과에 대한 이해가 매우 중요합니다. 도메인 인식은 전문가의 통찰력의 효과를 확대 할 수 있습니다. 실질적인 데이터 분석가는 비즈니스 경험에 따라 중요한 기회와 위험을 식별 할 수 있습니다.