¿Cuál es el idioma principal que deben aprender los especialistas en big data?
1. Lenguaje de programación
Para aprender tecnología de big data, primero debes dominar un lenguaje de programación básico. El lenguaje de programación Java se usa ampliamente, por lo que habrá más oportunidades de empleo, y el lenguaje de programación Python se está popularizando y aplicando a gran velocidad. Aprender Python generará más oportunidades de empleo.
En segundo lugar, Linux
Para aprender big data, debes dominar algunos conocimientos de la tecnología Linux. No es necesario alcanzar el nivel laboral, pero debes dominar las operaciones básicas de la misma. Sistema Linux. Capaz de abordar los problemas relevantes encontrados en el trabajo real.
En tercer lugar, SQL
La característica de Big Data es que la cantidad de datos es muy grande, por lo que uno de los núcleos de Big Data es el trabajo relacionado con el almacén de datos. Por lo tanto, el trabajo de big data tiene requisitos muy altos para las bases de datos. Muchas empresas incluso contratan ingenieros de desarrollo de bases de datos independientes.
En cuarto lugar, Hadoop
Hadoop es el marco básico de los sistemas distribuidos, que procesa datos de una manera confiable, eficiente y escalable. Tiene las ventajas de alta confiabilidad, alta escalabilidad, alta eficiencia, alta tolerancia a fallas y bajo costo. Hadoop es un punto de conocimiento imprescindible para trabajar con big data.
verbo (abreviatura de verbo) spark
Spark es un rápido motor informático de uso general especialmente diseñado para el procesamiento de datos a gran escala. Se puede utilizar para completar diversas operaciones, incluidas consultas SQL, procesamiento de texto, aprendizaje automático, etc.
Sexto, aprendizaje automático
El aprendizaje automático es actualmente la tecnología central en el campo de la inteligencia artificial y también es ampliamente citado en la profesión de big data. El aprendizaje automático juega un papel muy importante en el desarrollo de algoritmos y la automatización. Podrás ampliar enormemente tus opciones de empleo.
El big data y la inteligencia en la nube son los sectores más importantes de la industria de Internet. Con la ayuda de la tecnología de big data, las empresas no solo pueden evitar varios riesgos que enfrentarán durante el desarrollo, sino también resolver varios problemas encontrados durante el desarrollo. En los últimos años, ha habido cada vez más empresas de big data, pero todavía existe una gran brecha en la demanda de talentos de big data. Para hacer frente a la demanda del mercado, China necesitará más talentos en big data en el futuro. Empresas de Internet como Baidu, Alibaba y JD.COM confían en sus sólidas ventajas tecnológicas y de datos para considerar los big data como un importante despliegue estratégico de sus empresas.
Análisis de las direcciones laborales futuras para las especialidades de big data;
1. Investigación y desarrollo de ETL
A medida que aumentan los tipos y fuentes de datos empresariales, el número de La integración y el procesamiento de datos son cada vez más difíciles y las empresas necesitan urgentemente talentos con capacidades de integración de datos. El desarrollador ETL es un puesto profesional que nace en base a esta demanda. Una de las razones por las que los talentos de ETL son tan populares en la era de Big Data es que en los primeros días de las aplicaciones empresariales de Big Data, Hadoop era solo el ETL de los pobres.
2. Desarrollo de Hadoop
A medida que la escala de datos aumenta cada vez más, el costo de procesamiento de datos del BI tradicional es demasiado alto y la carga para las empresas aumenta. Se han redescubierto las capacidades económicas de procesamiento de datos de Hadoop y la demanda empresarial sigue creciendo. Y convertirse en una tecnología que los talentos de big data deben dominar.
En tercer lugar, el desarrollo de herramientas visuales
El desarrollo visual se refiere a la generación automática de software de aplicación relevante mediante la herramienta de desarrollo visual mediante la operación de elementos de interfaz en la interfaz gráfica de usuario proporcionada por el elemento visual. herramienta, todos los datos se pueden conectar fácilmente a través de múltiples recursos y capas. En el pasado, la visualización de datos pertenecía a la categoría de desarrolladores de inteligencia empresarial, pero con el auge de Hadoop, la visualización de datos se ha convertido en una habilidad y un puesto profesional independiente.
En cuarto lugar, el desarrollo de la arquitectura de la información
Los macrodatos han reavivado la moda de la gestión de datos maestros. Hacer un uso completo de los datos empresariales para respaldar la toma de decisiones requiere habilidades muy profesionales. Los arquitectos de la información deben saber cómo definir y documentar elementos clave para garantizar que los datos se gestionen y utilicen de la manera más eficaz. Las habilidades clave para los arquitectos de la información incluyen la gestión de datos maestros, el conocimiento empresarial y el modelado de datos.
Verbo (abreviatura de verbo) investigación de almacén de datos
El puesto de investigación de almacén de datos es una colección estratégica de todo tipo de datos creados para informes analíticos y soporte de decisiones para facilitar la toma de decisiones comerciales. . Proporcionar servicios de inteligencia empresarial a empresas, orientar la mejora de los procesos empresariales y supervisar el tiempo, los costes, la calidad y el control.
Sexto, desarrollo OLAP
Los desarrolladores de análisis en línea OLAP son responsables de extraer datos de fuentes de datos relacionales o no relacionales para construir modelos y luego crear interfaces de usuario para el acceso a los datos para proporcionar Capacidades de consulta predefinidas de alta calidad para el rendimiento.
7. Investigación en ciencia de datos
Los científicos de datos son un nuevo tipo de trabajo que puede transformar los datos y la tecnología de una empresa en su valor comercial. A medida que se desarrolle la ciencia de datos, se realizarán cada vez más trabajos prácticos sobre los datos, lo que permitirá a los humanos comprender los datos y, por tanto, comprender la naturaleza y el comportamiento.
8. Predicción y análisis de datos
Los departamentos de marketing suelen utilizar el análisis predictivo para predecir el comportamiento de los usuarios o dirigirse a ellos. Algunos escenarios para los desarrolladores de análisis predictivos parecen científicos de datos, que prueban umbrales a través de hipótesis para predecir el desempeño futuro basándose en los datos históricos de una empresa.
9. Gestión de datos empresariales
Para mejorar la calidad de los datos, las empresas deben considerar la gestión de datos y establecer puestos de administrador de datos. Los trabajadores en este puesto deben poder utilizar diversas herramientas técnicas para recopilar grandes cantidades de datos en la empresa, limpiarlos y estandarizarlos e importarlos al almacén de datos en una versión utilizable.
X. Investigación sobre seguridad de datos
Los puestos de seguridad de datos son principalmente responsables de la gestión de servidores, almacenamiento y seguridad de datos de grandes empresas, así como de la planificación, diseño e implementación de Proyectos de seguridad de redes y de la información.
El big data se caracteriza por su capacidad para responder de forma flexible, rápida y eficiente a las diversas necesidades del mercado. Los macrodatos tienen una amplia audiencia y no solo mejoran las actividades sociales y los estilos de vida de las personas, sino que también brindan más oportunidades comerciales y valor comercial a las empresas al hacer un buen uso de la tecnología de los grandes datos. Big data no solo está estrechamente relacionado con la industria de TI, sino que también muchas industrias han comenzado a implementar operaciones de big data, como las finanzas, la atención médica y el gobierno. Big Data se basa en la tecnología de big data para desarrollar su propio sistema de inversión inteligente digital de big data para crear una plataforma en la nube de servicios de inversión precisa para inversiones industriales, lo que mejora en gran medida el dilema de inversión actual en los parques industriales.